數(shù)據(jù)挖掘和OLAP具有一定的互補性。在根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果采取行動之前，您可以檢查此類行動對公司的影響。還有其他方法可以使用OLAP工具。這可以幫助您探索數(shù)據(jù)，找出哪些變量對解決問題更重要，并找出異常值和相互影響的變量。這可以幫助您更好地理解您的數(shù)據(jù)并加快知識發(fā)現(xiàn)過程。數(shù)據(jù)挖掘并不是要取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法。相反，它是統(tǒng)計分析方法的延伸和延續(xù)。大多數(shù)統(tǒng)計分析方法都建立在完善的數(shù)學理論和高超的技巧之上，預測精度尚可，但用戶要求很高。隨著計算機計算能力的不斷增強，我們只能利用計算機強大的計算能力，用相對簡單固定的方法來完成同樣的功能。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能統(tǒng)計和技術的一種應用，它把這些先進復雜的技術綜合起來，使人們不必自己掌握這些技術就可以執(zhí)行相同的功能，而更專注于自己要解決的問題?；跁r序預測引擎，幫您預測未來。自動數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品

所以對人的要求就是要熟悉挖礦的方法和工具，或者至少知道在什么平臺上使用什么工具，解決什么需求。簡單的說就是負責拿到需求，然后拿到結(jié)果。大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)挖掘工程師都比較被動。比如BI讓你說“我要獲取10年的銷售，需要知道每年的銷售情況和訂單情況”。這時候你需要對數(shù)據(jù)進行采集、處理和整理、展示結(jié)果等，主要集中在算法上。數(shù)據(jù)挖掘就是通過數(shù)據(jù)的表象發(fā)現(xiàn)隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關事物背后隱藏的規(guī)律和聯(lián)系，并以此來理解或預測未知事物。很多人認為數(shù)據(jù)挖掘需要掌握復雜高級的算法和技術開發(fā)才能擅長數(shù)據(jù)挖掘和分析，其實不然。在企業(yè)的實際運作中，比較好的大數(shù)據(jù)挖掘工程師應該是熟悉和了解業(yè)務的人。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘報表工具即使是私有部署，也可以和已有系統(tǒng)隔離，并支持快速彈性擴容。

1.定義問題。開始搜索知識之前的個也是重要的要求是理解數(shù)據(jù)和業(yè)務問題。應該對目標有一個清晰明確的定義，即決定你到底想做什么。例如，如果你想增加電子郵件的使用，你可能想“增加用戶使用”或“增加用戶使用價值”。為解決這兩個問題而創(chuàng)建的模型幾乎完全不同，需要做出決定。2.創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘庫，創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘庫包括以下步驟：數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)描述、選擇、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和數(shù)據(jù)清理、合并和集成、元數(shù)據(jù)創(chuàng)建、數(shù)據(jù)挖掘庫加載和數(shù)據(jù)挖掘庫維護。3、數(shù)據(jù)分析。分析的目標是找到對預測輸出影響的數(shù)據(jù)字段，并決定是否定義派生字段。如果數(shù)據(jù)集包含成百上千個字段，查看和分析數(shù)據(jù)會非常耗時和繁瑣，這時候就需要選擇一款界面良好、功能強大的工具軟件來幫助你完成這些任務。

數(shù)據(jù)挖掘是一種利用大數(shù)據(jù)技術來發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價值信息的方法。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務，提高競爭力。在當今信息化時代，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了企業(yè)發(fā)展的重要手段。通過對海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務，提高競爭力。數(shù)據(jù)挖掘技術可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的客戶群體，預測市場趨勢，提高銷售額和利潤率。數(shù)據(jù)挖掘技術的應用范圍非常，包括金融、醫(yī)療、電商、物流等多個領域。在金融領域，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助銀行和保險公司識別風險，預測市場趨勢，提高投資收益。我們的原則始終如一：不僅是數(shù)據(jù)挖掘，更是價值挖掘。

客戶分群與評級：關注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。關注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運營商…你來自于各行各業(yè)，且有很多的客戶。你一定想更細致有效的管理客群。用層次和結(jié)構(gòu)代替混沌：基于前沿的技術和豐富的經(jīng)驗，為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務解釋性的客群體系。幫助你從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識客群，為客戶管理和分類營銷指明方向。數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡單。金融數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品

基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。自動數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品

數(shù)據(jù)挖掘依賴于（1）基于統(tǒng)計的抽樣、估計和假設檢驗的思想；（2）基于人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模方法和學習理論。數(shù)據(jù)挖掘也迅速吸收了其他領域的思想，包括優(yōu)化、演化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。其他一些領域也發(fā)揮著重要的支撐作用。特別是，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)必須提供高效的存儲、索引和查詢處理支持。在處理海量數(shù)據(jù)集時，基于高性能計算的方法通常很重要。分布式技術還可以幫助處理大量數(shù)據(jù)，并且在無法集中處理數(shù)據(jù)時更為重要。數(shù)據(jù)挖掘和OLAP的區(qū)別在于，數(shù)據(jù)挖掘不是用來檢查預期的模型是否正確，而是在數(shù)據(jù)庫中查找模型本身?；旧?，這是一個歸納過程。例如，使用數(shù)據(jù)挖掘工具的分析師想要找到導致違約的風險因素。數(shù)據(jù)挖掘工具可以幫助他發(fā)現(xiàn)高負債和低收入的影響因素，甚至可以發(fā)現(xiàn)一些分析師從未想過或嘗試過的其他因素，例如年齡。自動數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品