数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。
### 数据挖掘前景与现状
#### 一、数据挖掘概述
数据挖掘（Data Mining），作为一种从大量数据中发现潜在规律和提取有用知识的技术手段，近年来在各个行业中得到了广泛的应用和发展。由于其与数据库技术密切相关，因此又被称作数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）。数据挖掘的核心在于利用高级智能计算技术对海量数据进行分析，从而自动或半自动地发现数据内部隐藏的模式或知识。
从广义上来讲，任何从数据库中提取有价值信息的过程都可以被视为数据挖掘的一部分，而从狭义的角度来看，数据挖掘则特指通过一系列步骤（如数据清洗、转换等）将原始数据转化为适合挖掘的形式，然后从中提炼出可用于决策的知识或模式。
#### 二、数据挖掘的主要功能
数据挖掘涵盖了多种具体的功能，主要包括：
1. **分类**：通过对数据集中的对象进行分类，建立不同的组别以描述特定的事物特征。例如，银行可以根据客户的历史记录将其分为不同的信用等级，以便为新客户提供相应的贷款服务。
2. **聚类**：识别数据集内部的自然分组或模式，将相似的对象聚集在一起。例如，在风险管理中，可以将贷款申请者分为不同的风险等级。
3. **关联规则与序列模式发现**：通过探索数据间的相互联系来揭示其中的关联性。关联规则通常用于描述两种或多种商品之间的购买习惯；序列模式则关注于事件随时间发生的顺序关系，例如利率变化与股市波动之间的关联。
4. **预测**：基于历史数据对未来趋势进行预测。例如，根据经济指标预测未来的经济增长情况。
5. **异常检测**：发现数据集中的异常值或离群点，这些异常可能代表重要的信息或潜在的问题。例如，在大量交易数据中识别欺诈行为。
#### 三、数据挖掘的方法及工具
数据挖掘采用多种方法和技术来进行数据分析，包括但不限于：
1. **传统统计方法**：抽样技术、多元统计分析（如因子分析、聚类分析）、统计预测方法（如回归分析、时间序列分析）等。
2. **可视化技术**：利用图表或其他直观方式展示数据特征，帮助用户更好地理解数据。在处理高维数据时，可视化技术尤为重要。
#### 四、职业能力要求
从事数据挖掘工作的专业人才需要具备以下能力和素质：
1. **专业技能**：具备硕士及以上学历，掌握数据挖掘、统计学、数据库等相关领域的专业知识；熟练使用关系数据库技术和数据挖掘算法；具备扎实的数理统计理论基础。
2. **行业知识**：具备相关行业的背景知识，能够快速理解和适应新的业务场景。
3. **合作精神**：具备良好的团队合作意识，能够在项目中与其他成员有效协作。
4. **客户关系能力**：具备良好的沟通技巧，能够准确传达数据挖掘项目的重点和难点，妥善处理客户的期望和误解。
此外，进阶的专业人士还需要具备数据仓库项目实施经验、SQL语言使用能力、ETL开发工具和技术等高级技能，以及将挖掘结果与实际业务需求相结合的能力。
#### 五、应用及就业领域
当前，数据挖掘技术已被广泛应用于电信、零售、农业、互联网、银行、电力、生物科学等多个领域，解决了诸如数据库营销、客户细分、背景分析等问题。随着大数据时代的到来，数据挖掘的应用范围还将不断扩展，对于专业人才的需求也将持续增长。
数据挖掘不仅是一门综合性的学科，也是一种强大的工具，能够帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，支持决策制定。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，数据挖掘将在更多领域发挥重要作用，为社会经济发展带来新的动力。
