介绍什么是数据挖掘,数据挖掘可以做什么.数据挖掘是一种高级数据分析技术，它从日常积累的、海量的信息库中提炼、抽取、发现隐藏的、间接的、有意义、有价值的、可以直观表达的规则、知识和信息，辅助管理人员制定正确的决策。数据挖掘不能告诉你为什么一件事情会发生，但能告诉你可能会发生什么事情，数据挖掘得出的结论往往最具有客观性、可用性、和隐藏性，是其他方法所望尘莫及的。数据挖掘是一种高级数据分析技术，其核心在于从海量的、日常积累的信息库中提炼、抽取并发现隐藏的、有价值的知识和信息。数据挖掘不侧重于解释事件发生的原因，而是预测可能出现的结果，提供客观、可用和隐蔽的洞察，这些洞察在其他分析方法中难以获取。与传统的统计技术和基于数据仓库的OLAP（在线分析处理）技术相比，数据挖掘更注重智能的、全局最优的解决方案搜索，而不仅仅是验证预设假设。数据挖掘的主要应用包括客户细分、趋势分析、预测、自动分类、决策判断、关联关系发现、序列模式识别、连续预测以及最优化方案筛选等。例如，通过分类和聚类算法可以实现客户细分，帮助公司理解不同客户群体的行为和需求；神经网络用于趋势分析和预测，帮助企业预测市场动态；决策树则支持自动分类和决策判断；关联规则分析可以揭示商品间的购买关联，有助于制定销售策略；回归分析则用于连续变量的预测，如销售额预测；遗传算法在最优化问题解决和捆绑销售策略制定中发挥重要作用；灰色评估则用于宏观评价和整体评估，确保全面理解业务状况。国信威科公司的数据挖掘应用系统结合了深厚的理论基础和电信业务实践经验，旨在从海量数据中挖掘价值。系统的特点包括全面的分析工具（覆盖多种数据挖掘算法）、高效的数据处理能力、可调整的数据精度以适应用户需求、模块化封装简化使用难度，以及直观的展示方式，便于用户理解和应用分析结果。具体产品如客户细分应用系统，利用聚类技术进行客户分类，帮助识别优秀用户、分析客户质量、发现前卫用户、评估用户信用、分析消费信心以及研究呼叫行为。此外，还有客户流失分析系统和长途话务流失分析系统，基于关联规则技术，通过改进的FP增长法发现潜在的客户流失关联因素，为企业预防客户流失提供依据。数据挖掘技术是现代企业决策制定的重要工具，通过深入分析大量数据，企业能够更准确地理解市场、预测趋势、优化运营，并实现个性化服务，提升竞争力。国信威科的数据挖掘应用系统系列产品的出现，正是为了满足这种需求，为企业提供易于操作、效果显著的数据分析解决方案。