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  广义上说,任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来,数据挖掘就是BI。但从技术术语上说,数据挖掘(Data Mining)指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼,最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上,我们可以定义:数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题,选择一种或者多种挖掘算法,找到数据下面隐藏的规律,这些规律往往被用来预测、支持决策。

  现举一个关联销售的案例。美国的超市有这样的系统:当你采购了一车商品结账时,售货员小姐扫描完了你的产品后,计算机上会显示出一些信息,然后售货员会友好地问体:我们有一种一次性纸杯正在促销,位于F6货架上,您要购买吗?这句话绝不是一般的促销。因为计算机系统早就算好了,如果你的购物车中有餐巾纸、大瓶可乐和沙拉,则86%的可能性你要买一次性纸杯。结果是你说:“啊,谢谢你,我刚才一直没找到纸杯。”

  这不是什么神奇的科学算命,而是利用数据挖掘中的关联规则算法实现的系统。

  每天,新的销售数据会进入挖掘模型,与过去N天的历史数据一起被挖掘模型处理,得到当前最有价值的关联规则。同样的算法,分析网上书店的销售业续,计算机可以发现产品之间的关联以及关联的强弱。

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