数据挖掘是通过对大量数据的自动（机器）搜索和统计，从而发现未知的模式，概念和规律的技术和过程，实际应用已经越来越多。今天，在实践中可以针对大量的现有数据进行搜索和分析，总结出许多有价值的见解，这些见解可以应用到具体的业务中，以满足各种需求。
Amazon，一家主要经营在线零售、云计算和电子商务领域的全球性领军企业，就采用了数据挖掘技术来自动预测客户流失。该公司每周都会在超过1000亿条交易记录，来自超过7500个交易伙伴的数据中进行挖掘和分析活动。要实施数据挖掘，Amazon用到了三个主要步骤：数据准备、模型建立和模型应用。
首先，在数据准备部分，Amazon对由超过7500个交易伙伴提供的交易数据进行了处理，包括拆分多维数据、质量控制和填充空白值等，以收集所需数据；接着，在模型建立方面，采用标准的预测分析方法（clustering、decision tree、随机森林、支持向量机等）进行预测；最后，在模型应用部分，计算给出不同的可能值，识别客户可能流失的可能性，以便更有针对性地采取行动，解决相应问题。
当前，数据挖掘技术不仅在大型企业（如Amazon）中得到实施，而且也广泛应用于小型企业中。数据挖掘可以帮助企业更有效地预测市场趋势，识别客户需求，分析最近的流失客户，从而提高企业的管理素质和把握盈利空间。另外，它也可以解决企业存在的其他问题，比如产品质量管理、销售预测等，如此才能有效地提高企业的绩效，获得可观的经济效益。
总之，数据挖掘技术在现实生活中已经得到了广泛的应用，将能够为企业提供更多实质性的收益，以提高企业的整体服务水平和竞争力。
