随着社会生活中数据量的急剧增多，如何从这些海量的数据中提取与发掘出对我们决策有用的信息成为当前亟待解决的题，因此，数据分析与挖掘技术在这些年得到了广泛的发展，也受到了足够的重视。面对不同领域的数据，不同的任务目标，我们在进行数据分析时也会选择不同的模型来进行建模，从而发现数据中的特征，提取其中的价值。常见的数据挖掘模型有：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、离群点检测等。这些模型，在我们的生活中已经有了广泛的应用。例如航空公司的客户价值分析，就是对用户数据进行聚类分析，发掘出不同价值群的用户，然后有针对性的制定相应的营销手段，实现精准化运营，以期获取最大的用户转化率。,从人类历史演变的角度出发，我们回顾整个计算机的发展历程可以看到，从第一台电子计算机(eniac)于1946年2月诞生到今天，也不过是短短的六十载，但就是在这短短的几十年过程中，计算机技术得到了飞速的发展，极大地促进了社会生产力的提高，提升了生产制造水平。可以说计算机技术是近代以来发展最为迅速的技术之一。　　尤其是近年来，随着半导体技术，通讯技术的不断发展，人类收集数据和存储数据的能力都得到了极大的提高。无论是在科学研究还是社会生活的各个领域中都产生积累了大量的数据，对这些数据进行分析以挖掘出蕴含在这些数据中的有用信息，已成为我们各个领域的共同需求，对改善人类的生活，促进社会的发展有着极大的作用。　　数据分析与挖掘是指利用数学和计算机的手段，对收集来的数据进行适当的处理和开发，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。具体来说，数据挖掘是从海量的数据中挖掘出隐含的、先前未知、对决策有潜在价值的关系、模式、趋势，并利用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具、和过程。　　留心观察就会觉察到，大数据分析在我们生活中的应用案例屡见不鲜。例如许多电商网站会根据用户的历史浏览足迹、购买记录等数据，挖掘出用户的喜好等信息，然后基于用户的兴趣偏好，把用户感兴趣的物品或者视频、资讯等推荐给用户，给用户带来沉浸式的体验，让用户感到一定的满足感，优化用户的体验。