汪明

（中国矿业大学 管理学院，江苏 徐州 221116）

0 引言

在当今信息爆炸的时代，人类正面临着“被信息所淹没，但却饥渴于知识”[1]的困境。随着计算机硬件技术的快速发展、企业信息化水平的不断提高和数据库技术的日臻完善，人类积累的数据量正以指数方式增长[2]。面对海量的、杂乱无序的数据，人们迫切需要一种将传统的数据分析方法与处理海量数据的复杂算法有机结合的技术。数据挖掘技术就是在这样的背景下产生的。它可以从大量的数据中去伪存真，提取有用的信息，并将其转换成知识。

数据挖掘技术可以用来支持商业智能应用和决策分析，例如顾客细分、交叉销售、欺诈检测、顾客流失分析、商品销量预测等等，目前广泛应用于银行、金融、医疗、工业、零售和电信等行业。数据挖掘技术的发展对于各行各业来说，都具有重要的现实意义。

1 数据挖掘概述

数据挖掘是在大型数据存储中，自动地发现有用信息的过程。在国外，数据挖掘技术已经广泛应用于金融、零售业、电信、保险、医疗服务、体育和政府管理等领域。国内对数据挖掘的研究起步稍晚，近年来对数据挖掘的研究发展较快，所涉及的领域集中在学习算法的研究、数据挖掘的应用和相关数据挖掘理论的研究。然而，目前关于数据挖掘的论文虽多，但与企业结合较少。可以说，目前国内的数据挖掘应用仍停留在初级阶段，行业企业大规模的运用数据挖掘技术尚需时日。

将数据挖掘技术应用于实际项目中，一般都遵循“跨行业数据挖掘标准流程”（如图1所示）。……