b>数据挖掘是如何工作的
数据挖掘工具是怎样准确地告诉你那些隐藏在数据库深处的重要信息的呢？它们又是如何作出预测的？答案就是建模。建模实际上就是在你知道结果的情况下建立起一种模型，并且把这种模型应用到你所不知道的那种情况中。比如说，如果你想要在大海上去寻找一艘古老的西班牙沉船，也许你首先想到的就是去找找过去发现这些宝藏的时间和地点有哪些。那么，经过调查你发现这些沉船大部分都是在百慕大海区被发现，并且那个海区有着某种特征的洋流，以及那个时代的航线也有一定的特征可寻。在这众多的类似特征中，你将它们抽象并概括为一个普适的模型。利用这个模型，你就很有希望在具有大量相同特征的另外一个地点发现一件不为人知的宝藏。
当然，在数据挖掘技术甚至计算机出现以前，这种建模抽象的方法就已经广泛地被人们所使用。在计算机中的建模和以前的建模方法并无很大不同，主要的差异在于计算机能处理的信息量比起以前来更加庞大。计算机中能够存储已知了结果的大量不同情况，然后由数据挖掘工具从这些大量的信息里面披沙拣金，将能够产生模型的信息提取出来。一当模型建立好了之后，就可以应用在那些情形相似但结果尚未知的判断中了。比如，现在假设你是一个电信公司的营销主任，公司想发展一些新的长途电话用户，那么你是不是会漫无目的地到街上去散发广告呢？——就象漫无目的地在海上去寻宝一样。其实，比起漫无目的地去进行宣传来，利用你以前的商业经验来有目的地去拉拢客户会产生高得多的效率。
作为一个营销主任，你对客户的很多信息都可以了解得一清二楚：年龄、性别、信用记录以及长途电话使用状况。从好的一方面来看，掌握了这些客户的信息其实就是掌握了很多潜在的用户的同样的信息。问题在于你还不一定了解他们的长途电话使用情况（因为他们的长途电话也许是通过的另一个电信公司）。现在你的主要精力就集中在用户中谁有比较多的长途电话上。通过下面这个表格，我们可以从数据库里面抽象某些变量，建立起一个可以对此进行分类营销的模型。
客户 潜力
一般信息
(e.g. demographic data)
已知
已知
私 畔
