数据挖掘的意义（数据挖掘的意义和作用）

什么叫数据挖掘?

1、数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。

2、数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的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。

3、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

4、数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。

5、数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。

数据挖掘对企业来说有何现实意义?

提高企业的竞争力：数据挖掘可以帮助企业了解市场变化和竞争对手的策略，从而调整自己的策略，提高企业的竞争力。总之，数据挖掘是企业提高决策准确性和效率，降低运营成本，增加收入的重要工具。

提升决策效率和准确性 数据挖掘能够从海量数据中提取出有价值的信息和模式，进而帮助企业做出更明智、更准确的决策。通过对数据的深度分析，企业可以了解市场趋势、客户需求以及潜在风险，从而调整战略方向，优化产品设计和服务。解释如下：数据挖掘技术可以帮助企业识别隐藏在大量数据中的关联和规律。

及时掌控数据指标，促进企业决策流程：增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

数据挖掘：未来的驱动力与洞察 在这个数字化的时代，强大的计算能力如个人电脑、软件和服务器使得数据处理前所未有的便捷。然而，决定挖掘哪些数据，以及如何从海量信息中提炼关键洞察，却是前所未有的挑战。商业智能不再局限于简单的电子表格，而是聚焦于洞见未来。

企业应该将数据挖掘视为一大法宝，利用它将数据转化为商业智能，提高企业的核心竞争力。数据激增是当今社会的一大特性，如何有效的利用数据挖掘方法，从海量信息中提取出有用的模式和规律而不仅仅是“望洋兴叹”，已经成为人们迫切的需求。

数据挖掘在管理会计中的重要意义

1、一）数据挖掘在管理会计中运用的重要意义 提供有力的决策支持 面对日益激烈的竞争环境，企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。

2、推动管理会计方法的创新均具有重要意义 数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融台r现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。

3、数据挖掘（Data Mining）就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases，KDD） ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式（也叫知识）。