在互联网时代,随着机器学习,人工智能的发展,数据挖掘已经成为一个重要的研究方向。伴随着数据的增长和技术的逐步成熟,数据挖掘技术在医疗健康,生产销售,保险、金融行业,物流管理,航空工业等很多方面已经得到了充分的利用。数据挖掘技术的实施应用在给企业带来巨大利益的同时,也给人们的日常生活带来了很多便捷。比如说,数据挖掘应用到电信反欺诈行业,使得欺诈行为无处藏身,人们的日常生活消费将会变得更加“安全”。但是,数据挖掘在很多方面还有很大的发展潜力:数据挖掘理论与算法,这是一个无止境的研究过程,同时,挖掘各种类型复杂的数据也是一项繁重而且复杂的工程,这都给数据挖掘工程师带来了很大的挑战。本文在已有的数据挖掘的理论基础之上,对数据挖掘的应用进行了分析。首先,论文介绍了数据挖掘的概念和功能。接着,论文对数据挖掘常用的理论做了进一步的延伸和拓展,如聚类分析,k-means等常用算法。最后,论文通过四个案例,分别介绍了数据挖掘在贝叶斯网络中的应用,分析如何找出数据之间隐藏的潜在的联系;数据挖掘在用户画像中的应用实例,利用Python工具和大数据用户画像的原理对数据画像的结果进行了验证,总结出大数据用户画像的一般理论方法;信用风险评分案例分析的基本思想就是就是用递归的方式从根节点自上而下对样本数据集按照一定的标准选择属性,然后利用logistic回归模型对数据进行变换并且利用“二分法”进行分支,得出了贷款人和贷款人各项指标之间的模型关系。论文通过以上的举例论证来说明数据挖掘在日常工作生活中扮演着越来越重要的角色。所以说,研究数据挖掘是有着深远的意义。