开口闭口大数据，可是，数据从哪里来呢？需要挖出来。有一个很形象的比喻，煤矿、石油需要挖掘，其实数据也同样需要挖掘。
什么是数据挖掘？
通常，当有人谈论“采矿”时，它涉及到人们戴着头盔和灯，在地下挖掘自然资源。虽然想象一些人在隧道中挖掘成批的 0 和 1 可能会比较形象，但这并不能完全回答“什么是数据挖掘”。
数据挖掘是分析大量信息和数据集、提取（或“挖掘”）有用情报以帮助企业解决问题、预测趋势、降低风险和发现新机会的过程。数据挖掘就像实际挖掘一样，因为矿工需要对大量材料进行筛选，并从中寻找有价值的资源和元素。
数据挖掘还包括建立关系、发现模式、发现异常、查找相关性以解决问题，以及在数据挖掘过程中创建可操作的信息。统计数据也是整个数据挖掘过程的一部分。数据挖掘有时被称为数据中的知识发现或 KDD（Knowledge Discovery in Data）。
现在，我们已经了解了什么是数据挖掘，那么我们接下来看看数据挖掘的步骤。
数据挖掘步骤
1、了解业务
公司目前的情况是什么，项目的目标是什么，成功的定义是什么？
2、了解数据
找出解决问题所需的数据类型，然后从适当的来源收集数据。
3、准备数据
这个阶段包含数据整理与修复，对一些重复的数据进行删除，而丢失或者损坏的数据则进行修复。完成前面这个步骤后，再以符合业务要求的格式输出数据。
4、为数据建模
使用算法来确定数据模型，数据科学家创建、测试和评估模型。
5、评估数据
评估特定模型提供的结果能否以及如何有效地帮助实现业务目标或解决问题。
6、部署解决方案
将数据做成报告交给负责决策的人。
有哪些实用的数据挖掘工具？
挖煤采矿需要铲子，挖数据没有工具同样无法完成。那么，数据科学家们通常用什么工具挖数据？
• 人工智能
人工智能系统执行模仿人类智能的分析功能，例如学习、计划、解决问题和推理。
•关联规则学习
是一种在大型数据库中发现变量之间的有趣性关系的方法。它的目的是利用一些有趣性的量度来识别数据库中发现的强规则。基于强规则的概念，Rakesh Agrawal等人引入了关联规则以发现由超市的POS系统记录的大批交易数据中产品之间的规律性。关联规则常常应用在购物中，用于发现产品之间的关联，比如手机和保护壳通常会一起购买，买平板的人通常会买一支笔。
• 聚类
此过程将数据集划分为一组有意义的子类，称为集群。该过程帮助用户了解数据中的自然结构或分组。
• 分类
该技术将数据集中的特定项目分配给不同的目标类别或类别。它通常用于帮助企业开发准确的预测。
• 数据清理和准备
该技术将数据转换为适合进一步分析和处理的形式。准备工作包括识别和消除错误，修复损坏数据，清除重复数据等。
• 数据仓库
数据仓库包含大量业务数据，企业使用这些数据来帮助他们做出决策。数据仓储是大多数大规模数据挖掘工作的基本和必要环节。
• 机器学习
与前面提到的人工智能技术相关，机器学习是一种计算机编程技术，它利用统计概率为计算机提供无需人工干预或手动编程的学习能力。
• 回归
在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。
• R语言是一种用于图形和统计计算的开源工具。它通过广泛的统计测试、分类和图形技术以及时间序列分析选择，为分析人员提供分析。
• Oracle 数据挖掘 (ODM)。 该工具是 Oracle Advanced Analytics Database 的一个模块。 它可以帮助数据分析师做出预测并产生详细的见解。分析师使用 ODM 来预测客户行为、开发客户档案并识别交叉销售机会。
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