在大数据时代，面对大量数据进行数据分析，数据挖掘显得尤为重要。数据挖掘是一门技术，是学问，更狭义一点就是对一类算法研究的总称，这些算法的共同特点是从希望从真实世界的数据中识别出有用的模式，进而获取新的知识，最终落实到决策上面来。
为了更好的了解数据挖掘，就要知道数据挖掘的特点，那数据挖掘的特点有哪些呢，今天给大家汇总汇总：
基于大量数据
数据挖掘的特点之一就是它是基于大量数据的。并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。
但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。
非平凡性
数据挖掘的特点中有一个非常重要的就是非平凡性。所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。
创新性
创新性指的是挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。
有用性
数据挖掘的特点中这个是非常重要的。数据挖掘的结果必须是有用的，必须能给企业带来直接的或间接的效益。
以上就是数据挖掘的特点啦！有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。
举个经典的啤酒和纸尿裤搭配售卖的例子，这是一种通过建立数据分析模型来得到的得到的，这主要涉及的是一种购物篮分析模型。数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。因此往往要建立一定的数据分析模型，进行深入的挖掘才能够得到需要的结果。
但是数据挖掘的话也不是个难事，大家可以通过BI工具，找出这些信息。例如刚刚提到的购物篮分析模型，像finebi这样的BI工具就可以轻松实现。其内置大量数据分析模型，购物篮分析模型这种也都涵盖在内，方便大家进行深入的数据挖掘！
