谁能用最通俗移动的方式介绍一下什么是数据挖掘。数据挖掘的工作过程？
因为是负责系统的。对数据和数据库一直都不是很了解。有谁能用最通俗移动的方式介绍一下什么是数据挖掘。数据挖掘的工作过程？
6同行回答
这个问题，我转载一下一篇感觉不错的，你可以参考一下
是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类：数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。
这里谈到了发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。而我们要做就是让业务做起来显得更简单，或直接帮助客户如何提升业务。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其最擅长的工作：提出问题并解决问题。模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。发现模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。
而在上面的过程，最重要的一点就是：如何通过数据挖掘技术来维护与客户之间的关系，这就是客户关系管理，CRM。
专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择最佳登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。
两种关键技术：生存分析、统计算法。在加上文本挖掘和主成分分析。
经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。随着时间的推移，他们对客户的了解也会越来越多，从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。结果是：忠实的顾客和盈利的商店。
但是拥有数十万或数百万客户的大公司，则不能奢望与每个客户形成密切的私人关系。面临这样困境，他们必须要面对的是，学会充分利用所拥有的大量信息——几乎是每次与客户交互产生的数据。这就是如何将客户数据转换成客户知识的分析技术。
数据挖掘是一项与业务流程交互的业务流程。数据挖掘以数据作为开始，通过分析来启动或激励行为，这些行为反过来又将创建更多需要数据挖掘的数据。
因此，对于那些充分利用数据来改善业务的公司来说，不应仅仅把数据挖掘看作是细枝末节。相反，在业务策略上必须包含：1、数据收集。2、为长期利益分析数据。3、针对分析结果做出分析。
CRM（客户关系管理系统）。在各行各业中，高瞻远瞩的公司的目标都是理解每个客户，并通过利用这种理解，使得客户与他们做生意更加容易。同样要学习分析每个客户的价值，清楚哪些客户值得投资和努力来保留，哪些准许流失。把一个产品为中心的企业转变成以客户为中心的企业的代价超过了数据挖掘。假设数据挖掘的结果是像一个用户推荐一个小首饰而不是一个小发明，但是如果经理的奖金取决于小发明的季度销售量而不是小首饰的销售量（即便后者更为有利可图或者收获长期盈利更多的客户），那么数据挖掘的结果就会被忽视，这就导致挖掘结果不能产生决策。
数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。该术语实际上有点用词不当。注意，从矿石或砂子挖掘黄金称为黄金挖掘，而不是砂石挖掘。因此，数据挖掘应当更正确地命名为“从数据中挖掘知识”，遗憾的是这个词有点长。“知识挖掘”是一个较短的术语，但不能反映从大量数据中挖掘。毕竟，挖掘是一个很生动的术语，它抓住了从大量的、未加工的材料中发现少量宝贵金块这一过程的特点。这样，“数据挖掘”成了流行术语。还有一些术语具有和数据挖掘类似但稍微不同的含义，如从数据中挖掘知识、知识提取、数据/模式分析、数据考古和数据捕捞。
许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语数据中的知识发现，知识发现的过程如下，由以下步骤的迭代序列组成：
1.数据清理（消除噪声和不一致数据）
2.数据集成（多种数据源可以组合在一起）
3.数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）
4.数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）
5.数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）
6.模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式）
7.知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）
步骤1~4是数据预处理的不同形式，为挖掘准备数据。数据挖掘步骤可能与用户或知识库交互。有趣的模式提供给用户，或作为新的知识存放在知识库中。
然而，在产业界、媒体和数据库研究界，术语数据挖掘比术语从数据中发现知识更流行。数据挖掘功能的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程。