企业大数据挖掘应用与价值，数据挖掘会引领全新的生活方式，驱动生活走向美好，这正是技术的价值所在。随着数据挖掘的进一步发展，它必然会对人类的生活产生重要影响。

在数据挖掘应用中，较为知名的商业案例是“啤酒+尿布”，这个故事实际上向我们揭示了零售业未来的获利及生存模式。它凸显了零售卖场中一个全新的管理理念，即商品之间是具有关联关系的，发现并利用这些商品之间的关联关系，可以在无法大幅增加门店客户数的前提下，通过增加购物篮中的商品数量达到增加销售额的目的，从而获得更大的经营收益。
数据挖掘就是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有特殊关系性的信息和知识的过程。面对现在海量的、不完整的、模棱两可的数据，运用数据挖掘算法对数据进行查找，找出人们所不知道的、有实用价值的信息，这一过程就是数据挖据。数据挖掘的基本任务包括分类、回归、聚类、关联分析等。数据挖掘还利用了人工智能、模式识别中的搜索算法和建模技术，吸纳了最优化、信息论、信息处理、可视化和信息检索等领域的思想。从商业角度来看：数据挖掘作为一种新型的数据处理技术，它的主要特征是从数据库中提取数据，对数据进行分析并模型化处理，从而挖掘出重要的有意义的数据作为商业决策。目前数据挖掘已被拓展到文本挖掘、图像挖掘等领域，成为一个标准术语，包括文本挖掘、图像挖掘、Web挖掘、预测分析，以及海量数据处理技术等众多内容。
数据挖掘的应用与价值
互联网+以及诸多IT新技术的出现，企业逐步开展系统升级和转型，引入云计算、大数据等新兴信息技术，引领了信息化建设的潮流，并迅速向传统企业扩散。企业信息化向3.0时代迭代，数据价值不断凸显，成为当今时代企业信息化建设的核心。
随着人工智能、大数据、云计算技术的蓬勃发展，以及商业市场竞争格局的日益激烈，在这个数据智能的时代，越来越多的企业已经认识到，数据是企业重要的战略资产，海量的数据能给我们带来丰富的信息、知识、与智慧，而这些关键商业洞察，以及智能化的技术，将帮助我们的企业更好的应对风险与竞争
在企业客户关系管理过程中的应用有效应用数据挖掘，对企业客户的行为特征进行科学、合理的描述与分析，进而进行系统化的预测，帮助企业优化客户关系的管理步骤，最终实现客户关系管理的科学化与最优化。数据挖掘还能够通过对企业客户以往的消费信息的统计分析，对未来客户消费行为的发生进行一定的预测，并依据预测结果，针对具有消费潜力的客户及特定的客户提供个性化、定向产品服务，进而提高企业的营销业绩。数据挖掘在企业市场预测过程中的应用可以有效地对企业在未来的发展趋势及发展行为进行分析，帮助企业进行前瞻性较强的商业活动。
企业大数据挖掘应用与价值，互联网、大数据的快速发展让各类信息资源丰富多彩，生活的各个领域在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策等，而数据的不断增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾尤为突出，数据挖掘也弥补了传统的分析技术的不足之处，并针对大量的数据处理与分析提供有力支撑。