1. 數據挖掘的應用領域有哪些
數據挖掘的應用領域非常廣泛，目前來說在零售業、製造業、財務金融保險、通訊及醫療服務、電信、零售、農業、電力、生物、天體、化工等方面，未來將會應用在更多的領域之中。
近年來，數據挖掘引起了信息產業界的極大關注，一般只要該產業有分析價值需求的資料庫，就可以利用數據挖掘工具進行有目的的對比分析，再將這些數據轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用於各種應用，包括市場分析、生產控制、醫療服務、工程設計和科學探索等。比如某商場從顧客購買商品中發現一定的關聯規則，可以提供打折、購物券等促銷手段，提高銷售額；某醫院內部醫療器具的管理、病人檔案資料整理等工作，引進數據挖掘技術，能夠深入分析疾病之間的聯系及規律，幫助醫生診斷和治療，以達到診斷事半功倍的目標，且為保障人類健康等提供強大的技術支持。諸如此類的應用，還有很多。
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2. 什麼是數據挖掘，簡述其作用和應用。
數據挖掘是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。
數據挖掘是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。
數據挖掘的作用體現在數據挖掘的定義上，作用就是從大量的數據中搜索出隱藏於其中有用的信息。
(2)web數據挖掘技術與應用擴展閱讀：
數據挖掘分析方法：
數據挖掘分為有指導的數據挖掘和無指導的數據挖掘。有指導的數據挖掘是利用可用的數據建立一個模型，這個模型是對一個特定屬性的描述。無指導的數據挖掘是在所有的屬性中尋找某種關系。具體而言，分類、估值和預測屬於有指導的數據挖掘；關聯規則和聚類屬於無指導的數據挖掘。
1、分類，它首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘技術，建立一個分類模型，再將該模型用於對沒有分類的數據進行分類。
2、估值，估值與分類類似，但估值最終的輸出結果是連續型的數值，估值的量並非預先確定。估值可以作為分類的准備工作。
3、預測，它是通過分類或估值來進行，通過分類或估值的訓練得出一個模型，如果對於檢驗樣本組而言該模型具有較高的准確率，可將該模型用於對新樣本的未知變數進行預測。
4、相關性分組或關聯規則。其目的是發現哪些事情總是一起發生。
5、聚類，它是自動尋找並建立分組規則的方法，它通過判斷樣本之間的相似性，把相似樣本劃分在一個簇中。
參考資料來源：網路-數據挖掘
3. 目前，數據挖掘技術在我們身邊的具體應用有哪些大家可以在線交流交流......
數據挖掘系統的其它應用還有：
♦ 在對客戶進行分析方面：銀行信用卡和保險行業，利用數據挖掘將市場分
成有意義的群組和部門，從而協助市場經理和業務執行人員更好地集中於
有促進作用的活動和設計新的市場運動。
♦ 在客戶關系管理方面： 數據挖掘能找出產品使用模式或協助了解客戶行為，
從而可以改進通道管理 （如銀行分支和6 等） 。 又如正確時間銷售就是基於顧客生活周期模型來實施的。
♦ 在零售業方面：數據挖掘用於顧客購貨籃的分析可以協助貨架布置，促銷活動時間，促銷商品組合以及了解滯銷和暢銷商品狀況等商業活動。通過
對一種廠家商品在各連鎖店的市場共享分析，客戶統計以及歷史狀況的分
析，可以確定銷售和廣告業務的有效性。
♦ 在產品質量保證方面：數據挖掘協助管理大數量變數之間的相互作用，並
能自動發現出某些不正常的數據分布，揭示製造和裝配操作過程中變化情
況和各種因素，從而協助質量工程師很快地注意到問題發生范圍和採取改
正措施。
♦ 在遠程通訊方面：基於數據挖掘的分析協助組織策略變更以適應外部世界
的變化，確定市場變化模式以指導銷售計劃。在網路容量利用方面，數據
挖掘能提供對客戶聚集服務使用的結構和模式的了解，從而指導容量計劃
人員對網路設施作出最佳投資決策。
♦ 在各個企事業部門，數據挖掘在假偽檢測及險災評估、失誤迴避、資源分
配、市場銷售預測廣告投資等很多方面，起著很重要作用。例如在化學及
制葯行業，將數據挖掘用於巨量生物信息可以發現新的有用化學成分；在遙感領域針對每天從衛星上及其它方面來的巨額數據，對氣象預報、臭氧
層監測等能起很大作用。