数据挖掘的核心在于从海量数据中提炼出一系列规律，从而为后续决策提供坚实的基础和有力的支持，进而释放数据的价值。数据挖掘的关键并不是单纯的数据挖掘本身，而是如何利用这些规律提供保障，甚至创造直接的经济收益。

数据挖掘的两大类方法

第一大类：依靠人的理解能力进行经验归纳

简单数据汇总、统计学分析、专家评价等方法，归纳出的规律存储在人脑中，至少能在短时间内被人们理解和应用。

第二大类：依靠计算机的运算能力进行经验总结

这类经验不是存储在人脑里，而是储存在计算机或云端。虽然人们短时间内难以理解这些细节，但它们能快速提供指导性意见，例如传统的机器学习算法和各种神经网络模型。

数据挖掘的具体形式

1. 描述性报表统计分析
   这种分析适用于国家统计局及日常工作中，通过对已发生事件的数据进行总结，发现其中的规律，找出可以改进的地方。

2. 数学模型模拟事务
   这种分析不同于简单的统计学分析，也不同于机器学习和深度学习算法。它通过将事务简化或抽象为数学模型，研究模型来发现背后的规律，例如经济学模型、传染病模型、金融证券模型、排班制度等。

3. 基于传统机器学习模型的数据挖掘
   这种方法常用于分析结构化的二维数据（行代表样本，列代表特征）。通过模型训练中的准确率、精确率、召回率、F1-score等指标，判断模型对未来事务的指导效果。需要注意的是，每种算法和模型的适用范围有限，需要结合具体情况进行选择。

4. 基于深度神经网络的数据挖掘
   这种方法通常用于处理非结构化数据，如文本、语音、图像、视频等。尽管理论相对简单，但得益于复杂的网络结构设计和强大的计算能力，这些模型能够提供高效的数据处理。

数据挖掘的步骤

1. 明确目标

在进行数据挖掘前，首先要明确自己的目标，即需要解决的问题。例如，在餐饮业，可能需要解决如何合理安排员工人数和食材储备的问题，以降低成本和减少浪费。

2. 数据搜集

一旦确定了目标，下一步就是准备数据。数据的质量直接影响解决问题的效果。常用的获取数据的方法包括网络爬虫等。

3. 数据清洗

收集到的数据必须经过清洗，确保数据质量。数据清洗主要包括处理缺失值、异常值、数据不一致性、量纲差异和维度灾难等问题。

4. 构建模型

数据准备阶段约占整个数据挖掘流程80%的时间。在此基础上，选择合适的模型进行建模。常见的模型包括逻辑回归、KNN、决策树等分类模型，以及线性回归、支持向量回归等回归模型。

5. 模型评估

在完成数据准备和建模后，需要评估模型的表现，选择最优模型，确保模型真实反映数据。

6. 应用部署

构建和评估模型只是数据挖掘的一部分，最终还需要将模型部署到实际应用中，以便为业务提供支持。

通过以上步骤，数据挖掘不仅能够发现数据中的规律，还能将其转化为实用的工具和策略，为业务提供支持。