数据挖掘技术范文10篇

摘要“:互联网+”战略的实施促进了我国信息技术的快速发展,数据挖掘技术能够实现对海量信息的统计、分析以及利用等,因此数据挖掘技术在生活实践中得到了广泛的应用。因此本文希望通过对数据挖掘技术的分析,分析数据挖掘技术在实践中具体应用的策略,以此更好的促进数据挖掘技术在实践中的应用。

关键词:数据挖掘;应用;发展

1数据挖掘技术的概述

数据挖掘是通过对各种数据信息进行有选择的统计、归类以及分析等挖掘隐含的有用的信息,从而为实践应用提出有用的决策信息的过程。通俗的说数据挖掘就是一种借助于多种数据分析工具在海量的数据信息中挖掘模数据信息和模型之间关系的技术总裁,通过对这种模型进行认识和理解,分析它们的对应关系,以此来指导各行各业的生产和发展,提供重大决策上的支持。数据挖掘技术是对海量数据信息的统计、分析等因此数据挖掘技术呈现以下特点:一是数据挖掘技术主要是借助各种其它专业学科的知识,从而建立挖掘模型,设计相应的模型算法,从而找出其中的潜在规律等,揭示其中的内在联系性;二是数据挖掘主要是处理各行数据库中的信息,因此这些信息是经过预处理的;三是以构建数据模型的方式服务于实践应用。当然数据挖掘并不是以发现数据理论为目的,而是为了在各行各业的信息中找出有用的数据信息,满足用户的需求。

2数据挖掘的功能

结合数据挖掘技术的概述,数据挖掘主要具体以下功能:一是自动预测趋势和行为。数据挖掘主要是在复杂的数据库中寻找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通过数据挖掘可以快速的将符合数据本身的数据找出来;二是关联分析。关联性就是事物之间存在某种的联系性,这种事物必须要在两种以上,数据关联是在复杂的数据中存在一类重要的可被发现的知识;三是概念描述。概念描述分为特征性描述和区别性描述;四是偏差检测。

[摘要]本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。

[关键词]数据挖掘数据挖掘方法

随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（DataMining）技术由此应运而生。

一、数据挖掘的定义

数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。

二、数据挖掘的方法

摘要：大数据使现代化信息技术实现了高速发展,利用现代化信息技术建立状态数据采集系统进行院校评估，是院校管理的发展方向。数据采集系统不应只注重平台服务而忽视了功能的挖掘与发挥。数据挖掘技术对高职状态数据采集的应用系统建设方法应注重关联规则方法和聚类分析方法的构建与使用。

关键词：数据挖掘技术；状态数据；数据采集；应用系统

数据采集应用系统又被称之为高职院校人才培养工作状态数据采集应用系统，该数据采集应用系统在2008年得到教育部门批准并公布实施，这使数据采集应用系统成为高职院校进行方案评估的重要组成部分，并越来越受到各个高职院校的关注与重视。不过，由于数据采集应用系统出现的时间较短，各个高职院校还没有真正认识到数据采集应用系统的作用，对数据采集应用系统的框架体系与逻辑关系的理解仍旧需要一段时间，对应用系统中相关联的数据进行聚合，使其成为一种能够帮助学院进行教学决策与管理的价值信息，更需要探索一种新的数据分析方法，再加上高职院校只注重系统的服务评估功能而忽视了其他功能的挖掘与应用，这就造成许多高职院校只是在填报时才会用到该系统，而在填报过后便成为了摆设，这使数据采集应用系统的作用未得到真正发挥，利用率较低。为此，针对以上问题，通过数据挖掘技术对高职状态数据采集应用系统进行深化分析。

1数据挖掘技术

大数据具有增长速度快、海量、多样、真实、价值密度低五大特点，从数据本身进行分析，所谓数据挖掘技术便是通过算法搜索，从海量的大数据中对价值密度低的价值数据进行挖掘与收集的过程。数据挖掘技术和计算机科学有着紧密的联系，通过数据的统计、处理、机器学习、模式识别、情报检索等诸多手段来达成价值数据挖掘目的。这些手段能使企业决策者根据价值数据来对策略进行调整，以此降低风险，并做出正确决策。数据挖掘由三个阶段构成：数据准备、数据挖掘、结果表达。

2数据挖掘技术在高职状态数据采集应用系统中的深化基础

一、数据挖掘相关概念

数据挖掘技术是近些年发展起来的一门新兴学科，它涉及到数据库和人工智能等多个领域。随着计算机技术的普及数据库产生大量数据，能够从这些大量数据中抽取出有价值信息的技术称之为数据挖掘技术。数据挖掘方法有统计学方法、关联规则挖掘、决策树方法、聚类方法等八种方法，关联规则是其中最常用的研究方法。关联规则算法是1993年由R.Atal,Inipusqi,Sqtm三人提出的Apriori算法，是指从海量数据中挖掘出有价值的能够揭示实体和数据项间某些隐藏的联系的有关知识，其中描述关联规则的两个重要概念分别是Suppor（t支持度）和Confi-dence（可信度）。只有当Support和Confidence两者都较高的关联规则才是有效的、需要进一步进行分析和应用的规则。

二、使用Weka进行关联挖掘

Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免费的、非商业化的、基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件[2]。它包含了许多数据挖掘的算法，是目前最完备的数据挖掘软件之一。Weka软件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四种模块[2]。其中Explorer是用来探索数据环境的，Experimenter是对各种实验计划进行数据测试，KnowledgeFlow和Explorer类似，但该模块通过其特殊的接口可以让使用者通过拖动的形式去创建实验方案，Simple-CLI为简单的命令行界面。以下数据挖掘任务主要用Ex-plorer模块来进行。

（一）数据预处理

数据挖掘所需要的所有数据可以由系统排序模块生成并进行下载。这里我们下载近两年的教师科研信息。为了使论文总分、学术著作总分、科研获奖总分、科研立项总分、科研总得分更有利于数据挖掘计算，在这里我们将以上得分分别确定分类属性值。

在大数据背景下，许多传统科学技术的发展达到了新的高度，同时也衍生出一些新兴技术，这些推动着互联网行业的前行。新技术的发展也伴随着新问题的产生，现有的数据处理技术难以满足大数据发展的需要，在数据保护等方面依旧存在着一定的风险。因此，进一步完善大数据技术是当下需要攻克的难题。本文主要进行了大数据的简单引入，介绍数据挖掘技术及其应用，分析了当下的发展进度和面临的困难。

1大数据的相关引入

1.1大数据的概念。大数据主要指传统数据处理软件无法处理的数据集，大数据有海量、多样、高速和易变四大特点，通过大数据的使用，可以催生出新的信息处理形式，实现信息挖掘的有效性。大数据技术存在的意义不仅在于收集海量的信息，更在于专业化的处理和分析，将信息转化为数据，从数据中提取有价值的知识。大数据分析与云计算关系密切，数据分析必须依托于云计算的分布式处理、分布式数据库等。1.2大数据的特点。伴随着越来越多的学者投入到对大数据的研究当中，其特点也逐渐明晰，都广泛的提及了这四个特点。（1）海量的数据规模，信息的数据体量明显区别于以往的GB、TB等计量单位，在大数据领域主要指可以突破IZP的数量级。（2）快速的数据流转，大数据作用的领域时刻处在数据更新的环境下，高效快速的分析数据是保证信息处理有效的前提。（3）多样的数据类型，广泛的数据来源催生出更加多样的数据结构。（4）价值低密度，也是大数据的核心特征，相较于传统数据，大数据更加多变、模糊，给数据分析带来困扰，从而难以从中高密度的取得有价值的信息。1.3大数据的结构。大数据主要分为结构化、半结构化和非结构化三种数据结构。结构化一般指类似于数据库的数据管理模式。半结构化具有一定的结构性，但相比结构化来说更加灵活多变。目前非结构化数据占据所有数据的70%-80%，原因在于互联网上的信息内容多种多样，暂时无法找到有序的存储归类方法。1.4大数据技术大数据技术是指如何从各种类型的数据中，获得有利用价值的信息，其中大数据技术包括数据收集、数据存取、数据架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、数据预测和结果呈现。在大数据的生命周期中，数据收集处于第一阶段，主要来源有管理信息系统、Web信息系统等。根据数据结构类型不同，大数据的存取采用三种不同的形式，这样有利于其他技术的应用。数据架构源于谷歌提出的一种基于软件的可靠文件存储体系GFS（Google文件系统），相应推出的还有MapReduce计算模型，二者共同解决了当时的文件存储和运算问题。而后随着需求的不断增多，有学者基于谷歌的研究，开发出可以满足更多需求的Hadoop。

2数据挖掘技术

2.1数据挖掘技术以及云计算。如今全球每年都有数十亿人使用着计算机等电子设备，并产生了庞大的数据，各行各业都已经被数据所渗透，在大数据时代，数据挖掘已成为不可或缺的技术。数据挖掘通过统计、在线分析、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现从海量数据中搜索隐藏于其中的信息这一过程。云计算是分布计算的其中一种，通常是指：通过网络搜集共享计算资源，并以最低的管理代价和最精准的计算方式获取结果的新型IT运算模式。也就是说云计算技术将庞大的数据计算处理程序拆分为一个个小程序，再通过多个服务器分别计算、处理和分析，最后将结果汇总并返回给用户。这项技术可以在短时间内迅速完成海量的数据处理，从而为日益更新的互联网服务。2.2数据挖掘的发展现状。从最早的数据库技术，到如今逐渐发展成熟的大数据技术，其目的都是实现数据的高效管理和有效利用。数据在我们身边无处不在，数据的收集已经不再是困扰我们的难题，如何将隐藏在数据背后的信息高效率的挖掘出来，才是我们需要探索的道路。如今数据挖掘技术已发展为：数据源提供数据，再将预处理的数据整合成适用的模式，由模式分析出这些数据中有用的知识。2.3数据挖掘中的经典算法。2.3.1C4.5算法C4.5算法是在决策树算法的基础之上改进的，根据对目标变量产生的效果的不同而构建的分类规则，其原理是根据每次选择一个特征或分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5算法继承了决策树算法的优点：过程可见、操作简便、准确率高，可同时也有难以基于组合的形式发现规律。2.3.2K-Means算法即K均值聚类算法K均值聚类算法顾名思义是一种聚类算法，将n个对象根据属性分为k个分割，计算出每个对象与各个种子聚类间的距离，然后将每类对象分配给最近的聚类中心，这样每个聚类中心再不断重复以上操作以达到某个终止条件。这种算法的优点是容易实现，但在大规模数据的运用上效率较低，一般适用于数值型数据。

3最新数据挖掘技术及其应用

摘要:随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在大数据教学过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。

关键词:大数据时代；数据挖掘技术；应用

大数据是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律。所以大数据时代下的数据处理技术要求更高，要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术教学工作的开展，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，优化学生的学习成效。以下就大数据时代下的数据挖掘技术教学做出如下分析。

1大数据时代下数据挖掘技术的基础教学方法分析

数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其基础就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析教学方法做出简要的说明。一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的挖掘进行指导和表达[1]。

2大数据时代数据挖掘技术教学要点的分析

【摘要】随着数据科技的飞速发展，管理会计工作已逐步实现电算化。长期的会计处理过程中会积累大量结构化或非结构化数据，这些数据中蕴藏着巨大的价值。本文基于价值创造视角，阐述了大数据挖掘技术在管理会计中的应用。

【关键词】数据挖掘技术；管理会计；应用

数据挖掘指运用决策树模型、蚁群算法、神经网络算法、遗传算法、关联分析算法、序列模式分析算法、聚类分析算法等对海量结构化或非结构化数据集合进行挖掘与分析，依托模型获取有价值信息或探求某种发展趋势，提供有用的数据洞察。数据挖掘结合了统计学、信息管理系统、计算机科学与技术、离散数学、机器学习、数据库、人工智能、决策理论等多种学科。该项技术可以从繁杂、无规律的数据环境中剥离出重要信息供企业使用，为决策提供参考。

一、大数据挖掘技术概述

（一）大数据挖掘相关技术。1.统计技术。统计分析技术以概率论和统计学主要思想为理论基础。该技术对数据集合进行挖掘的方式是对给定数据集合假设一个分布或者概率模型（比如正态分布模型），然后根据模型进行相应挖掘。该技术建立在判别分析、因子分析及回归分析等模型基础之上，其优势是对分析结果的描述精确且容易理解，因而应用较为普遍。2.决策树技术。决策树技术在数据挖掘的不同操作阶段具有不同特点，其遵循的规则较为直观，容易理解，其优势是在计算分类时耗费时间较短。决策树是一种显示不同条件下会得出哪些数值的规则算法，这种方法在预测结果以及将结果分类的条件下较为适用。决策树分析方法一般常用C4.5、C5.0、ID3、CHAID、CART等计算方法。3.关联规则。关联规则在数据挖掘技术中应用最为广泛，该技术是将海量数据集中起来，将其中的关联关系和依赖关系充分挖掘。依托关联分析，能从用户行为中分析出潜在的行为模式，挖掘潜在知识以及人们感兴趣的模式，同时将总结的概念应用于更大范围的用户群体之中。4.神经网络技术。神经网络技术类似于人脑部神经元，其功能也有相近之处。它的重点是结合神经测试规则进行计算模拟的开发与设计。在结构上，神经网络可以划分为输入层、隐含层和输出层三个不同层次。输入层的不同阶段对应着预测变量，输出层的节点对应的是目标变量，隐含层位于输入层和输出层之间，隐含层的具体层数和不同层内的节点数决定了神经网络的整体复杂程度。该项技术具有承受噪声数据能力较高、可以处理相对复杂问题等优势。5.粗糙集技术。粗糙集技术在数据挖掘中应用较为广泛。这种技术一般能够较为清晰地分析出噪声数据以及不精准数据之间的联系。其最大的优势是不需要将初始数据或附加信息包含在内，只需利用一些不完整数据或不确定数据即可建立模型。粗糙集技术大大提高了知识发现及数据挖掘效率。6.遗传算法。遗传算法1975年由美国D.J.Hol⁃land教授提出，它将计算机科学技术与生物学技术完美融合，是一种优化类算法。大自然最基本的生存法则为适者生存，生物按照一种合理的机制进行遗传进化，进而成为最适合的种群。遗传算法对大自然中的生物进化机制进行模拟，遵循合理原则，对各项数据模型执行优化操作。遗传算法相比于其他算法要求的输入信息较少，因而具有灵活高效的特点。7.差别分析。差别分析的主要目的是发现数据之中潜藏的异常情况，进而减弱噪音数据干扰，获取有价值信息。8.概念描述。概念描述主要是对某类对象的特征和内涵进行概括及描述。概念描述具体分为区别描述和特征性描述。前者用于描述某些对象的区别，后者描述某类对象的共性。（二）大数据挖掘技术应用流程。1.选择、取样。在实施数据挖掘之前，需要针对数据挖掘预期目标对数据库进行甄选，依托数据表的形式对数据总体进行抽样。需要注意的是，在数据库中抽取的数据要有实际意义，抽取数据数量应适当，不宜过多。2.预处理。具体包括消除噪声数据、重复记录，合理处置缺失数据，完成数据类型转换等。3.转换、探索。在数据样本抽取结束之后，需要根据实际情况对数据执行增加、删除、修改等操作，进而对数据进行深入探索。结合探索过程，找出海量数据中所隐藏的联系或异常，加深对预期挖掘目标的理解和认识。4.调整、数据开采。在进行初步的取样及探索之后，确定数据开采任务，从而选择合适的数据开采算法。5.建模。结合决策树、回归分析、时间序列分析、神经网络等分析工具对所甄选数据进行建模，基于数据构建对目标结果的分析预测模型。6.评价。数据挖掘的最终环节是建立模型测评体系，对数据挖掘中发现的有效结果进行实用性和可靠性评价，对不足之处进行修正。上述过程可以表示为图1。

二、管理会计是业务及价值的结合体

摘要：通过云计算与物联网技术的有效结合，能够实现海量数据的有效挖掘与分析，对于数据处理水平的提升也有着重要意义。因此我国相关技术部门还要加强对该方面工作的重视力度，实现云计算技术跟互联网技术两者的有效融合，有助于我国数据挖掘技术的优化与升级，本文主要就云计算与物联网技术的数据挖掘进行了探究分析。

关键词：云计算；物联网技术；数据挖掘

1物联网与云计算概述

1.1物联网概述

物联网作为一种新兴的网络技术，其主要是以万亿节点作为表达对象，随后通过不同的传感器设备、网络服务器以及超级计算机集群来进行数据的处理与应用，并且包含了计算机技术以及通信技术等多个学科。物联网技术手段的应用，能够在结合物理对象的实际情况进行无缝信息系统的构建，实现对各业务流程的规划化与动态管理，保障业务流程的顺利开展，从而解决用户们的不同需求[1]。

1.2云计算技术

摘要：信用卡作为商业银行中较为重要的一项业务，同时在现代人的生活中也具有不可或缺性。当前各商业银行围绕信用卡推出了多种不同的业务，为了保证信用卡业务的有序发展，进一步提高商业银行管理和工作区域性，则需要利用数据挖掘技术来针对信用卡客户相关信息和信用风险进行分析，为信用卡业务的开展提供重要的信息支持。文中分析了信用卡业务中数据挖掘技术的应用，并进一步对信用卡业务中数据挖掘技术应用的优化措施进行了具体的阐述。

关键词：商业银行；信用卡业务；数据挖掘技术；应用；优化措施

1信用卡业务中数据挖掘技术的应用

（1）数据挖掘技术在信用卡业务中的应用模型。近年来商业银行发展速度较快，信用卡发放数量也随之增加，积累了大量的客户信息。为了能够获得有价值的信息，以此来预测客户的行为模式，从而为客户提供更优质的服务，这就需要重视数据挖掘技术在信用卡业务中的应用，在实际应用中主要以客户细分模型和定向营销模型为主。在客户细分模型中，基于客户属性对其进行划分，并针对不同客户群体特征来为其提供不同的服务和产品。在客户细化模型中，其主要是针对客户需求、客户消费之间的差异作为理论依据，再结合竞争资源的有限性和有效市场竞争的目的性，以此来选择符合自身发展的客户群体和市场，从而获得成功。在定向营销模型中，其是针对于某个消费群体，基于这个消费群体的消费观念和习惯来制定具体的活动方案，以此来提高成功的效率。在信用卡业务开展过程中，通过信用卡结算来获得相应的消费信息，并对客户消费过程中的数据进行记录，针对这些数据进行分析和处理，获得客户消费的意向，以此来开发产品，促进消费。在定向营销实施过程中，银行需要了解客户信息，并从众多客户中识别需要的客户，以此来构建完善的定向营销网络。针对客户进行划分，为其提供个性化的服务。银行通过加强与客户之间的沟通，更好的了解客户需求，从而站在客户立场上完善需求。（2）数据挖掘技术在信用卡管理系统中的应用。信用卡管理系统，在建成数据库后，则需要应用数据挖掘技术来建立信用卡决策系统。具体要利用数据挖掘技术来对客户进行分析，通过筛选客户，针对不同客户采取不同的营销方式。针对系统为特约商户提供服务的基础数据利用数据挖掘技术进行分析对比，准确掌握市场发展趋势，做好准确的决策，以此来取得竞争中的优势。在针对业务分析过程中，通过针对信用卡业务总数据进行分析，明确业务的优势和劣势，并针对各项指标中的数据进行处理，以此来分析出业务的走向趋势，并对发展规律进行总结。通过对信用卡业务数据的处理，对收益构成和贡献度进行分析。还要针对网点业务进行分析，综合评价经营情况并提出合理化的建议。（3）数据挖掘技术在信用卡风险管理中的应用。当新客户向银行申请信用卡时，银行会根据客户填写的基本信息，系统会对客户的信用等级进行初始判断。在实际数据挖掘技术应用过程中，以客户历史数据和信息作为预测输入，并建立数据模型来表现出客户初始信用等级分布特征，准确预测新客户初始信用等级。当客户信用卡办理成功后，则需要针对客户信用卡透支情况进行及时分析，以此来掌握客户透支的具体信息及特征。在该环节中，利用数据挖掘技术分析时，需要输入信用卡客户的基本信息及历史汇总数据信息，以透支类型作为输出，以此来对客户一定时间内可能出现的透支情况进行精准预测。通过对客户信用等级及透支情况进行预测，可以为信用卡风险管理提供重要的信息依据，实现对风险的有效控制。

2数据挖掘技术在信用卡业务中应用的优化措施

（1）掌握中央客户数据。数据挖掘技术对于银行的发展非常重要，其重点体现在能够建立一个集成化的中央客户数据，从而更好的提升对于客户使用情况的分析。通过在数据库中有效的提取客户的重点消费情况，对数据信息有效的收集、分析和整理，了解到客户的消费习惯和特征。同时银行还应该不断探求与互联网公司的合作，从而更好的完善中央客户数据。（2）有效利用决策系统。当决策系统具有较高的灵活性时，才能更好的提高数据挖掘技术的有效性，针对于客户群体信息进行有效了解，充分的利用银行掌握的客户信息。目前大部分银行都建立了客户决策信息管理系统，这对于信用卡审批过程、额度确定和欠款催收等自动化功能的运用起到了积极的促进作用，可以实现对客户的精细化管理。因此对于商业银行而言，需要重视决策系统的不断完善，全面提高其功能的自动化水平，从而为客户提供更加优质、高效和便捷的信用卡服务。（3）强化数据采集和维护功能。常规情况下，数据库可以从银行的各系统内进行采集，包括客户的交易基本情况、记录等，然后再进一步将采集到的信息加工，从而分析信息内容，为客户提供更好的、有针对性的服务。在加载客户基本账号的信息时，避免出现现有系统中账号不一致的问题，如果发现一定要做到及时消除，同时将数据连接到中央数据库中，这样才能够准确的了解客户的消费行为、使用频率。银行还要做到尽可能的了解客户的变化情况，针对客户的变化及时推出具备针对性的金融产品和服务。这就需要银行及时了解到客户每天的交易明细，同样连接到中央数据库，便于及时分析客户的行为。

[摘要]本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。

[关键词]数据挖掘数据挖掘方法

随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（DataMining）技术由此应运而生。

一、数据挖掘的定义

数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。

二、数据挖掘的方法