在大数据时代，数据挖掘是关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据已被誉为“非竞争性”生产要素。大数据具有“取之不尽，用之不竭”的特性，在不断的再利用、重组和扩展中持续释放其潜在价值，在广泛的公开、共享中不断创造着新的**。根源在于，大数据的价值在于预测未知领域、非特定因素的未来趋势，在于破解长期的、普遍的社会难题。

 数据挖掘技术的信息主要是源于大数据和社会，所以在当前数据挖掘技术需求不断加大的今天，为了更好地促进所挖掘数据信息的真实性，促进其个性化职能的发挥，必须在大数据背景下注重信息失真的控制，切实做好数据挖掘技术管理的各项工作。这就需要考虑如何支持数据挖掘技术在大数据背景下的职能得到有效的发挥，尽可能地促进数据挖掘技术信息资源的升级和转型，以大数据背景为载体，促进整个业务和技术操作流程的一体化，从而更好地将所有数据资源的消耗和变化以及管理的科学性和有效性，这样我们就能及时的找到资源的消耗源头，从而更好地对数据资源的消耗效益进行评价，终促进业务流程的优化，并结合大数据背景对数据挖掘技术的职能进行拓展，促进其外部信息与内部信息的合作，对数据挖掘技术信息的职能进行有效的控制，才能更好地促进信息失真的控制。

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 数据挖掘技术是近几年新产生的网络技术，可是它的广泛应用性受到了很多公司以及研究人员的喜爱。这些年来，伴随着时间的推移以及网络技术的不断发展大数据挖掘技术不断的被更新，开发，而且在金融、管理、教学等行业中都得到了广泛的应用。我相信随着网络技术的不断发展，大数据挖掘技术的应用面将会越来越广。你可以是高校老师与学生，用之于报告、论文等各种文本的处理;你可以是计算机、数据分析家，用之于技术、项目等研发;　　你可以是编辑、自媒体人，用之于内容挖掘、审核与自动生成。当然，大数据语义智能挖掘平台能做的，还有更多!我们的目标：读懂自然语言，挖掘数据价值，智能服务生活!