挖掘小數據需求什麼

『壹』 什麼是數據挖掘

數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘流程：

• 定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。

• 數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。

• 數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。

• 結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。

『貳』 數據分析挖掘包含哪些工作

1、收集數據

收集數據一般是補充外部數據，包括採用爬蟲和介面，獲取，補充目前數據不足部分。Python scrapy,requests是很好的工具。

2、准備數據

主要包括數據清洗，預處理，錯值糾正，缺失值填補。連續值離散化，去掉異常值，以及數據歸一化的過程。同時需要根據准備採用的挖掘工具准備恰當的數據格式。

3、分析數據

通過初步統計、分析以及可視化，或者是探索性數據分析工具，得到初步的數據概況。分析數據的分布，質量，可靠程度，實際作用域，以確定下一步的演算法選擇。

4、訓練演算法

整個工作流最核心的一步，根據現有數據選擇演算法，生成訓練模型。主要是演算法選擇和參數調整：

演算法的選擇，需要對演算法性能和精度以及編碼實現難度進行衡量和取捨。 (甚至演算法工具箱對數據集的限制情況都是演算法選擇考慮的內容)。實際工程上，不考慮演算法復雜度超過O(N^2)的演算法。Java的Weka和Python的Scipy是很好的數據挖掘分析工具，一般都會在小數據集做演算法選擇的預研。

參數調整。這是一門神奇的技能，只能在實際過程中體會。

5、測試演算法

這一步主要是針對監督演算法(分類,回歸)，為了防止模型的Overfit，需要測試演算法模型的覆蓋能力和性能。方法包括Holdout，還有random subsampling.

非監督演算法(聚類)，採用更加具體的指標，包括熵,純度,精度,召回等。

6、使用,解釋,修正演算法

數據挖掘不是一個靜態的過程，需要不斷對模型重新評估，衡量，修正。演算法模型的生命周期也是一個值得探討的話題。

『叄』 《痛點：挖掘小數據滿足用戶需求》讀後感

《The tiny clues that uncover huge trends》
一直以來，我都是被灌輸大數據的重要性。我也是真心認為大數據無比重要，比如深度學習、stitch fix自主設計服裝、無人駕駛，大數據管理物流，挖掘虛假數據，語音助手等等。
看了這本書，我發現小數據也是如此重要。

喜馬拉雅音頻解讀

馬斯洛的自我表達的需求。

雖然我也有時候買過冰箱貼，比如在台灣的時候，但是真的就是不知道買啥東西了，隨便買買吧。沒想到冰箱貼代表了潛意識我想要什麼。

接著作者提到了他設計沙烏地阿拉伯商場的經歷。曾經的商場顧客稀少，管理者希望新設計得商場能改變曾經的狀況。

商業也可以變成造福日常百姓生活的方式。

喜馬拉雅音頻解讀

這一章作者主要描述了如何通過觀察讓一個人流稀少的超市起死回生，重新吸引顧客。

所以重要的是給人不一樣的感覺，讓人有新鮮感，可以在這個超市找到一種逃避不一樣的感覺？但是如何給顧客不一樣感覺就挺難了，沒有發現顧客真實需求會做得適得其反。

所以不想住在美國，去哪裡都要開那麼久的車。

話說我原來看超市的員工時候也從來沒有期望過他們會對這樣簡單臨時工作會有任何投入。不就是整理貨物。話說我對所有的服務性工作都覺得那不是很簡單，櫃姐也是，不就忽悠顧客買么。但是看了評論李佳琪的視頻，發現，呃，原來櫃姐或櫃哥做的出色也可以收入上億。雖然這樣的人很少很少，但是還是充滿各種可能性。
回到Lowes supermarket,正是因為員工沒有啥激情和責任心，所以超市就看起來更沒有讓人購物慾望，如果沃爾瑪更干凈整潔便宜，顯然會更偏向去沃爾瑪。

以前真的沒注意過這些約定俗成的慣例。形式還是需要的。而且也應該去思考為什麼我們需要這些形式。

在懵懂的時候我會比較隨意牽別人手，但是現在我卻變得很在意我是否和人有肢體接觸。害怕別人認為我對她有意思= =當然對方主動我就無所謂，而且對方也明確知道我對她沒有意思。如果我真的對對方有意思，我也會更加註意保持距離，不要有肢體接觸。

在公司里我也感受到了政治正確性，比如男女平等。哎，真正不在乎的就不會去思考這些問題。比如你的性取向問題，如果真正做到了性取向的完全平等，根本就不會在意也不會去問你的性取向是什麼。
為了證明我們的平等反而做了一些刻意的事情，更顯示了差異對待，呃，真是過猶不及，很難抉擇。所以大概這樣一定會經歷三步驟吧：不平等、制定政策讓人們意識到不應該那麼做注意大家的平等、終於回歸到大家都不去這個差異對待問題存在了。

不同意，我覺得有利有弊，如果你可以合理利用智能手機優點就好啦。

所謂社區，就是給人一個歸屬感的地方吧。為啥我不想去住在美國矽谷？所謂的無聊其實就是沒有歸屬感？甚至也沒有一個可以讓我去逛街的地方？聚餐都要開車到一個看著挺破敗的地方？比如我現在住的Balmain還是有點給我社區的感覺？至少我知道如果我購物我就會去那條主街道，那裡有什麼我也很熟悉。雖然沒有作者說的沖突和分歧，但我其實大概知道那個葯店是個長得像華裔的人開的，葯劑師給我開的葯還挺有用的，他理我距離也很近。那個針灸館是華人的，雖然現在什麼都關了。是的，社區很重要，但是社區不僅僅是伴隨著沖突和分歧出現的。我也沒有隻是活在網路空間中。

這樣家庭主婦的日本好像有點很悲慘耶，沒有自己的愛好和空間。
不過我想絕大部分人沒有那麼悲慘吧。至少我認識的絕大部分在美國養娃的人都有自己的工作。我看的那些書很多女人也是事業有成。咦，發現我真的是在用事業定義一個人，如果她在這個世界沒有留下什麼，我就覺得不怎麼樣，呃。

說直白點就是無聊，沒有新鮮感。
雖然宅著的日子唯一走路距離就是樓上樓下，我大概還是沒有覺得無聊吧。就是看著外面明亮的陽光，感嘆下不能去找皮皮（雖然去找也沒啥意義）。其餘還是很充實的，不然我也沒有那麼多時間去寫那麼多讀後感，還去錄喜馬拉雅音頻。
雖然我還是會打開rela刷刷有沒有人理我，但我那是無聊了么？對啊，如果我不覺得無聊，那我打開rela刷刷是為什麼呢？我肯定不會找人扯淡聊天，都這個時間節點了，有何意義。
因為刷rela不用腦子就看看附件養眼的人？但其實是很浪費時間的。是因為我需要一個沒啥意義的事情去做么？比如寫讀後感什麼的還是比較沉重？看微博、今日頭條熱搜也是比較沉重的？又要思考這些事情對我意味著什麼？還是我就是比較樂意活在自我的世界中。
手機給我一個逃避的空間？刷rela給了我一個幻想的世界？讓我幻想如果我有一個partner會處於什麼樣狀況？為啥我開始反思為啥我刷rela了。呃。但是我也知道如果我有partner，對方不能持續給我帶來新鮮感我會厭倦。

人的一生到底在追求什麼？例行公事真的那麼不可取？新鮮感真的如此重要麼？
是的，新鮮感對我來說很重要。

不過作者這一章節就在不斷強調需要社區感，給美國人營造社區感的超市。

話說我去了悉尼那麼多家超市，有給我社區感的么？NO。
coles,wws不用說都是千篇一律，不過他們真的比一般的華超整齊有序。雖然華超東西顯然齊全很多。哎，去超市重要的還是和誰一起去 - -不過如果每次都和某個人一起去那個超市也會變無聊吧。人啊，真是太復雜的生物了。
world square下的華超和WY就曾經一直一起去，就完全沒有感觸LOL

超市的重新設計也是一門藝術。現在最近的wws雖然給我千篇一律的感覺但我也已經習慣了。

還是沒覺得作者以上做的讓人更自由？

喜馬拉雅音頻解讀

這一章作者分析印度文化特色很有趣！作者把每一個找到解決方案的步驟描述得特別詳細，這也是他的文章吸引人的魅力所在。

一般讀者看到這些文字對印度會產生偏見吧。我去印度時候就沒有覺得空氣有那麼糟糕。作者描繪得也太形象生動了！

還是覺得印度沒那麼糟糕LOL有機會還是想再去一次的。

好想去圍觀印度人的婚禮。大概我就是抱著新鮮感去體驗。

作者描繪得又有點誇張，看你在哪裡了。在Varanasi等小城市，只要你去得足夠偏僻，還是會有一個人的道路的。哎，如果那時候就有VLOG就好了，我就能大概記住那時候的旅遊感受了。現在除了幾張照片一無所有，除了火車超級晚點，在火車上無助沒吃的沒座位，在一節女性車廂里，印度女人們看我太可憐施捨我吃的（我好可憐，哈哈）。後來終於到了Agra,看到泰姬陵那一剎那的震驚哭了的回憶。
雖然Varanasi很臟，還是最喜歡Varanasi了。

不知道現在如何。

喜歡人或事都是由瞬間決定的。一見鍾情也是。

我從來沒有歸屬。

是不是因為這樣肥胖的我就不會有瘦的朋友，哈哈哈。其實我也沒那麼肥是不是lol為了激勵我自己，我把我最肥的照片上傳KEEP僅自己可見，激勵自己減肥。

平均體重75kg！

我原來以為沙烏地阿拉伯人都挺瘦的？至少我在迪拜看到的不肥啊？而且皇室成員會有保持體態的壓力？肥胖很容易在臉上反應出來，所以我感覺他們還是有點在意的？

無知好可怕。就比如說要把工廠都遷出中國。

呃，我好像也是。不斷換著嘗試新的減肥方法。其實我也知道，最重要的是堅持，飲食少吃+運動。但是這樣子瘦的真的超級慢，我也沒有耐心。
超重人群在公共場合吃的很少- -這是在說我么。若干次被皮皮說你吃的好少。呃，只是因為那個時間節點不是我飯點，我吃的不少？不然我就不會還是那麼肥了LOL
最近死宅在家，我的早飯時間變成了六七點(看我六點還是七點起床），午飯十二點左右，晚飯可以牛逼變成兩點= =比如今天。不過也是因為中午吃多了。中午真的吃的好多！不然我一定可以瘦了。中午吃的不多我也不會晚上還是不餓。哎。所以重點還是少吃+堅持。

我才知道原來麥當勞的意義在於這啊！

所以作者提出了一個很復雜的解決歡樂套餐平淡問題解決方案，看著是很健康也有趣，但最後沒有實行。

我專門去 9News
找了今天雙子座的占星結果:

完全一點看的興趣也沒有。完全不信。但是好像可以理解了作者說的 看占星圖能控制一個混亂的世界，反過來控制自我 。因為這其中好像有一種儀式感，知道今天我應該看重什麼應該怎麼行動。（雖然我覺得就是廢話）。本身有個長遠目標去做就好了為啥還要看占星圖呢。

但是當健身房的會員，沒有那麼強烈的儀式感和歸屬感。畢竟我現在堅持健身也覺得每周瘦半斤完全沒有動力啊！要不是我每天實在沒啥吃的，也懶得做飯，不然我肯定不會就吃那麼點。

作為一個幾乎不帶首飾的人。除了偶爾想要個戒指證明我不是單身（原來我也有這樣的需求啊！首飾作為一個象徵）。好像又可以明白了帶首飾人的想法，比如總是帶著LV，Channel項鏈那些人。當我看到liziqi的時候，看到她樸素的打扮，才發現原來我覺得我不懂首飾奢侈品覺得我無知這樣的想法是多麼幼稚（不過也是因為當我想追某人的時候我覺得她的一切都是很美好的- -然後我會變得超級沒有自信）。其實我完全沒必要這樣，首飾就是身外之物。真正有自信的人比如liziqi靠著內涵撐起自己。忽然好像有點喜歡李子柒了。前幾天我還說相比李子柒我更喜歡十音，看了幾個李子柒的訪談，我發現還是李子柒的視頻更有料。

那些從首飾奢侈品中找歸屬感的人是不是內心不夠強大？不過內心強大的人本來也不多？

綠色劇本指的是感性劇本。藍色劇本是理性劇本。
一串珠子竟然有如此牛逼作用。

賦予了珠子新的意義，人好像在珠子中找到新的價值，歸屬感？

是這個自動扶梯？有12層樓？看著不像？還是俄羅斯地鐵的自動扶梯讓我印象深刻。真的好深，感覺就是按照防空洞級別來設計的。

我一個人去印度時候，別人聽了都覺得比較震驚。也許有些時候這些謹慎是正確的，比如去墨西哥有些地方還是比較危險的？畢竟不能拿著生命去冒險。

Kirin == 麒麟。每個啤酒廠商都想讓自己啤酒成為時尚代名詞。這真的是一個復雜的問題。作者的牛逼之處就在於他做到了。

真的那麼難以跨越？比如你成為足球明星了不就跨越了？（雖然是很難啦）。如果每個階層都有一定的食品類型，那我穿的像上一個階層的食物就是那個階層么？不是吧？還是你的社交圈子決定了你是哪個階層吧？

但是頭發和面部特徵都可以裝？話說不知道是不是看我樣子也可以看出我是哪個階層，哈哈哈哈。但是如果是頭發和面部特徵，我都可以去做吧。

那對中國兒童來說，就更加受限制了？

喜力啤酒還是地位標志？？？
和買奢侈品人的心理一樣，都是比較沒有自信心的表現？需要通過外界物質來顯示自身身份地位。

閑聊的內容都差不多，除非有共同興趣愛好或者當下有某個比較熱門話題或者環境中有比較特別事物。
但終究來說還是有共同興趣愛好比較能夠持續對話，而且覺得對話有意思。

網紅點的盈利模式。製造談資。

大家都吸引他人注意力的需求。

巴西人肯定也是想吸引他人的注意力，但是他們想通過怎麼樣的方式展現自我吸引他人注意力，就是比較深層次的問題了。
作者比較具體給出了

香港人也是想比較吸引他人注意力，通過馬球，喝的飲料類型，穿著義大利服裝品牌。

但是你對這個外來國家的期望可能只是建立在想像基礎上的。

如果一件衣服能代表著夢想，怎麼都不過時。而且時尚就是會過時。

『肆』 痛點-挖掘小數據滿足用戶需求

一開始想讀這本書，是因為書名，畢竟我們干產品這行的最想要的就是挖掘用戶的痛點，給出解決方案來滿足用戶。拿到手以後才發現這邊書作者並不是互聯網行業從事者，作者有點類似於在咨詢公司工作，為很多企業挖掘用戶價值提供解決方案。從這一點上來說，其實大家乾的活還是差不多的。

本書中前七章都是坐著講解自己的工作案例，從俄羅斯到美國、沙特、中國，作者都為當地的企業服務過，案例的進程有點類似於偵探小說，作者總是能找到其中他人難以發現的聯系。可能這就是「天賦」吧！對於常人來說，感覺沒有什麼太大借鑒意義。作者在最後總結了幾條方法論--7c框架，這里簡單摘錄一下。

在搜集階段，你要盡可能從最多的可信資源中，獲取許多不同的觀點。給自己建立一個中立的角色，去審視用戶的行為動作。

創建一個敘述性的、連貫性的故事。你看到一切都不是毫無意義，你聽到的一切都不能浪費。

找到線索之間的聯系，這些線索是否偏向了某個方向？如果最初有過假設，你打算開始驗證了嗎？

卓碧思的顧客經歷著一種強烈的不安全感，而Roomba的客戶發現，這件產品是填補孤獨和不安全感的一種方式。

驗證完因果關系，就該提取最強烈的情緒本質：慾望。還有慾望沒被滿足？滿足慾望的最佳方式是什麼？在洛斯的例子里，答案是在自然環境下創造一種強烈的歸屬感。卓壁思粉絲要重新連接和發現，歸屬某個群體是什麼感覺。Roomba粉絲需要向全世界展示他們的人性特徵。

你是誰？你一個人呆著的時候是什麼樣子？當你在社交媒體上發布一個狀態，或者系換某段音樂時，你在對世界表達什麼信息？當你買一條褲子、一雙全新的品牌鞋，當你在窗前掛上一套竹簾，當你在冰箱門上貼上精選照片，當你在浴室里留下一瓶面霜時，你都在傳遞什麼信息？我們的小數據中，永遠都能最貼切的證明我們是誰，我們渴望什麼。

做了這么多的信息收集，馬丁•林斯特龍最終要做的，是潛台詞研究，從小數據中挖掘出用戶真正的痛點——潛在的需求。很多時候，用戶實際上不能非常清晰的表達出自己的內在需求。人們有意無意的掩飾了真實的自我，同時掩飾了自己內在的習慣和慾望。人們內在的真正需求，很可能藏在潛意識當中，比如一種未達成的願望、一種無理由的迷信、缺失的群體歸屬感、因文化習慣被壓抑的需求、一種代表特定含義的儀式感、一種特別情感需求的渴望等等。那些未被表達出來的、未被滿足的、缺失的、不平衡的，才是用戶真真切切的需求。痛點就是用戶潛藏的未被滿足的慾望。捕捉到這些用戶的慾望，才能直擊要害，創造出補償或者滿足這一缺口的產品。

產品的功能當然重要，但產品與用戶之間的情感聯系也不可忽視。就像希區柯克的兩個劇本，「藍色劇本」完全是功能性的，滿足觀眾的理性的需求，「綠色劇本」則關注內容細節、情感主線等，關注觀眾的感受、情緒，滿足觀眾的感性需求。好的產品，應該是在理性（功能上）和感性（情感需求）上同時抓住用戶。許多不成功的產品忽視了用戶的情感需求，馬丁•林斯特龍正是善於從小數據中挖掘出用戶內心情感需求的專家，善於挖掘「綠色劇本」的內容。

『伍』 學習數據挖掘需要那些基礎知識

學習數據挖掘需要學習編程語言（Python、C、C++、Java、Delphi等），數據結構和演算法，操作系統和網路編程。

數據挖掘涉及的內容比較泛，機器學習、數據挖掘、人工智慧，這些知識大多是相通的。編程語言主要是C語言、C++和Java，。我首先這里可以學習C語言聖經《C程序設計語言》以及《C++ Primer》，數據結構和演算法推薦《數據結構與演算法分析(C語言描述)》。最好有機器學習，涉及到數據挖掘，自然語言處理和深度學習。數據挖掘主要是搜索排序，反作弊，個性化推薦，信用評價等；需要理解資料庫原理，能夠熟練操作至少一種資料庫（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），明白MapRece的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具。

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『陸』 數據挖掘需要哪些技能

編程語言

數據挖掘和數據分析不一樣，數據分析可以利用一些現成的分析工具完成，但是數據挖掘絕大部分要依賴於編程，在數據挖掘領域常用的編程語言有R、Python、C++、java等，R和python最受歡迎。

大數據處理框架

做數據挖掘不可避免的要接觸大數據，目前常用的大數據框架就兩個，Hadoop和Spark，Hadoop的原生開發語言是Java，資料多，Spark的原生開發語言是Scala，不過也有Python的API。

資料庫知識

這個不用多說，既然是和數據打交道，資料庫知識自然少不了，常見關系資料庫和非關系資料庫知識都要掌握，如果要處理大數量數據集，就得掌握關系型資料庫知識，比如sql、oracle。

數據結構與演算法

精通數據結構和演算法對數據挖掘來說相當重要，在數據挖掘崗位面試中也是問的比較多的，數據結構包括數組，鏈表，堆棧，隊列，樹，哈希表，集合等，而常見的演算法包括排序，搜索，動態編程，遞歸等。

機器學習/深度學習

機器學習是數據挖掘的最重要部分之一。 機器學習演算法可建立樣本數據的數學模型，來進行預測或決策， 深度學習是更廣泛的機器學習方法系列中的一部分。這部分的學習主要分兩塊，一是掌握常見機器學習演算法原理，二是應用這些演算法並解決問題。

統計學知識

數據挖掘是一個交叉學科，不僅涉及編程和計算機科學，還涉及到多個科學領域，統計學就是不可獲取的一部分，它可以幫我們更快的識別問題，區分因果關系和相關性。

關於數據挖掘需要哪些技能，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『柒』 什麼是數據挖掘數據挖掘與傳統分析方法有什麼區別

數據挖掘(英語:Datamining)，又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現(英語:Knowledge-Discoveryin Databases，簡稱:KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

數據挖掘與傳統的數據分析(如查詢、報表、聯機應用分析)的本質區別是數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識.數據挖掘所得到的信息應具 有先未知,有效和可實用三個特徵.

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簡介：互聯網經濟迅猛發展，大數據成為分析用戶需求的一種慣性路徑。世界首席品牌營銷專家林斯特龍則指出，大數據連接了千百萬的數據點，可以准確地產生相互關系。

『玖』 數據挖掘的定義是什麼

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：

（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。

（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。

（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。

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『拾』 什麼是數據挖掘

1、什麼是數據挖掘？
數據挖掘(Data Mining)是採用數學的、統計的、人工智慧和神經網路等領域的科學方法，如記憶推理、聚類分析、關聯分析、決策樹、神經網路、基因演算法等技術，從大量數據中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關系、模式和趨勢,並用這些知識和規則建立用於決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。
數據挖掘綜合了各個學科技術，有很多的功能，當前的主要功能如下：
(1)、分類：按照分析對象的屬性、特徵，建立不同的組類來描述事物。例如：銀行部門根據以前的數據將客戶分成了不同的類別，現在就可以根據這些來區分新申請貸款的客戶，以採取相應的貸款方案。
(2)、聚類：識別出分析對內在的規則，按照這些規則把對象分成若干類。例如：將申請人分為高度風險申請者，中度風險申請者，低度風險申請者。
(3)、關聯規則：關聯是某種事物發生時其他事物會發生的這樣一種聯系。例如：每天購買啤酒的人也有可能購買香煙，比重有多大，可以通過關聯的支持度和可信度來描述。
(4)、預測：把握分析對象發展的規律，對未來的趨勢做出預見。例如：對未來經濟發展的判斷。
(5)、偏差的檢測：對分析對象的少數的、極端的特例的描述，揭示內在的原因。例如：在銀行的100萬筆交易中有500例的欺詐行為，銀行為了穩健經營，就要發現這500例的內在因素，減小以後經營的風險。
當然除了以上所列出的還有時間序列分析等一些其他的功能，需要注意的是：數據挖掘的各項功能不是獨立存在的，在數據挖掘中互相聯系，發揮作用。