信息時代的到來，使得人們在實踐中積累的數據越來越多。大量信息給人們帶來方便的同時也帶來一大堆問題，如信息過載，難以消化；信息形式不一致，難以統一處理；信息真偽難辨等等，導致了“信息爆炸而知識缺乏”、“信息孤島”等現象。激增的數據背后隱藏著許多重要的信息，人們希望能夠對其進行更高層次的分析，發現數據中存在的關系和規則，根據現有數據預測未來的發展趨勢，獲得更準確全面的信息幫助管理層決策。面臨著這些新問題和挑戰，人們開始考慮和解決如何舍棄那些不必要的信息，從大量的數據中提取有用的信息，提高信息的利用率，數據挖掘技術此時應運而生。
數據挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門廣義的交叉學科，它匯聚了不同領域尤其是數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等方面的知識。數據挖掘技術從一開始就是面向應用領域，它不僅是面向特定數據庫的簡單檢索查詢調用，而且，要對數據進行微觀、中觀乃至宏觀的統計、分析、綜合和推理，以指定實際問題的求解，企圖發現事件間的相互關聯，甚至利用已有的數據對未來的活動進行預測。
圖1 數據挖掘的流程
數據挖掘的任務是從大量數據中發現知識，可分為描述性挖掘，隱藏性挖掘和預測性挖掘三類，如圖2所示。描述性挖掘是刻畫出數據倉庫中數據的某一特性，解釋發現了什么；隱藏性挖掘找出以前無法探知，隱藏于業務數據中的信息，解釋為什么；預測性挖掘則是在但前數據上進行推理，做出預測，解釋將會發生什么。
數據挖掘與傳統的數據分析(如查詢、報表、聯機應用分析)的本質區別是數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識數據挖掘所得到的信息應具有事先未知，有效和可實用三個特征。先前未知的信息是指該信息是預先未曾預料到的，即數據挖掘是要發現那些不能靠直覺發現的信息或知識，甚至是違背直覺的信息或知識。
圖2 數據挖掘類型
數據挖掘方法有很多種，其中比較典型的有分類、關聯、序列模式、聚類等，本文在后面將詳細介紹其分析模式及算法。
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本文標題：商務智能體系介紹——數據挖掘相關理論
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