数据挖掘是从海量的、复杂的数据中，自动或半自动的提取出可理解的、但原先未知的、潜在的、有效的和有用的信息的过程。 数据挖掘的目的是识别出数据内部的规律，从而预测未来的数据，因此数据挖掘是一项非常重要的技术，在很多领域有广泛的应用，例如金融、医疗、营销、电子商务等领域。
数据挖掘的过程通常包括以下步骤：
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数据的收集。收集需要分析的数据，可以在该领域中已有的数据集中收集，也可以从现场实际采集数据。
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数据预处理。数据预处理是数据挖掘过程的一个重要环节。本阶段主要是为了将原始数据转化为适合分析的数据格式。主要包括清理数据、处理缺失数据、数据标准化等。
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数据分析。数据分析是数据挖掘的核心，通常包括基本统计分析和数据探索分析。通过分析，可以发掘出数据内部的规律和联系。
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挖掘模型构建。在优秀的数据挖掘模型的基础上，构建模型，提高模型的预测能力和实际应用价值。
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模型评估。模型评估是指对构建好的模型进行验证和测试，以确定模型的准确性和可靠度，并对模型进行修改和优化。
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模型应用。通过数据挖掘模型，可以将该模型应用于实际的问题中，得出准确的预测结果，提供数据分析的依据，为实际业务提供支持。
下面举两个数据挖掘的例子：
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在电商平台中，通过对用户购物行为的数据分析，可获得用户的购物偏好、每月的消费金额和消费频率。根据这些信息，电商平台可以结合表现出色的产品，进行个性化推荐商品，吸引用户，提高销售额。
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在医疗领域中，通过对病人的病历、病史以及治疗记录等信息的分析，可以预测出疾病的可能风险，提供定期预防和救治计划，这将大大缓解医疗资源紧张的情况，并增加治疗的成功率。