随着互联网的快速发展，数据呈几何倍数爆炸式的增长，数据的规模、种类、变化频度和数据的价值也发生了巨大的变化，因此数据的研究方法、手段和观念也发生了变化。企业亟须通过信息技术手段解决和消化数据，消除企业内部的资源共享壁垒，实现数据的共享与融合，因此借着大数据、云计算的发展，结合数据挖掘的研究方法，采用新的信息技术解决海量数据的分析、集成、共享等问题。
数据挖掘是基于一些事实或观察数据的集合中寻找一定模式的决策支持过程。对于企业，数据挖掘的对象数据主要包括两部分：一是信息系统长期保留在数据库中的业务数据，通过这些数据的挖掘和分析，能够为企业管理提供决策支持;二是互联网上的用户数据，其目的是通过挖掘分析获取用户行为习惯，以便调整企业服务模式来迎合用户需求。数据挖掘提取的知识通常表示为概念、规则、规律、模式、约束、可视化等形式，可以被用于信息管理、查询优化、决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。
数据挖掘过程一般由三大阶段组成：数据准备、数据挖掘及解释评估。数据挖掘可以描述为这三个阶段的递归过程。
数据准备过程(数据源的集成、数据的选择、数据的预处理)的优劣，对数据挖掘的准确度、效率以及Zui终采用挖掘模式的有效性都有影响。这个阶段主要完成的工作包括：数据集成，实现数据对象整理、清洗等;数据选择，根据商业需求分类和提取数据集合;数据预处理，检查数据的完整性和一致性，目的是消除数据中的非主体数据;数据转换，是完成数据从数据源向目标数据仓库的转化过程，是将数据值按照目标数据的属性分组分类，包含数据转换过程中需要的计算组合等操作。
数据挖掘通过选定的数据挖掘模式，从海量数据中多次提取并转化为用户需要的知识。解释评价是根据Zui终用户的决策目的对所提取的知识进行多次清洗与分析，将Zui有价值的信息甄别并提取出来，提交给Zui终用户。
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随着数据挖掘技术应用范围的不断扩展，人类社会的方方面年几乎都会被数据挖掘涉足。尽管数据挖掘原本是作为一项技术出现的，但由于数据挖掘本身独有的理念给人们处理解决各类问题都提供了一个新的思路和方法，在这一点上数据挖掘一定程度上等同于一种方法论，在未来的一段时期里必将对人类生产生活产生重大影响。
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;
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当然，大数据语义智能挖掘平台能做的，还有更多!
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