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什么是数据挖掘？
数据挖掘，顾名思义，是指从大量、复杂、多变的数据中，运用统计学、机器学习、数据库、数据可视化等技术和方法，发现其中隐藏的规律、模式和知识的过程，数据挖掘作为一种数据分析技术，旨在解决现实世界中复杂的数据问题，帮助人们从数据中提取有价值的信息。
数据挖掘的目标
1、发现数据中的规律
数据挖掘的首要目标是从海量的数据中找出具有统计意义的规律，通过对数据的深入挖掘，可以发现数据之间的内在联系，揭示数据背后的规律，为决策提供依据，在金融市场分析中，通过数据挖掘可以找出股票价格波动与宏观经济指标之间的关联，为投资者提供投资策略。
2、预测未来趋势
数据挖掘可以帮助我们预测未来趋势，通过对历史数据的分析，可以找出影响某一现象的关键因素，并预测未来可能发生的变化，这对于企业制定战略规划、政府决策等具有重要的参考价值，通过分析气象数据，可以预测未来一段时间内的天气变化，为农业生产、城市规划等提供依据。
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3、优化决策过程
数据挖掘可以帮助优化决策过程，通过对大量数据的分析，可以发现企业运营中的瓶颈和问题，为决策者提供改进方向，在供应链管理中，通过数据挖掘可以找出影响物流成本的关键因素，帮助企业降低成本、提高效率。
4、提高业务竞争力
数据挖掘可以帮助企业提高业务竞争力，通过对客户数据的挖掘，可以了解客户需求，为企业提供个性化服务，数据挖掘还可以帮助企业发现潜在的市场机会，制定有效的市场策略，通过分析社交媒体数据，可以了解消费者对某一产品的看法，为企业提供市场推广建议。
5、增强风险管理能力
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数据挖掘可以帮助企业增强风险管理能力，通过对历史数据的分析，可以发现潜在的风险因素，为企业制定风险防控措施提供依据，在金融领域，通过数据挖掘可以预测信用风险，帮助企业降低不良贷款率。
6、支持科学研究
数据挖掘在科学研究领域也发挥着重要作用，通过对科研数据的挖掘，可以发现新的研究规律，推动学科发展，在生物信息学领域，通过数据挖掘可以发现基因表达与疾病之间的关联，为疾病诊断和治疗提供新思路。
数据挖掘作为一种强大的数据分析技术，具有广泛的应用前景，其目标在于从海量数据中挖掘出有价值的信息，帮助人们发现规律、预测趋势、优化决策、提高竞争力、增强风险管理能力，以及支持科学研究，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术将发挥越来越重要的作用。
标签： #什么是数据挖掘?数据挖掘的目标是什么
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