【摘要】数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取出蕴涵在其中的，人们事先不知道的，但是具有潜在有用性的信息和知识的过程。那么，大数据挖掘都有哪些方面的应用呢？今天就跟随小编一起来了解下吧！

1、大数据挖掘可以使混乱且无规则的数据变得清晰且具有高可用性

大数据具有两个典型特征，一个是大量数据，另一个是复杂的计算。与传统数据库相比，大数据的结构化程度，可用性，数据提取和数据清理都是一项繁重的工作。

典型的典型生产和销售企业的业务系统数据是隔离，拆分，销售，生产，财务，客户等的，不同方面实际上是为自己的业务目标和输出构建自己的IT系统甚至被外包给不同的IT集成商或软件开发人员，因此系统相对独立。

2、让数据与数据之间的关系，这种关系可能产生化学反应

啤酒和尿布，口香糖和避孕套的著名例子可以发现典型数据之间的隐含关系。通过对消费者行为的数据进行建模和分析，可以发现理论上这两个原本不相关的事物，当用户购买某商品时产生了关联，针对此发现优化货架商品可以增加销售额。

3、监视数据生成过程以发现异常，并作出预警和错误纠正

通过时间对系统生成的数据进行建模，可以记录平均值以及每个时间点和时间段的上下间隔。如果某个节点发生异常情况，则系统可以快速找到问题并进行预警和故障排除。当然，这只是技术系统的价值。

在业务系统中，这种数据异常会给您业务状况的警告，帮助您比较历史时间维度，确定事物发生变化的原因，并为您提供必要的时间，数据和相关信息参考用于决策分析。

4、通过数据挖掘建立知识模型以提供决策支持信息

IT系统正在发挥更大的价值，因为它可以帮助您通过信息集成来提供决策参考信息。过去，有一个术语称为KDD(知识发现)。随着互联网信息内容的丰富和以及各大例如亿信华辰BI软件等公司的发展，网络信息的价值和有效性也在增加。

关于大数据挖掘都有哪些方面的应用，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。