数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的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。

      数据挖掘的流程是：
      清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
      数据准备:
      数据准备包括：
      ①选择数据——在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；
      ②数据预处理——进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
       数据挖掘：
      根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
     结果分析：
     对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。
     随着大数据发展越来越好，数据挖掘成为了未来发展的一大趋势，数据挖掘平台也应运而生，数据挖掘的功能也基本满足了数据挖掘的需要。数据挖掘平台的功能主要是使用数据挖掘技术对未来趋势和行为作出前摄的、基础知识的决策。   
    下面为大家介绍数据挖掘平台的功能：
     一、自动预测趋势和行为
     数据挖掘在大型数据库中自动查询预测信息，在很早之前，大量的手工分析问题都可以快速和直接的从数据本身得到结论.
     二、数据关联分析
     数据关联是数据中能够发现的一种重要知识。如果在两个和多个变值之间存在一定的规律，这就是所谓的相关性。关联可以分为简单相关、时间相关和因果相关。其中数据关联分析的目的主要是找出数据库中隐藏的网络。数据库中关联的数据有时是未知的、有时是已知的、有时是不确定的，所以数据关联分析生成的规则才具有可信度。
     数据库中的记录能够分为一系类有意义的子集，即聚类。聚类能够提高人们对客观现实的理解，是概念记述和偏差分析的前提。
     三、概念描述
     概念描述是对目标类别的内容的描述,以及此类目的相关特征的摘要。概念描述分为特征性描述和区别性描述,描述了不同物体之间的差异。个人认为制定一类特征说明只会影响所有物体的共同要素。进行区别描述的方法还是很多种,如决策树方法、遗传学方法等。

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