数据挖掘是探索隐藏在大量数据中的模式和知识的技术。与传统数据分析不同，它不仅关注数据描述，更着重于发现数据中的关联和预测趋势。通过揭示数据价值，数据挖掘帮助人们从海量信息中提取洞察，推动决策和业务发展。
本文目录导读：
何谓数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，数据挖掘就是通过对大量数据的分析，挖掘出有价值的信息和知识，为决策提供支持。
数据挖掘与传统数据分析的区别
1、目的
传统数据分析主要关注数据的统计特性，如均值、方差、相关性等，目的是对已知数据进行描述和解释，而数据挖掘则侧重于发现未知的信息和知识，通过对数据的挖掘，为决策提供支持。
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2、数据处理
传统数据分析对数据的处理相对简单，主要采用统计方法对数据进行描述和分析，而数据挖掘则涉及多种技术，如机器学习、模式识别、自然语言处理等，对数据的处理更为复杂。
3、结果
传统数据分析的结果通常是定量的，如统计量、图表等，而数据挖掘的结果既可以是定量的，也可以是定性的，如分类、聚类、关联规则等。
4、应用领域
传统数据分析广泛应用于各个领域，如市场调查、质量控制、风险评估等，而数据挖掘则更侧重于新兴领域，如金融、医疗、互联网等。
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5、技术要求
传统数据分析对技术要求较低，一般统计软件即可完成，而数据挖掘则需要掌握多种技术，如编程、算法、数据库等。
数据挖掘的优势
1、发现潜在规律
数据挖掘可以从海量数据中发现潜在规律，为决策提供有力支持，在金融领域，通过数据挖掘可以预测股票走势，为投资者提供参考。
2、提高效率
数据挖掘可以帮助企业快速处理海量数据，提高工作效率，在电子商务领域，通过数据挖掘可以优化商品推荐，提高销售额。
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3、降低成本
数据挖掘可以帮助企业降低成本，提高竞争力，在制造业，通过数据挖掘可以优化生产流程，降低生产成本。
4、创新应用
数据挖掘可以推动各个领域的创新发展，在医疗领域，通过数据挖掘可以研究疾病发生规律，提高诊断准确率。
数据挖掘作为一种新兴的技术手段，在各个领域发挥着越来越重要的作用，与传统数据分析相比，数据挖掘具有诸多优势，能够为企业带来更多价值，在实际应用中，我们也应关注数据挖掘的局限性，确保数据挖掘技术为人类带来更多福祉。
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