1.1 数据挖掘是什么

数据挖掘是对现有数据集进行分析和总结，从而获取有价值信息的过程。它是一种处理大量数据并从中提炼有用信息的方法。数据挖掘是大数据时代的产物，也是大数据时代最具挑战性的任务之一。尽管我们已经掌握了先进的数据采集、存储和传输技术，但在数据挖掘和应用方面仍存在不足。数据挖掘技术在未来的企业运营中将扮演重要角色。

互联网服务公司众多，例如中国的BAT（百度、阿里巴巴、腾讯），以及其他电商公司如京东、苏宁、一号店、唯品会、我买网、亚马逊等，还有旅游电商公司如去哪儿、途牛、穷游等，以及快餐外卖公司如百度外卖、饿了么等。这些企业通常拥有数百万活跃用户，每天产生大量数据，但能够对数据进行深度分析和应用的企业仍然很少。即使是像百度这样的大公司，虽然积累了大量数据并开发了许多数据应用，但其数据挖掘和应用水平仍有待提升。

数据本身并无商业价值，只有通过数据挖掘得出的商业洞察和基于这些洞察的应用才有价值。随着大数据时代的到来，互联网行业逐渐成熟并趋于稳定，新兴企业的创业机会将越来越少。未来互联网企业需要更多关注精细化运营和管理。每个行业的发展都会经历类似的过程：初期只有少数人能看到机会，随后会有许多创新涌现，但盈利模式尚未成熟。最终，行业的巅峰过后便是衰退。

数据分析方法虽有价值，但如果不用则无意义。传统行业在互联网的影响下将持续成为社会主流。工具本身并不产生巨大社会价值，只有在应用时才能体现其价值。

数据挖掘作为一种数据应用方法，需要在实际使用中不断改进和完善，紧跟大数据时代数据量级增长的步伐。

1.2 常见的数据挖掘方法

目前可用的数据挖掘方法并不是很多，因为这是一门相对较新的学科，专门从事这方面研究的专家并不多。此外，数据挖掘研究需要结合实际企业数据，这使得很多研究人员缺乏足够的素材。另外，企业在实践中探索出的新方法往往只用于自身，没有广泛传播，因此数据挖掘的知识还需进一步研究和发展。

当前常用的数据挖掘算法有数十种，其中经过实践验证且有相关资料支持的算法多达上百种。这些算法大多以数学和统计学为基础，为了在大数据集中提高计算效率，衍生出更多优化算法。例如，2006年IEEE ICDM协会评选出10种最重要的数据挖掘算法，这些算法大多来自统计学领域或在统计学基础上进行了优化。

除了复杂的算法，还有一些较为直接的数据挖掘方法，如分类法、对比法、比率法、地图法、画像法、时间轴法、聚类法、过程拆解法、层级树法等。

1.3 文本挖掘是什么

文本挖掘是从文本数据中提取有意义或有价值信息的一种技术。文本挖掘近年来才开始兴起，特别是在社交媒体普及后，为了监控社交媒体上的言论，这种数据挖掘方法应运而生。文本挖掘是在传统数据挖掘基础上，以文本中的语义为目标进行分析。由于计算机无法自动识别文本的语义，因此需要将不同词汇建立索引，并对文本中的关键词进行程度划分，以此统计社交媒体上的频率、阅读次数、引用和转发次数，进而评估文本对研究对象的态度等信息。

文本挖掘常用于商业竞争情报监测、舆情监测、客户意见提取、搜索引擎等领域。随着Web 2.0时代的到来，以用户生成内容为主的网站和平台越来越多，文本挖掘也越来越成为网络信息采集和分析的重要手段。

在进行文本挖掘时，需要将文本或文件中的自然语言转换成计算机能处理的语义（如关键词、短语、语言特征等），再对这些语义进行解读和统计分析。关键词包括名称识别、动作识别、形容词语义识别以及语言特征的识别，语言特征可以视为语法解析，包括识别主语、谓语、宾语等语言结构。不同语言有不同的语法特征，例如中文、日文、韩文、德语、法语等与英语完全不同，因此文本挖掘算法需要根据不同语言特征进行修订。

进入大数据时代后，数据格式越来越多样化，包括图片、声音和视频等。目前许多处理方法也采用了数据转换和文本挖掘的方式进行简单分析。如今，将声音转换成文字再进行挖掘的技术已经比较成熟，这是未来人机交互的基础。然而，对于图片内容的识别和搜索仍在发展中，虽然简单的文字图片识别（OCR）技术相对成熟，但更复杂的图像内容识别技术仍需进一步开发和完善。

随着数据挖掘、文本挖掘、图像识别技术和声音转换技术的发展，未来将出现更多针对音频、视频等的数据挖掘技术。不过，由于计算机处理能力和应用效果的限制，这些技术目前仍处于实验阶段，商业化应用还需要时间。现有的数据挖掘技术主要处理数字和文本数据，而更复杂的数据格式的挖掘技术将会在未来几年内逐步成熟，并逐步实现商业化应用。企业中的数据分析人员应关注这些技术的最新进展。