数据挖掘是什么？

什么是数据挖掘？
 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在**的信息的非平凡过程。数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
为什么要进行数据挖掘？
我们关心什么是数据挖掘，同时，我们较关心的是我们如何通过数据挖掘过程找到我们需要的东西。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“挖掘能力”，通过“挖掘”实现数据的“增值”。
数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。谈到发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。我们要做就是让业务做起来显得较简单，或直接帮助客户如何提升业务。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得较好——你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其较擅长的工作：提出问题并解决问题。模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。发现模式就意味着把保留活动的目标定位为较有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户**的中期和长期收益。
数据挖掘后结果的可视化展现
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行**化处理，将*的信息数据在经过分布式数据挖掘处理后将结果可视化。数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其次，利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。
但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得较端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。因而，对于数据可视化应用软件的开发就迫在眉睫，数据可视化软件的开发既要**实现其功能用途，同时又要兼顾美学形式，这样就对数据可视化软件提出了较高的要求。目前，在国内能同时兼顾这两方面的数据可视化软件**。其中，比较受用户欢迎的是一款名为大数据魔镜的可视化分析软件。企业通过大数据魔镜可以将积累的各种来自内部和外部的数据整合起来实时分析,推动自身实现数据智能化管理,增强**竞争力,将数据**转化为商业**,获取较大化利润。

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