信息时代的突出特点是数据爆炸。企业资源系统、销售系统、市场调查、供应链、客户、网站、制造流程等都不断在我们面前添加新的信息;数据挖掘是利用统计与人工智能的算法;从庞大的企业历史数据中，找出隐藏的规律以及建立精确的模型，预测未来，提供有效的市场行销及客户关系管理。数据挖掘自形成概念以来;已经在银行业、保险业、零售业、电信业、直销行销、制造业、电子商务等领域有广泛的应用。

数据挖掘(data mining，简称dm)从狭义上是指从数据库中提取知识。具体的说是在数据库中，对数据进行一定的处理，从而获得其中隐含的、事先未知的而又可能极为有用的信息。这些信息通常是以知识、规则或约束等形式来表现。在其他文献中有许多类似的提法，例如：数据分析，知识获取，知识萃取，数据构成等。数据挖掘方法在数据库系统和人工智能领域是一个新方向。

数据挖掘一般分为以下几个主要步骤：

1.数据收集

大量全面丰富的数据是数据挖掘的前提，没有数据，数据挖掘也就无从作起。因此，数据收集是数据挖掘的首要步骤。数据可以来自于现有事务处理系统，也可以从数据仓库中得到。

2.数据整理

数据整理是数据挖掘的必要环节。由数据收集阶段得到的数据可能有一定的“污染”，表现在数据可能存在自身的不一致性，或者有缺失数据的存在等，因此数据的整理是必须的。同时，通过数据整理，可以对数据做简单的泛化处理，从而在原始数据的基础之上得到更为丰富的数据信息，进而便于下一步数据挖掘的顺利进行。

3.数据挖掘

利用各种数据挖掘方法对数据进行分析。

4.数据挖掘结果的评估

数据挖掘的结果有些具有实际意义，而另一些没有实际意义，或是与实际情况相违背，这就需要进行评估。评估可以根据用户多年的经验，也可以直接用实际数据来验证模型的正确性，进而调整挖掘模型，不断重复进行数据挖掘。

5.分析决策

数据挖掘的最终目的是辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果，结合实际情况，调整竞争策略等。

数据挖掘技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，从而服务于决策。 nlpir文本搜索与挖掘系统平台针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开发的基础工具集。系统平台包括：全文精准检索、新词发现、分词标注、统计分析、文本聚类、分类过滤、正负面分析、自动摘要等十多个中间件组成，各个中间件api可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中。

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数据挖掘是在数据库中对数据进行一定的处理，从而获得其中隐含、事先未知的而又可能极为有用的信息。这些信息通常是以知识、规则或约束等形式来表现。这些知识可以用于知识管理、问题求解、制定决策、过程控制和其他领域。