什么是数据挖掘
数据的产生
当我们在浏览网站或应用时，常常会看到一些相关信息的推荐，这实际上是基于我们的互联网行为进行的预测。用户的行为数据先由前端收集，然后传输到后端并存储在服务器中，具体操作如下：
在浏览网页或使用应用时，用户的点击和停留时间都会被记录，并最终存储到数据库中；
在购物应用中，用户的订单、购物车添加、收藏和关注等行为也会被记录；
在使用快手、抖音等社交应用时，用户的关注、停留时间、评论、点赞和转发等行为同样会被服务器记录。
数据预处理
预处理是对数据进行初步整理的过程。当从数据源中提取数据时，可能会发现一些不符合要求的情况，比如缺失值或异常值。我们的处理方式可能是删除这些数据或进行填充，从而将脏数据转化为干净数据。此外，我们还可能需要对原始数据进行转换，以满足模型的要求。
数据建模
在数据清洗完成后，我们进行可视化展示，并使用一条线来拟合这些点，这条线代表了一个函数。通过这个函数，我们可以进行预测，而这个函数就是数据建模的结果。
数据挖掘与数据分析的区别
数据分析主要运用统计学知识，对源数据进行描述性和探索性分析，从中挖掘出有价值的信息，以评估和修正现状。而数据挖掘不仅依赖统计学知识，还涉及机器学习，关注模型的构建。数据挖掘的深度更高，旨在发现未知的规律和价值。
在侧重点上，数据分析更依赖于业务知识，而数据挖掘则更侧重于技术实现，对业务的要求相对较低。
在数据量方面，数据挖掘通常需要处理更大规模的数据，数据量越大，对技术的要求也随之提升。
从技术层面看，数据挖掘对技术能力的要求更高，需要较强的编程能力、数学能力和机器学习能力。
在结果上，数据分析更关注结果的呈现，需要结合业务知识进行解读。而数据挖掘的结果则是一个模型，通过该模型分析数据规律，进而进行未来预测，比如识别用户特征和适合的营销活动。显然，数据挖掘的深度超越了数据分析。
综上所述，大数据是对互联网上海量数据的挖掘，而数据挖掘则主要针对企业内部的小数据进行分析。数据分析则是进行有针对性的分析和诊断。大数据分析关注趋势和发展，而数据挖掘则主要用于发现问题和进行诊断。
