信息产业中有大量数据可用。除非将其转换为有用的信息，否则这些数据将无用。有必要分析大量数据并从中提取有用的信息。

信息提取不是我们需要执行的唯一过程；数据挖掘还涉及其他过程，例如数据清理，数据集成，数据转换，数据挖掘，模式评估和数据表示。一旦所有这些过程结束，我们将能够在许多应用程序中使用此信息，例如欺诈检测，市场分析，生产控制，科学探索等。

什么是数据挖掘?

数据挖掘的定义是从大量数据中提取信息。换句话说，我们可以说数据挖掘是从数据中挖掘知识的过程。如此提取的信息或知识可以用于以下任何应用程序中-

• 市场分析
• 欺诈识别
• 客户保留
• 产品控制
• 科学探索

数据挖掘应用

数据挖掘在以下领域非常有用-

• 市场分析与管理
• 企业分析与风险管理
• 欺诈识别

除此之外，数据挖掘还可以用于生产控制，客户保留，科学探索，体育，占星术和Internet Web Surf-Aid领域。

市场分析与管理

以下列出了使用数据挖掘的各个市场领域-

• 客户分析-数据挖掘有助于确定什么样的人购买什么样的产品。

• 识别客户需求-数据挖掘有助于为不同客户识别最佳产品。它使用预测来发现可能吸引新客户的因素。

• 跨市场分析-数据挖掘执行产品销售之间的关联/关联。

• 目标市场营销-数据挖掘有助于找到具有相同特征(例如兴趣，消费习惯，收入等)的模型客户群。

• 确定客户购买模式-数据挖掘有助于确定客户购买模式。

• 提供摘要信息-数据挖掘为我们提供了各种多维摘要报告。

公司分析与风险管理

数据挖掘在企业部门的以下领域中使用-

• 财务计划和资产评估-它涉及现金流量分析和预测，或有债权分析以评估资产。

• 资源计划-它涉及汇总和比较资源和支出。

• 竞争-它涉及监视竞争对手和市场方向。

欺诈识别

数据挖掘还用于信用卡服务和电信领域，以检测欺诈。在欺诈性电话中，它有助于找到呼叫的目的地，呼叫的持续时间，一天中的时间或一周中的时间等。它还分析了偏离预期规范的模式。