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隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通訊技術(shù)、internet技術(shù)的迅速發(fā)展和電子商務(wù)、辦公自動(dòng)化、管理信息系統(tǒng)、internet 的普及等，企業(yè)業(yè)務(wù)操作流程日益自動(dòng)化，企業(yè)經(jīng)營過程中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)和由此產(chǎn)生的信息是企業(yè)的寶貴財(cái)富，它如實(shí)地記錄著企業(yè)經(jīng)營的本質(zhì)狀況。但是面對如此大量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，如數(shù)據(jù)檢索、統(tǒng)計(jì)分析等只能獲得數(shù)據(jù)的表層信息，不能獲得其內(nèi)在的、深層次的信息，管理者面臨著數(shù)據(jù)豐富而知識貧乏的困境。如何從這些數(shù)據(jù)中挖掘出對企業(yè)經(jīng)營決策有用的知識是非常重要的，數(shù)據(jù)挖掘便是為適應(yīng)這種需要應(yīng)運(yùn)而生的。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的。目前，在很多領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘(data mining)都是一個(gè)很時(shí)髦的詞，尤其是在如銀行、電信、保險(xiǎn)、交通、零售(如超級市場)等商業(yè)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘所能解決的典型商業(yè)問題包括：數(shù)據(jù)庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、客戶信用記分等等。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)市場營銷中得到了比較普遍的應(yīng)用，它是以市場營銷學(xué)的市場細(xì)分原理為基礎(chǔ)，其基本假定是“消費(fèi)者過去的行為是其今后消費(fèi)傾向的最好說明”。通過收集、加工和處理涉及消費(fèi)者消費(fèi)行為的大量信息，確定特定消費(fèi)群體或個(gè)體的興趣、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)傾向和消費(fèi)需求，進(jìn)而推斷出相應(yīng)消費(fèi)群體或個(gè)體下一步的消費(fèi)行為，然后以此為基礎(chǔ)，對所識別出來的消費(fèi)群體進(jìn)行特定內(nèi)容的定向營銷，這與傳統(tǒng)的不區(qū)分消費(fèi)者對象特征的大規(guī)模營銷手段相比，大大節(jié)省了營銷成本，提高了營銷效果，從而為企業(yè)帶來更多的利潤。

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隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)展，人類社會的方方面年幾乎都會被數(shù)據(jù)挖掘涉足。盡管數(shù)據(jù)挖掘原本是作為一項(xiàng)技術(shù)出現(xiàn)的，但由于數(shù)據(jù)挖掘本身獨(dú)有的理念給人們處理解決各類問題都提供了一個(gè)新的思路和方法，在這一點(diǎn)上數(shù)據(jù)挖掘一定程度上等同于一種方法論，在未來的一段時(shí)期里必將對人類生產(chǎn)生活產(chǎn)生重大影響。

你可以是高校老師與學(xué)生，用之于報(bào)告、論文等各種文本的處理;

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