1. 什么是数据挖掘环节的概念
整个处理流程可以概括为五步，分别是采集、预处理和集成、统计和分析、挖掘，以及数据可视化与应用环节。
采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
预处理/集成
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量;
统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
数据可视化与应用环节
数据可视化是指将大数据分析与预测结果以计算机图形或图像的直观方式显示给用户的过程，并可与用户进行交互式处理。数据可视化技术有利于发现大量业务数据中隐含的规律性信息，以支持管理决策。数据可视化环节可大大提高大数据分析结果的直观性，便于用户理解与使用，故数据可视化是影响大数据可用性和易于理解性质量的关键因素。
2. 什么是数据挖掘环节的概念和特征
数据挖掘是从海量信息中进行搜索提取有价值信息的过程，是一个由处理数据、得到信息、挖掘知识等环节组成的工作过程，在这个过程中可能用到机器学习等各种算法，最终的目的是进行智能决策，而这个智能也可以理解为人工智能。比如说通过挖掘历史的销售数据找到商品之间的关联规则，大家熟知的啤酒尿布的故事就是一个典型案例。
模式识别
要想知道什么叫做模式识别，那就要先了解什么叫做模式，通常意义上，模式指用来说明事物结构的一种表达。它是从生产生活经验中经过抽象提炼出来的知识，说直白点就是可以用来表示事物的一些列特征的集合。
模式识别从十九世纪五十年代兴起，在二十世纪七八十年代风靡一时，是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要被应用于图像分析与处理、语音识别、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。但是其效果似乎总是差强人意，因为模式识别中的事物特征是由人类设计总结的、主要基于人类在某一方面的领域知识，也就是说模式识别的效果不可能超过人类、有很大的局限性。
3. 数据挖掘的主要范畴
数据挖掘起源于多种学科，其中最重要的是统计学和机器学习。统计学起源于数学其强调的是数学的精确性；机器学习主要起源于计算机实践其更倾向于实践，主动检测某个东西，来确定它的表现形式。
4. 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的基本步骤是：1、定义问题；2、建立数据挖掘库；3、分析数据；4、准备数据；5、建立模型；6、评价模型；7、实施。
具体步骤如下：
1、定义问题
在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。
2、建立数据挖掘库
建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。
3、分析数据
分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。
4、准备数据
这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。
5、建立模型
建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。
6、评价模型
模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。
7、实施
模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。
5. 什么是数据挖掘环节的概念和意义
完整的大数据产业链结构包括数据产生、流通与应用环节。数据经过收集、加工、清洗，在通过交易市场来提供给应用方。在这之中，数据流通是打通产业链的关键环节，也是实现数据隐私保护的重要环节。
在数据分析过程中，通过对数据的深度挖掘分析，可以形成用户画像，将会给个人隐私带来威胁。而在流通环节，由于多方主体的介入，使得数据转移的控制力差，数据泄露的风险正在加剧
在数据交易方面，也缺乏统一的数据交易规则。一是数据的权属不明确，交易标的争议很大；二是由于数据的定价模式不统一造成数据资产的评估存在困难；三是数据安全问题比较突出，如何确保数据交易过程中不被泄露、窃取、篡改、复制是当前需要解决的重要问题；四是数据交易监管机构未明确
6. 数据挖掘过程中哪个环节最重要
一、中国制造业智能化革命的两大基础
第一，以信息通信业为核心的，基于全面互联的数据驱动的系统级智能。过去工业的联网程度比较低，随着网络化、数字化进程加快，工业全生命周期中的不同环节和主体的联网将带来大量数据采集与传输，并通过工业云、工业大数据平台对这些数据进行挖掘和分析，实现可智能化生产和预测性的运营、实现规模化定制化，提高生产效率。因此，联网和数据驱动是制造业智能化的核心基础。
第二，基于工业自身的数字化、自动化和单点智能化程度。工业自身一直向数字化、自动化、网络化方向发展，很多单点智能已经实现，如智能机器人、3D打印、部分装备的智能化，只是系统级智能还没有完全实现。通过联网和大数据驱动，将推动单点智能向工业全流程、全产业链和全生命周期的智能化发展，实现整个工业的智能化。
7. 数据挖掘的四个环节是
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。
（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
8. 什么是数据挖掘环节的概念和特点
数据源，就是数据的来源，是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。
信息系统的数据源必需可靠且具备更新能力，数据源可能是任何形式的数据，常用的数据源有：
1、观测数据
即现场获取的实测数据，它们包括野外实地勘测、量算数据，台站的观测记录数据，遥测数据等。
2、分析测定数据
即利用物理和化学方法分析测定的数据。
3、图形数据
各种地形图和专题地图等。
4、统计调查数据
各种类型的统计报表、社会调查数据等。
5、遥感数据
由地面、航空或航天遥感获得的数据。
一切数据营销都可以帮企业解决，但前提是企业要有具有价值的数据源。
1、任何行业的营销都离不开数据源
数据的分析和流程化使得企业的营销方式和目标变得非常的明确，从而对用户做到追踪细化。也就是通过数据营销使企业的营销方式变得很有套路。
数据营销的价值可以表现在效果、品牌营销上。企业如何提升和优化自己的品牌，这是一个品牌发展的根本核心。这里所说的品牌不是传统品牌的知名度和形象，而是品牌和消费一起的生态链。
2、社交营销行业的价值可以让数据源可量化
任何企业都可以用数据源来抓取用户的行为习惯，从而让社交营销的价值成倍的增长，而数据源在中间不仅起到连接社交和用户行为的作用，还能够精准的抓取用户在社交的过程中反应处出来的趋势，并且能够通过对数据源的整理、分析后对这些用户进行精准营销，从而完成社交营销中最为基本的环节。如果有的企业在研发产品的过程中，可以利用数据整理出用户的需求，再来研发产品，这样就迎合了用户的需求。用户使用得习惯，就会消费得习惯。
3、数据会促进线上线下营销更精准化
目前数据的来源多体现在线上的数据挖掘和分析，而线下的数据分析和挖掘根本没有利用起来。有的人说在线下根本就没有数据可挖掘，如果这样想就大错特错了。因此，数据的挖掘关键在于如何实现线上、线下同时挖掘并把数据源打通。一旦线上线下数据结合之后在和第三步的广告数据相结合，那么数据的营销将会变得更精准化。
目前，让企业比较难做的不是数据源的缺少，而是数据源呈现出零散的碎片化，比如线上和线下的数据就不能联合起来。因此如何面对数据的碎片化是企业使用数据营销的最大挑战，而未来如果把这些数据碎片进行整合打通，才能实现数据的最大价值，为企业的精准营销提供更准确的数据支持。
4、数据源是实现精准化营销的基础
数据营销以DMP为核心，体现在以辅助决策系统、内容管理系统、用户服务系统、互动系统、效果优化系统、在线支付系统等几个方面。主要从决策层、分析层和执行层三个方面在营销过程中的管理流程。
在多屏时代，企业营销的核心就是品牌形象的传播和植入。在PC时代，营销的核心就是购买，而在移动互联网时代，营销的核心就是实现用户个性化的互动。这里的互动指的是对用户精准化的内容传播和更加智能化的客服信息，以不同的页面导向另一个页面，而实现这些核心的基础就是对数据的管理，总结就是数据成为精准化营销的基础。
5、数据营销是对小而美数据的应用和分析
目前数据营销是企业在利用有限的数据资源上进行整理和分析，但将其放在移动互联网上只是与营销相关的数据之一。因为现如今的企业链特征，都有自己的独立DMP系统，而这个DMP系统本身也在应用数据，并不是全网的数据。
9. 数据挖掘任务主要分为哪两类
FineBI数据挖掘的结果将以字段和记录的形式添加到多维数据库中，并可以在新建分析时从一个专门的数据挖掘业务包中被使用，使用的方式与拖拽任何普通的字段没有任何区别。
配合FineBI新建分析中的各种控件和图表，使用OLAP的分析人员可以轻松的查看他们想要的特定的某个与结果，或是各种各样结果的汇总。 分类、回归、时间序列分析、预测、聚类、汇总、关联规则、序列发现。
10. 数据挖掘的概念与过程
有利于提高数据的运用能力，促进物联网的发展进步。