数据挖掘是一种从大量数据中挖掘、提取、整理有用信息的技术，也被称为“KDD（Knowledge Discovery in Databases）”），它是一种通过分析数据以发现相关关系和特征建立模型的过程。近几年，数据挖掘技术受到了越来越多人的关注，它已经成为精准激活客户群、预测顾客行为、精准投放营销等行业营销应用中不可或缺的步骤。
在数据挖掘实用案例分析中，可以看下两个案例。第一个案例是电影行业的预测模型，在电影行业中经常会遇到一些电影受欢迎程度难以预料的问题，为此可以用数据挖掘手段建立一个模型，收集每部电影上映前受关注度、宣传费用、电影类型、演员阵容等一系列影响电影票房的数据，运用数据挖掘技术提取数据的特征，分析电影受欢迎程度的影响因素，建立预测模型，从而获取较为合理的预测结果。
另一个案例是企业的用户偏好模型。企业在运营中经常用到数据挖掘，比如用来分析、研究客户偏好，了解客户需求。可以使用数据挖掘技术，将用户历史数据、行为数据、客户画像等收集到的数据进行统计分析，查看数据一致性、代表性，再结合其他非结构化数据，最后把客户分类，做出用户画像，从而了解客户偏好，针对客户进行针对性营销。
以上两个案例只是提供参考，实际的实施可根据各行业的情况，分析现有的大量数据，从中分析出有效的信息，运用数据挖掘技术发现关联关系，从而制定适合自己公司的数据挖掘方案。数据挖掘的广泛运用，将为公司带来巨大的积极效果。
