大數據時代的到來使得大數據技術、互聯網技術日益成熟，作為商業發展中必不可少的一項技術，數據挖掘技術能將未知的、潛在的信息進行提取。

大數據時代的到來使得大數據技術、互聯網技術日益成熟，作為商業發展中必不可少的一項技術，數據挖掘技術能將未知的、潛在的信息進行提取。下面，讓我們詳細了解什么是數據挖掘技術。

什么是數據挖掘技術

數據挖掘技術即數據挖掘過程中使用的技術，數據挖掘是指基于人工智能、機器學習、深度學習，從大量的數據中挖掘出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數據挖掘是一種決策支持過程，主要目的是從各種各樣的數據來源中，提取出超集的信息，然后將這些信息合并從而發現深層的模式和內在關系。作為數據挖掘的技術支持，數據挖掘技術是數據清理、數據變換、數據挖掘實施過程、模式評估和知識表示等一系列技術流程。
（1）信息收集：根據業務需求，提取在數據分析中所需要的特征信息，將收集到的信息使用合適的方法存入數據庫。對于海量數據，合適的數據存儲和數據倉庫的選擇是至關重要的。
（2）數據集成：把不同格式、來源、特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集中，從而為企業提供全面的數據共享。
（3）數據規約：數據規約技術可以用來得到數據集的規約表示，它可以減少數據挖掘算法的執行時間，并得到接近于原數據完整性的數據，規約后執行數據挖掘結果與規約前執行結果相同或幾乎相同。
（4） 數據清理：在數據庫中有一些“臟、亂、差”的低質量數據，比如錯誤數據、空白數據、噪聲數據等，因此需要進行數據清理，將一致、完整、正確、規范、標準的數據信息存入數據倉庫中。
（5）數據變換：通過規范化，數據概化，平滑聚集等方式將數據轉換成適用于數據挖掘的形式。通過概念分層和數據的離散化來轉換實數型數據也是重要的一步。
（6）數據挖掘過程：根據數據倉庫中的數據信息，選擇合適的方法，比如，事例推理，應用統計方法、規則推理、決策樹、模糊集甚至遺傳算法、神經網絡等處理信息，得出有用的分析信息。
（7）模式評估：由行業專家從商業角度來驗證數據挖掘結果的正確性。

（8）知識表示：將數據挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現給用戶，或建立知識圖譜存放在知識庫中，供第三方應用程序使用。

數據挖掘技術的特點

非平凡性：數據挖掘所挖掘的知識是非凡的。需要根據業務需求，提取在數據分析中所需要的特征信息。
基于大量數據：小數據量通常不能反映現實世界的一般特征，所以，進行數據挖掘需要基于大量有價值數據之上。
價值性：挖掘的結果必須為企業帶來直接或間接的利益。
新奇性：挖掘的知識應該是未知的，只有新知識才能幫助公司獲得進一步的洞察力。
隱含性：數據挖掘是發現數據深處的知識，而不是直接出現在數據表面的信息。常用的BI工具（例如億信華辰豌豆DM）完全可以讓用戶找到此信息。

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