数据挖掘是一项用于从大量数据中获取有用知识和信息的技术，是通过应用机器学习，统计，图形学，数据库以及其他方法来发掘未知的数据旨在做出有价值的观点或分析的过程。它是软件工程的一个重要分支，目的是将熟知的知识从要求的数据集中学习出来。这个过程已经帮助了世界上最大的公司利用其大量数据进行决策以及实现盈利。
以下是数据挖掘技术的一些实例：
1. 社交网络分析 uses data mining to analyse data in social networks such as Twitter, Google+, and Facebook。它用于监控网络中用户的情绪，行为和关系，以改善企业投资，体验，产品和服务。
2. 识别用户画像在企业中被广泛使用，它能够把握住用户行为，个性以及兴趣，帮助们更有针对的为客户提供解决方案。
3. 聚类应用，是使用分群自动实现不同用户类别划分的技术。它可以帮助企业了解用户，并利用数据快速提升精准营销。
4. 文本挖掘技术用于评估文本中不同概念和情绪。该技术可以查看网络中不同文本中是否存在垃圾信息，是否包含具有潜在威胁的内容，以及对于文本的深入分析。
通过这些数据挖掘技术的实例，可以看出它在企业中的强大功能和价值，极大的改善了企业的数据分析能力，以较低的成本获得更多更准确的分析结果。未来，在大数据越来越重要的今天，数据挖掘技术将成为企业更好地利用大量数据的重要工具。
