什么是数据挖掘
数据挖掘是一种用于从大量数据中提取有用信息的过程。它是一种基于统计学和数学技术的分析工具，利用计算机技术和算法来挖掘和发现数据中的潜在规律，进而提取出有价值的信息，并以此来进行有效的决策。
数据挖掘能够帮助企业更好地理解客户行为，预测未来趋势，进行市场分析等。数据挖掘应用广泛，如金融、医疗、电子商务、社交网络、搜索引擎等领域均可应用。它是一种非常重要的技术工具，可以帮助企业提高效率，优化业务流程，从而获得更大的竞争优势。
什么是数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中挖掘隐藏的、有用的信息和知识的过程。数据挖掘利用各种算法和模型，从大量数据中提取有用的信息和知识，可以帮助人们更好地理解数据，发现数据中的规律和模式，从而做出更明智的决策。
数据挖掘通常包括以下步骤：
1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、处理和转换，使其符合数据挖掘的要求。
2. 特征选择：选择需要用于挖掘的数据特征。
3. 模型建立：建立数据挖掘模型，如分类模型、聚类模型、关联规则挖掘等。
4. 模型评估：评估模型的准确性和性能。
5. 结果展示：将挖掘结果以可视化的方式展示出来，帮助人们更好地理解数据。
数据挖掘的应用非常广泛，包括商业智能、金融、医疗保健、科学等领域。
数据挖掘概念与技术
数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的、有价值的模式、关系和知识的过程。
以下是一些主要的数据挖掘概念和技术：
概念：
- 模式：数据中重复出现的结构或规律。
- 关联：不同数据项之间的相互关系。
- 聚类：将数据对象分组到不同的类别中。
技术：
- 关联规则挖掘：用于发现数据中项集之间的关联关系，例如购物篮分析中哪些商品经常一起购买。
- 分类算法：如决策树、支持向量机等，用于将数据划分到不同的类别。
- 聚类分析：如 K-Means 聚类，将数据对象自动分组。
- 回归分析：用于预测数值型结果。
- 时间序列分析：处理随时间变化的数据。
- 异常检测：识别数据中的异常值或异常模式。
- 文本挖掘：从文本数据中提取信息和知识。
- 数据预处理技术：包括数据清洗、转换、集成等，以提高数据质量和可用性。
数据挖掘在许多领域都有广泛应用，如商业智能、市场营销、医疗保健、金融等，帮助人们更好地理解和利用数据。
数据挖掘的就业前景怎么样
数据清洗-数据分析-数据挖掘-数据展示-数据优化-个性化抽取/商业行为探索。
这是高科技时代利用大数据加工进而推送、管控的流程和技术。
说几个容易感受的案例：
从14亿中国人中分析出中国人的面相总体特征；
从你几十年的行为轨迹中，挖掘分析出你的行为特征和偏好；
从你阅读头条的数据中，分析出你喜欢的产品等等。
商业化模式代表之一是广告，但谁也不希望看那些无需求的广告，所以千人千面似的广告推送就更为重要，对于广告商来说性价比也更高。
比如，我今天搜索了咖啡，蓝山咖啡，摩卡咖啡。之后系统会根据我的搜索不断的推送咖啡广告给我。
这类商业行为需要数据分析，更需要前期的数据挖掘。
所以数据挖掘和数据分析几乎是每一个超大型公司/平台的必配职位。
但一定是超大型，因为数据挖掘的本职是大数据挖掘，而大数据大多数都来自超大平台。
所以这样的结果就变成了：需要数据挖掘工程师，但数据挖掘工程师需要更加强调背景、强调公司品牌、强调大规模产品数据的从业经历。如此，工资一定会高很多。