1. 数据挖掘的重要性体现在哪
大数据产生的背景：
1、随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。
2、互联网搜索引擎支持的数十亿次web搜索每天处理数万TB字节数据。全世界通信网的主干网上一天就有万TB字节数据在传输。现代医疗行业如医院、药店等也都每天产生庞大的数据量如医疗记录、病人资料、医疗图像等。数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。
3、大数据是一次对国家宏观调控、商业战略决策、服务业务和管理方式以及每个人的生活都具有重大影响的一次数据技术革命。大数据的应用与推广将给市场带来千万亿美元收益的机遇，称为数据带来的又一次工业革命。
4、随着高速发展的信息技术，不断扩张的数据库容量，互联网作为信息传播和再生的平台，“信息泛滥”、“数据爆炸”等现象不绝于耳，海量的数据信息使得人们难以做出快速的抉择。
5、信息冗余、信息真假、信息安全、信息处理、信息统一等问题也随着大数据给人们带来价值的同时也造成了一系列的问题。人们不仅希望能够从大数据中提取出有价值的信息，更希望发现能够有效支持生产生活中需要决策的更深层次的规律。
6、在现实情况的背景下，人们意识到需要有效地解决海量数据的利用问题具有研究价值和经济利益。面向大数据的数据挖掘的特有两个最重要的任务。一是实时性，如此海量的数据规模需要实时分析并迅速反馈结果。二是准确性，需要我们从海量的数据中精准提取出隐含在其中的用户需要的有价值信息，再将挖掘所得到的信息转化成有组织的知识以模型等方式表示出来，从而将分析模型应用到现实生活中提高生产效率、优化营销方案等。
2. 数据挖掘的三个重要的特征
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
3. 数据挖掘的主要作用
1、数据分类
公司的数据往往是繁多且杂乱的，数据分析的目的之一数据分类，就是利用已具有分类的相似数据研究其分类的规则，将规则应用到未知分类的数据，并将其归类。
2、关联规则与推荐系统
关联规则又叫关联分析，是指在大型的数据库中找到一般的关联模式。推荐系统，看似很高深其实在我们的日常生活中非常常见，比如网购软件的首页购买推荐、视频软件的视频推送等，都是通过查找到关联规则来进行个性化推荐的。
3、数据缩减与降维
当出现变量的数量有限且有大量分类为同类组的样本数据时，通常会选择提高数据挖掘算法的性能，以实现数据缩减与降维。降维，简单说就是减少变量的数量。
4、数据探索与数据可视化
数据探索，旨在了解数据的总体情况并检测可能存在的异常值。数据可视化，是利用图表、图像等显示手段，实现清晰、有效的传达与沟通信息需求。提到数据可视化，就不得不提及到知名的大数据分析品牌思迈特软件Smartbi啦，Smartbi的数据可视化功能可以说是非常强啦，它支持ECharts图形库，支持包含瀑布图、树图和关系图等几十种可实现动态交互的图形，可以实现清晰、直观的观察数据。
以上就是数据分析的4大目的啦，接下来是数据分析的3大意义。
三、数据分析的意义
1、完整、科学地反映客观情况
通过对公司积累下来的海量数据进行统计、分析、研究并形成数据分析报告，我们就可以得到较为完整、科学的客观情况反映，从而协助我们制定出理性、正确的决策和计划，以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用。
2、监督公司运行状态
通过分析公司大量的数据和资料，可以比较全面、精准地了解到公司过去、现在的运行状态和发展变化情况，甚至能够比较准确地预测行业未来发展趋势，由此对公司的未来发展方向做出预测，规避风险。还能监督各部门对于方针政策的贯彻执行情况和生产经营计划的完成情况等。
3、提高数据分析人员素质
数据分析工作，不仅要求数据分析人员要具有数据分析的基础知识，还要求数据分析人员要有一定的经济理论知识。即不仅要掌握数据分析的方法，还要了解有关的经济技术状况、有一定的文化水平和分析归纳能力。这些要求都是对数据分析人员素质的考验，有利于提高数据分析人员的素质。
4. 数据挖掘的重要性体现在哪些方面
要数据挖掘
（1） 数据收集和数据存储技术的快速进步使得各组织机构积累了海量数据。然而提取有用的信息已经成为巨大的挑战。
（2）由于数据量太大，已经无法使用传统的分析工具和技术处理它们。
（3）即使数据集相对较小，但由于数据本身具有一些非传统特点，也不能使用传统的方法进行处理。
5. 数据挖掘的目的在于
大数据专业好。
这里只谈数学专业和大数据专业的比较：
大数据专业，提现在应用，我想它的内容会包含跟大数据有关的课程，比如概论，数统，回归分析，数据挖掘，精算，模型分析，SARS或SPSS应用等等。其目的在于，尽可能的从各种角度整理、挖掘数据背后的潜在价值信息，为决策提供理性的有力的方向和支撑。
为了好理解，不妨把大数据专业要解决的问题，比做为“在河沙里淘金”。于是，它所包含的各学科就是“淘金”涉及的工具及说明书，于是，概论和数统就像操作流程说明，是理论指导；数据挖掘就成了类似过滤筛选的工具，并给出详细说明。再简单些，就是这个学科是挖机，专门挖沙的，那个学科是过滤机器，专门过滤的，另一学科是盆钵，专门盛金子的等等。
大数据专业就是这么一类，教你使用一批工具，完成一件事，解决一个问题的专业。
而数学专业，字面讲，它以数学为中心。而数学是所有自然学科的工具，是宇宙通用语言。
简单的讲，就是她会告诉你如何研究制造各种各样的工具。你修车，需要扳手，螺丝刀，千斤顶等等。她是这些工具的制造厂。
数学专业旨在解决数学的延拓与发展，而数学本身是逻辑的，理性的，分析的语言，语言是沟通交流解决问题的工具，所以，她其实是在拓展人类的思想武器，武装更先进的设备，为人类社会各行各业提供应用工具。
以上看，大数据专业所涉及的种种工具，只是数学这个大工厂的一小小部分。数学还为物理提供理论基石，没有数学骨架支撑的物理，只是不能被应用，不能被理解的思想。数学还未天文学，化学，生物等提供理论分析工具。
总的讲，大数据专业，是部分工具的应用说明，并以此组合解决数据信息问题。而数学专业，是研究如何生产制造工具的专业，没有她，生产力不会进步。就像古人伐木，靠斧头 ，后来靠人工锯齿，而今，电锯。这是质的飞跃。
6. 数据挖掘的重要性体现在哪方面
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。
7. 数据挖掘的意义和作用
数据库技术是通过研究数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论和实现方法，并利用这些理论来实现对数据库中的数据进行处理、分析和理解的技术。即：数据库技术是研究、管理和应用数据库的一门软件科学。 数据库技术研究和管理的对象是数据，所以数据库技术所涉及的具体内容主要包括：通过对数据的统一组织和管理，按照指定的结构建立相应的数据库和数据仓库；利用数据库管理系统和数据挖掘系统设计出能够实现对数据库中的数据进行添加、修改、删除、处理、分析、理解、报表和打印等多种功能的数据管理和数据挖掘应用系统；并利用应用管理系统最终实现对数据的处理、分析和理解。
8. 数据挖掘的重要性体现在哪里
对于电子商务行业来说，数据分析在企业内部非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。那么要达到这些效果，在电子商务行业大数据分析主要是采用以下算法以及模型：
电子商务大数据
第一、RFM模型
通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。
第二、Apriori算法
这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。
第三、Spss分析
主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。
第四、网站分析
访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。
在电子商务行业竞争越来越大的今天，也是一个花钱的时代，花出去的钱能不能得到收益，是企业最关注的，投资回报率是大家都要考虑的，因此数据分析在电子商务行业的位置也越来越重要。
9. 数据挖掘意义
非常有前途的。
现在的社会，是充满着大数据的时代，数据挖掘工程师是一个非常好的职业，是为社会发展需要做工作的行业
10. 数据分析与挖掘的作用和意义
什么是数据分析
数据分析已经称为当下热词，但绝不仅仅只是Excel绘制几个图表、Python生成几个图片那么简单，更多的是对数据内在价值的探索。举个最简单的例子：你喜欢上一个陌生女孩，但你们没有太多交集，这时候你通过微信、QQ、微博等等交友软件四处寻找和她有关信息，并且通过她的着装、她的出没时间猜测出了她的职业与上下班大致分布情况，你通过询问熟人拿到了联系方式，并且打听到了她的喜好，成功的制造了多次偶遇和邂逅，最后有情人终成眷属.... 文中的你就是采用了合理的“分析手段”，对拿到的女孩“出没时间”、“习惯”等数据分析出了她的日常作息、喜好等等，你拿捏住她的喜好不断分析和预测她的下一次出没地、她是否同意等等...
有什么用
虽然是个很粗糙的例子，但也确实反映出了数据分析的内在：对业务数据，通过你的思维拆分成不同需求并通过工具挖掘数据内在价值，做出合理预测，这就是所谓的数据分析了。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动，同时数据分析也是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。