（1）把握趋势和模式；通过分析网购交易的记录数据、呼叫中心内的投诉数据、顾客满意度的调查数据、购物数据等，可以把把握顾客的购买意愿和类型、投诉的种类等信息。数据挖掘工具(方法)中神经网络、购物篮分析，粗糙(Rough)集、对应分析(双尺度法)、主成分分析、聚类分析等。
（2）预测；利用数万个数据进行预测，最有效的方法是神经网络法，它是具有强大功能的工具，即使数据是非线性关系也无妨。伹缺点是，需要大量数据并且因子分析的功能弱。利用数十个、数百个数据进行预测(和因子分析)的方法有回归分析、判别分析、逻辑回归分析、数量化理论I、数量化理论II等，另外，预测时间序列数据的方祛有灰色理论、最近邻法、霍尔特(Holt)法、指数平滑法、移动平均祛、博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法(ARIMA模型)、数量化理论I等。
（3）求最优解。在多种约束条什下，要实现利益最大化或者成本最小化，应该怎样求解参数(未知参数)呢?使用Excel的规划求解可以轻松地解决这个问题。
这三点就是数据挖掘的主要目的，希望对您对数据挖掘的认识有所帮助。
作者：岳飞宇flyspear
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来源：简书
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