在大数据精准营销、大数据洞察等一系列流行词汇背后，数据挖掘与分析技术在各个行业发挥着重要作用。随着数据资源的爆炸式增长，数据挖掘技术不仅成为政府部门提高治理能力的重要手段，也成为提升各行业核心竞争力的关键。

1、 数据挖掘的定义

数据挖掘是指对大量数据集进行自动分类，通过数据分析来识别趋势和模式，并建立关系来解决业务问题的过程。也就是说，数据挖掘是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的、人们事先不知道的数据中提取潜在有用的信息和知识的过程。

2、 数据挖掘与数据分析的区别

数据分析主要通过统计、计算、抽样等相关方法获取基于数据库的数据表示知识。数据挖掘主要是通过机器学习或通过数学算法等相关方法获取深层知识（如属性之间的规律性，或预测）。总之，数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具，可以将数据分析中的信息转化为有效的预测和决策。

3、 数据挖掘的应用场景

1.在教育领域

数据挖掘技术的应用已经渗透到教育教学的各个方面，如支持教育科学决策、实施个性化教育、评价学生学习成绩等，数据挖掘的实际应用逐渐突破了传统的教学模式，提高了教学效果，促进了教学质量的提高。

2. 在风险控制领域

数据挖掘作为一种深层次的数据分析方法，能够综合分析各种因素之间隐藏的内在联系。目前，在风险控制领域，可应用于信用风险评估、交易欺诈识别、黑资产防范和消费信贷等领域。通过风险预警，可以使风险管理者提前做好准备，从而为决策提供参考信息。

3. 医学领域

目前，医院积累的数据资源涵盖患者、费用、药品及相关管理信息，数量庞大，类型复杂。数据挖掘技术可以帮助医院提取有价值的信息，满足医疗服务各个方面的需求。它在医疗费用预测与控制、慢性病预警、医疗信息质量管理等方面发挥了明显的积极作用。

然而，数据挖掘技术也可能带来隐私泄露、数据滥用等一系列问题。因此，数据挖掘技术的使用必须规范化。同时，我们需要利用加密、访问控制和网络安全机制保护技术来保护信息安全，以保证数据信息不被窃取、更改或秘密访问。