簡單來說Data Mining就是在龐大的數(shù)據(jù)庫中尋找出有價(jià)值的隱藏事件，籍由統(tǒng)計(jì)及人工智能的科學(xué)技術(shù)，將資料做深入分析，找出其中的知識(shí)，并根據(jù)企業(yè)的問題建立不同的模型，以提供企業(yè)進(jìn)行決策時(shí)的參考依據(jù)。舉例來說，銀行和信用卡公司可籍由Data Mining的技術(shù)將龐大的顧客資料做篩選、分析、推演及預(yù)測，找出哪些是較有貢獻(xiàn)的顧客，哪些是高流失率族群，或是預(yù)測一個(gè)新的產(chǎn)品或促銷活動(dòng)可能帶來的響應(yīng)率，能夠在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間提供適當(dāng)適合的產(chǎn)品及服務(wù)。也就是說，透過Data Mining企業(yè)可以了解它的顧客，掌握他們的喜好，滿足他們的需要。

　　近年來，Data Mining已成為企業(yè)熱門的話題。愈來愈多的企業(yè)想導(dǎo)入Data Mining的技術(shù)，美國的一項(xiàng)研究報(bào)告更是將Data Mining視為二十一世紀(jì)十大明星產(chǎn)業(yè)，可見它的重要性。一般Data Mining較長被應(yīng)用的領(lǐng)域包括金融業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、零售業(yè)、直效行銷業(yè)、通訊業(yè)、制造業(yè)以及醫(yī)療服務(wù)業(yè)等。

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