数据挖掘是从大量、不完整、有噪声、模糊且随机的数据中提取隐含信息和潜在知识的过程。

数据挖掘的流程如下： 首先，明确业务问题，确定数据挖掘的目标。 接着，进行数据准备： 数据准备包含两部分： 一是选择数据，从数据库和数据仓库中提取目标数据集； 二是数据预处理，包括检查数据完整性、一致性，去除噪声，填补缺失值，删除无效数据等。 然后，执行数据挖掘： 根据数据特性和功能类型选择合适的算法，在经过净化和转换的数据集上进行挖掘。 最后，分析结果： 对挖掘出的信息进行解读和评估，将其转化为用户能理解的知识。

随着大数据的发展，数据挖掘已成为重要的发展趋势，相应的数据挖掘平台也应运而生。这些平台主要利用数据挖掘技术对未来趋势和行为做出前瞻性、基础性的决策。

以下是数据挖掘平台的主要功能： 一、自动预测趋势和行为 数据挖掘可以在大型数据库中自动查询预测信息，从而快速得出结论，减少了大量手工分析的需求。 二、数据关联分析 数据关联分析旨在发现数据中重要的规律，例如相关性。这种分析有助于识别数据库中隐藏的模式，生成具有可信度的规则。 三、概念描述 概念描述是对特定类别特征的概括，分为特征性描述和区别性描述。特征性描述揭示了不同类别之间的共性，而区别性描述则突出了它们之间的差异。

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