无论是数字关系还是符号关系。通过这种方式，我们可以了解人们的行为方式，例如在超市购物时。例如，通过数据挖掘可以看出，牛奶和麦片的关系非常密切，大多数购买牛奶的人肯定会购买麦片。这样，数据挖掘可以帮助我们分析未来商品在货架上的摆放位置，即将牛奶放在麦片旁边，或者提供牛奶和麦片的促销套餐等。 除此之外，数据挖掘的应用还可以在其他各个领域进行。
其中包括客户关系管理即旨在管
理与客户的关系，从营销活动中实现利润最大化，识别有价值的客户并提供特殊待遇。 银行和金融，即检测交易中的欺诈行为。 零售和物流，即能够优化不 丹麦电话号码数据 同地点的库存水平、改善商店布局和促销等。 制造和维护，即预测或预防机器故障并寻找新模式来提高产品质量。 经纪及证券交易，即预测股价变动，以便了解买入或卖出股票的正确时机，预测股票上涨或下跌的方向，以及识别交易活动中的欺诈行为。
即预测估计索赔成本以更好地
进行业务规划、确定最佳定价方案以及识别和防止索赔活动中的欺诈。 最常见的数据挖掘过程是CRISP-DM（数据挖掘的跨行业标准过程）、SEMMA（样本、探索、修 英国电话号码 改、模型、评估）、KDD（数据库中的知识发现过程）。据要预测的内容的性质，“预测”可以更具体地称为“分类”（其中被预测的事物， 聚类 聚类根据相似的特征将一组事物（例如，数据库中呈现的对象、事件等）划分为多个片段。与“分类”相反，“聚类”中的类标签是未知的。
