数据挖掘介绍，数据库已经成为收集和分布信息的系统的基础。数据采集目的在于此后根据数据库内容进行正确决策。这些海量数据的深层隐藏的是很多的商业模式（Pattern），规则（Rules），这些隐藏的“商业知识”
数据挖掘是一种从海量数据中揭示隐藏模式、趋势和关系的过程，它是信息技术领域的重要分支，尤其在商业智能（BI）和决策支持系统中扮演关键角色。数据挖掘的目标是提取潜在的商业价值，帮助决策者制定策略。
关键词DM（Data Mining）指的是数据挖掘，DW（Data Warehouse）是指数据仓库，OLAP（Online Analytical Processing）是在线分析处理，BI（Business Intelligence）则代表商业智能。数据仓库是收集和分布信息的核心系统，用于支持决策过程。它们存储了大量历史数据，这些数据中隐藏的模式和规则对理解业务动态至关重要。
数据挖掘的定义多种多样，包括通过自动化或半自动化手段发现数据中的有用模式和规则，以及通过统计和测量方法总结数据以提供决策支持。在进行数据挖掘之前，需要完成大量数据准备，确保数据是多维的，并且通常涉及TB级别的数据量。此外，数据挖掘还涉及到数据清洗、整合、筛选和转换等预处理步骤，以确保数据适合挖掘算法。
目前，大部分数据库中的数据未经充分利用，随着数据库的增长，查找相关信息的难度也随之增加。数据挖掘成为了解决这一问题的有效手段，它能自动寻找模式，简化信息检索。此外，数据挖掘技术的发展，如KDD（Knowledge Discovery in Databases），涵盖了数据预处理、挖掘、模式评估和知识表示等步骤，为知识的提取提供了系统化的方法。
数据库类型如关系型数据库、数据仓库、事务处理数据库等都可用于数据挖掘。数据仓库是一个集成的、主题导向的、随时间变化但信息相对稳定的信息集合，它将分析任务从操作数据库中分离出来，提高查询效率。
数据挖掘的广泛应用和关注主要源于数据库中数据的快速增长以及手动处理的困难。通过数据挖掘，企业可以发现潜在的商机，改进市场策略，提升运营效率，从而获得竞争优势。因此，数据挖掘成为了现代商业环境中的关键工具，它不仅能够深入解析大数据，还能转化为易于理解的决策依据，为企业决策者提供有力的支持。
