什么是数据挖掘？
数据挖掘是一组自动或半自动处理和分析大量数据的技术，目的是找到有助于更好地理解数据库在某些情况下行为的模式。
数据挖掘技术帮助我们将数据转换为相关信息。为了实现这一目标，需要应用统计、计算和人工智能技术，因此，要实现这一目标，需要有专门从事该领域的专业人员。
一般来说，数据挖掘过程有以下阶段：
目标选择：
与任何过程一样，第一点是建立应用数据挖掘技术要实现的目标。此时，公司必须在数据挖掘专家的支持下决定哪种类型的信息与其案例相关。
基于这些目标，将建立数据分析的模型，因此它们必须是清晰的
数据库选择和预处理：
第二步是建立数据库作为信息提取的原材料。
进行初步的一般分析以检测散点图（显示 谎言数据 数据之间的相关性）、直方图和异常情况，以纠正它们并使所有输入标准化。
这些数据可以是您自己的或购买的，但它必须始终与设定的目标一致。否则，这实际上就像向榆树要梨一样：您不能指望提取有关经济行为的数据，例如，在不包含与该领域相关的数据的数据库中。
型号确定：
一旦所有数据被组织起来并且目标已知，数据挖掘专家将相应地创建预测分析和细分模型。
信息提取：
应用模型后，观察到的行为模式、数据之间建立的关系以及由此得出的结论将被提取。
结果分析：
在得出这些结论对于外推和/或应用有效之前，必须验证结果是否合乎逻辑且误差范围是可接受的。否则，必须对流程进行审查，
以找到故障根源并重新启动整个流程或视情况从某个点重新开始
数据挖掘与大数据
· 数据挖掘与大数据
一个非常常见的错误是混淆大数据和数据挖掘，因此，我们将简要解释两者之间的区别和相似之处。
在这两种情况下，我们讨论的是处理大量数据的技术，这些技术可以帮助我们获取业务的相关信息，并且这两种技术都使用算法和数学过程来实现这一目标。
区别在于应用这些技术后我们可以了解的信息类型。
大数据技术将使我们能够读取大型异构数据库，选择并突出显示与我们相关的所有内容，但它们无法为我们提供对此信息的深入分析。
也就是说，利用大数据技术，我们将能 批滥竽充数的企业 够分析来自不同来源的大量数据（否则无法处理），并应用我们感兴趣的过滤器来查找特定信息，但我们将无法彻底分析我们发现的数据。
就数据挖掘技术而言，需要对要研究的数据库进行预处理和规范化，但除了过滤和选择适合已建立过滤器的数据之外，它们还为我们提供了一个连接和结论表。
大数据和数据挖掘并不对立，事实上，它们可以相辅相成，形成一个高度结构化的数据库，从中提取信息，帮助您了解环境并以很小的误差幅度预测趋势。
让我们看一个例子：
想象一下，您有一个数据库，其中包含西班牙所有经常更新的博客
利用大数据技术，您可以快速处理所有这些 CN号码 信息以提取数据，例如上周更新了多少博客，其中有多少博客具有特定主题、地理起源等。
另一方面，借助数据挖掘，您可以建立一个目标，例如对西班牙数字营销博客的趋势进行分析，并运行一个模型来研究此类博客的行为，以建立模型和图表。将标志着当前的主要主题，那些正在获得力量的主题和那些正在失去力量的主题。
也就是说，大数据和数据挖掘并不对立，事实上，它们可以相辅相成，从而形成一个高度结构化的数据库，从中提取信息可以帮助您了解环境并以很小的误差范围预测趋势。
数据挖掘在营销中的应用
· 数据挖掘在营销中的应用
您是否已经清楚什么是数据挖掘以及它可以为您提供哪些信息？接下来我们就来看看它在营销领域的应用。
营销的关键点和企业使用数据挖掘的最大利益在于对用户行为的预测。领先消费者一步并了解他们的运作方式会给你带来巨大的优势，如果运用得当，可以使公司在竞争中脱颖而出。
多年来，这些技术的应用不断增加，特别是由于社交网络和在线广告的蓬勃发展。正如您可能已经猜到的那样，数据挖掘目前的主要用途就是：数字媒体中的广告活动。
但是，活动成本的降低只是应用此类策略可以给您带来的第一个好处：
趋势预测：
为即将到来的事情做好准备是确保成功的最佳方法。评估你的目标、你的环境和你的竞争对手的行为将帮助你认识到在哪里指导你的步骤和努力。
