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信息時代的突出特點是數(shù)據(jù)爆炸。企業(yè)資源系統(tǒng)、銷售系統(tǒng)、市場調查、供應鏈、客戶、網(wǎng)站、制造流程等都不斷在我們面前添加新的信息;數(shù)據(jù)挖掘是利用統(tǒng)計與人工智能的算法;從龐大的企業(yè)歷史數(shù)據(jù)中，找出隱藏的規(guī)律以及建立精確的模型，預測未來，提供有效的市場行銷及客戶關系管理。數(shù)據(jù)挖掘自形成概念以來;已經(jīng)在銀行業(yè)、保險業(yè)、零售業(yè)、電信業(yè)、直銷行銷、制造業(yè)、電子商務等領域有廣泛的應用。

數(shù)據(jù)挖掘(data mining，簡稱dm)從狹義上是指從數(shù)據(jù)庫中提取知識。具體的說是在數(shù)據(jù)庫中，對數(shù)據(jù)進行一定的處理，從而獲得其中隱含的、事先未知的而又可能極為有用的信息。這些信息通常是以知識、規(guī)則或約束等形式來表現(xiàn)。在其他文獻中有許多類似的提法，例如：數(shù)據(jù)分析，知識獲取，知識萃取，數(shù)據(jù)構成等。數(shù)據(jù)挖掘方法在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和人工智能領域是一個新方向。

數(shù)據(jù)挖掘一般分為以下幾個主要步驟：

1.數(shù)據(jù)收集

大量全面豐富的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的前提，沒有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘也就無從作起。因此，數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)挖掘的首要步驟。數(shù)據(jù)可以來自于現(xiàn)有事務處理系統(tǒng)，也可以從數(shù)據(jù)倉庫中得到。

2.數(shù)據(jù)整理

數(shù)據(jù)整理是數(shù)據(jù)挖掘的必要環(huán)節(jié)。由數(shù)據(jù)收集階段得到的數(shù)據(jù)可能有一定的“污染”，表現(xiàn)在數(shù)據(jù)可能存在自身的不一致性，或者有缺失數(shù)據(jù)的存在等，因此數(shù)據(jù)的整理是必須的。同時，通過數(shù)據(jù)整理，可以對數(shù)據(jù)做簡單的泛化處理，從而在原始數(shù)據(jù)的基礎之上得到更為豐富的數(shù)據(jù)信息，進而便于下一步數(shù)據(jù)挖掘的順利進行。

3.數(shù)據(jù)挖掘

利用各種數(shù)據(jù)挖掘方法對數(shù)據(jù)進行分析。

4.數(shù)據(jù)挖掘結果的評估

數(shù)據(jù)挖掘的結果有些具有實際意義，而另一些沒有實際意義，或是與實際情況相違背，這就需要進行評估。評估可以根據(jù)用戶多年的經(jīng)驗，也可以直接用實際數(shù)據(jù)來驗證模型的正確性，進而調整挖掘模型，不斷重復進行數(shù)據(jù)挖掘。

5.分析決策

數(shù)據(jù)挖掘的最終目的是輔助決策。決策者可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結果，結合實際情況，調整競爭策略等。

數(shù)據(jù)挖掘技術的目標是從大量數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)隱藏于其后的規(guī)律或數(shù)據(jù)間的關系，從而服務于決策。 nlpir文本搜索與挖掘系統(tǒng)平臺針對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的需要，融合了自然語言理解、網(wǎng)絡搜索和文本挖掘的技術，提供了用于技術二次開發(fā)的基礎工具集。系統(tǒng)平臺包括：全文精準檢索、新詞發(fā)現(xiàn)、分詞標注、統(tǒng)計分析、文本聚類、分類過濾、正負面分析、自動摘要等十多個中間件組成，各個中間件api可以無縫地融合到客戶的各類復雜應用系統(tǒng)之中。

nlpir是一套專門針對原始文本集進行處理和加工的軟件，提供了中間件處理效果的可視化展示，也可以作為小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理加工工具。用戶可以使用該軟件對自己的數(shù)據(jù)進行處理。

數(shù)據(jù)挖掘是在數(shù)據(jù)庫中對數(shù)據(jù)進行一定的處理，從而獲得其中隱含、事先未知的而又可能極為有用的信息。這些信息通常是以知識、規(guī)則或約束等形式來表現(xiàn)。這些知識可以用于知識管理、問題求解、制定決策、過程控制和其他領域。