数据挖掘是做什么的

数据挖掘是从大规模数据中提取出有用信息的过程。它是一种通过自动或半自动方式从海量数据中获取知识和信息的技术。数据挖掘可以帮助企业在竞争激烈的市场中保持领先地位，也可以帮助政府和组织更好地处理大量信息。

以下是从专业角度数据挖掘的3-5个方面：

1. 数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中最重要的步骤之一。它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约等步骤。数据清洗是指从数据集中删除无用的数据、纠正错误或缺失的数据，以及解决数据不一致性的问题。数据集成是将来自不同数据源的数据合并到一个统一的数据集中。数据转换是将数据从一种格式转换成另一种格式。数据归约是将数据压缩成更小的数据集，以便于分析。

2. 分类与聚类
分类与聚类是数据挖掘中最常用的两个技术。分类是将数据分为不同的类别，使得同一类别内的数据具有相似的特征。聚类是将数据分为不同的群组，使得同一群组内的数据具有相似的特征。这两种技术可以帮助企业预测客户需求、识别欺诈行为、发现异常情况等。

3. 关联规则挖掘
关联规则挖掘是从数据中发现关联关系的过程。它可以帮助企业发现产品之间的关联关系，以及客户购买某个产品时也可能会购买哪些其他产品。关联规则挖掘还可以帮助企业发现交叉销售机会，提高销售量。

4. 时间序列分析
时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的过程。它可以帮助企业预测未来趋势，以便做出更好的商业决策。时间序列分析还可以帮助企业发现季节性变化和周期性变化等。

5. 可视化
可视化是将数据转换成图形或图像的过程。它可以帮助人们更好地理解数据，并发现隐藏在数据背后的信息和知识。可视化技术可以帮助企业制定更好的策略，优化业务流程并提高效率。

在中国，有许多优秀的数据挖掘软件和产品。以下是几款比较热门的系统软件或产品：

1. RapidMiner
RapidMiner是一款功能强大的数据挖掘工具，它支持数据预处理、分类和聚类、关联规则挖掘等多种技术。RapidMiner还提供了一个直观的用户界面，方便用户进行数据分析和可视化。此外，RapidMiner 还提供了一系列扩展插件，可以帮助用户更好地定制和扩展其功能。

2. Weka
Weka是一款免费的数据挖掘软件，它支持分类和聚类、关联规则挖掘、时间序列分析和可视化等多种技术。Weka还提供了一个友好的用户界面，使得数据挖掘过程更加容易。此外，Weka还支持Java API，方便用户进行二次开发。

3. Orange
Orange是一款适用于数据挖掘和可视化的开源工具。它支持数据预处理、分类和聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等多种技术。Orange还提供了一个直观的用户界面，方便用户进行数据分析和可视化。此外，Orange还支持Python API，方便用户进行二次开发。

4. SAS
SAS是一款商业化的数据挖掘软件，它支持数据预处理、分类和聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等多种技术。SAS还提供了丰富的数据分析和可视化工具，帮助用户更好地理解数据。此外，SAS还支持集成其他商业软件，以满足不同的业务需求。

5. IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler是一款功能强大的数据挖掘软件，它支持数据预处理、分类和聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等多种技术。IBM SPSS Modeler还提供了一个直观的用户界面，方便用户进行数据分析和可视化。此外，IBM SPSS Modeler还支持Python API，方便用户进行二次开发。

数据挖掘是一项重要的技术，可以帮助企业在竞争激烈的市场中获得优势。以上介绍的数据挖掘软件和产品都有其独特的优势和特点，选择适合自己的工具可以帮助企业更好地发掘数据背后的价值。