是利用数据发现问题、解决问题的学科。是实施者需要解决的问题，一般来说，企业管理中能解决什么层次的问题？数据 挖掘技术一般能解决企业管理中的技术问题，数据 挖掘:根据数据function类型和数据的特点，选择相应的算法，并经过提纯转换，关于数据 挖掘的问题在维度表中，行是元组列，属性是属性(只到这个程度，只要有一点基础知识就应该能明白，如果是初学者，建议你好好看看维多数据 model的知识，比如星形模式，雪花模式)。支持(A>B)包括A和B. -3/噪音很多数据错误容易造成统计和-3挖掘糊涂数据兴趣包含很多种(一般来说就是用户要求的信息程度)。
营销中心数据信息服务的发展引导了企业商业规划，优化了商业资源配置，提高了商业营销效率，实现了精准营销。征信大学数据的信息服务的开展，有效解决了交易双方信用信息不对称的问题，提高了交易的可靠性保障，使商业活动的开展更加值得信赖和健康。数据 挖掘是从大量不完整、有噪声、模糊、随机的信息中提取潜在有用的信息和知识的过程数据。
数据编制:数据编制包括:选择数据-提取自大数据库和数据仓库目标。数据预处理-执行数据再处理，包括检查数据的完整性和数据的一致性，去噪，填充缺失字段和删除无效-3。数据 挖掘:根据数据function类型和数据的特点，选择相应的算法，并经过提纯转换。结果分析:对数据 挖掘的结果进行解释和评价，并转化为用户最终能够理解的知识。
在数据的时代，挖掘是最关键的作品。大数据 挖掘是从海量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的大数据数据库中发现有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一个决策支持过程。主要基于人工智能、机器学习、模式学习、统计学等。通过数据的高度自动化分析，进行归纳推理，从挖掘中得出潜在模式，可以帮助企业、商家和用户调整市场政策，降低风险，理性面对市场，做出正确决策。
数据 挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据 挖掘等等。这些方法从不同的角度应用于-3挖掘。(1)分类。分类就是在数据 library中找出一组数据对象的共同特征，并按照分类模式将其划分到不同的类中。其目的是通过分类模型将数据-3/library中的/ items映射到给定的类别中。
