數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡(jiǎn)單的說，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。
并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)查找個(gè)別的記錄，或通過因特網(wǎng)的搜索引擎查找特定的Web頁(yè)面，則是信息檢索（information retrieval）領(lǐng)域的任務(wù)。雖然這些任務(wù)是重要的，可能涉及使用復(fù)雜的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是它們主要依賴傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和數(shù)據(jù)的明顯特征來創(chuàng)建索引結(jié)構(gòu)，從而有效地組織和檢索信息。盡管如此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也已用來增強(qiáng)信息檢索系統(tǒng)的能力。
數(shù)據(jù)挖掘的主要功能
數(shù)據(jù)挖掘綜合了各個(gè)學(xué)科技術(shù)，有很多的功能，當(dāng)前的主要功能如下：
1、數(shù)據(jù)總結(jié)：繼承于數(shù)據(jù)分析中的統(tǒng)計(jì)分析。數(shù)據(jù)總結(jié)目的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮，給出它的緊湊描述。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。另外還可以用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示這些值。廣義上講，多維分析也可以歸入這一類。
2、分類：目的是構(gòu)造一個(gè)分類函數(shù)或分類模型（也常常稱作分類器），該模型能把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類別中的某一個(gè)。要構(gòu)造分類器，需要有一個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集作為輸入。訓(xùn)練集由一組數(shù)據(jù)庫(kù)記錄或元組構(gòu)成，每個(gè)元組是一個(gè)由有關(guān)字段（又稱屬性或特征）值組成的特征向量，此外，訓(xùn)練樣本還有一個(gè)類別標(biāo)記。一個(gè)具體樣本的形式可表示為：（v1，v2，…，vn；c），其中vi表示字段值，c表示類別。 例如：銀行部門根據(jù)以前的數(shù)據(jù)將客戶分成了不同的類別，現(xiàn)在就可以根據(jù)這些來區(qū)分新申請(qǐng)貸款的客戶，以采取相應(yīng)的貸款方案。
3、聚類：是把整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)分成不同的群組。它的目的是使群與群之間差別很明顯，而同一個(gè)群之間的數(shù)據(jù)盡量相似。這種方法通常用于客戶細(xì)分。在開始細(xì)分之前不知道要把用戶分成幾類，因此通過聚類分析可以找出客戶特性相似的群體，如客戶消費(fèi)特性相似或年齡特性相似等。在此基礎(chǔ)上可以制定一些針對(duì)不同客戶群體的營(yíng)銷方案。 例如：將申請(qǐng)人分為高度風(fēng)險(xiǎn)申請(qǐng)者，中度風(fēng)險(xiǎn)申請(qǐng)者，低度風(fēng)險(xiǎn)申請(qǐng)者。
4、關(guān)聯(lián)分析：是尋找數(shù)據(jù)庫(kù)中值的相關(guān)性。兩種常用的技術(shù)是關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則是尋找在同一個(gè)事件中出現(xiàn)的不同項(xiàng)的相關(guān)性；序列模式與此類似，尋找的是事件之間時(shí)間上的相關(guān)性，例如：今天銀行利率的調(diào)整，明天股市的變化。
5、預(yù)測(cè)：把握分析對(duì)象發(fā)展的規(guī)律，對(duì)未來的趨勢(shì)做出預(yù)見。例如：對(duì)未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的判斷。
6、偏差的檢測(cè)：對(duì)分析對(duì)象的少數(shù)的、極端的特例的描述，揭示內(nèi)在的原因。例如：在銀行的100萬(wàn)筆交易中有500例的欺詐行為，銀行為了穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)，就要發(fā)現(xiàn)這500例的內(nèi)在因素，減小以后經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)。
以上數(shù)據(jù)挖掘的各項(xiàng)功能不是獨(dú)立存在的，它們?cè)跀?shù)據(jù)挖掘中互相聯(lián)系，發(fā)揮作用。
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