文档介绍：What is data mining?
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以极快的速度增加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大小正在以更快的速度增长。
数据挖掘的社会需求
数据挖掘
数据库越来越大
有价值的知识
大量的数据
1．1数据挖掘的社会需求
著名的“啤酒尿布”案例：美国加州某个超级卖场通过数据挖掘发现，下班后前来购买婴儿尿布的男顾客大都购买啤酒。于是经理当机立断，重新布置货架，把啤酒类商品布置在婴儿尿布货架附近，并在二者之间放置佐酒食品，同时还把男士日常用品就近布置。这样，上述几种商品的销量大增。
数据挖掘的定义—技术定义
数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
—商业定义
按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。
数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。它可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，从而利用已有数据预测未来，帮助企业赢得竞争优势。
—商业定义
应用实例：某经营公司对多年来的客户资料进行挖掘后发现，大多数购买电脑的客户具有下面的特点：1、年轻（20—45岁之间）；2、收入高；3、居住地：城市；4、学历高；基于此，此经营公司可以根据这些客户的特点有目的的做一些广告或者促销。
数据挖掘的发展历史—未来发展
数据库
人工智能
统计学
上述学科的发展决定着数据挖掘的发展未来和方向
相关学科
数据挖掘是一个交叉学科领域，受多个学科影响，包括数据库系统、统计学、机器学****可视化和信息科学 。
数据库技术
统计学
数据挖掘
机器学****br/>可视化
其它学科
人工智能