數據挖掘是一個技術概念，而商業智能是一個非常廣泛的應用概念，用于商業領域中數據的綜合利用。本文就讓數據分析師來解讀，商業智能與數據挖掘的關系到底是怎樣的。

一、商業智能與數據挖掘是什么

數據挖掘的英文是data mining，簡稱DM，它的作用是描述過去，預測未來，評估未來。它是商業智能(BI)的一個重要應用方向。數據挖掘是從未處理的數據中提取信息的過程，其重點是發現相關性和模式分析。它可以幫助公司預測未來發生的事情，預測和評估風險。還需要統計分析功能來幫助分析客戶細分、預測客戶行為、預測客戶業務趨勢、識別欺詐等等。數據挖掘的一般功能包括分類、估計、預測、關聯分類和聚類。

商業智能是利用現代信息技術收集、管理和分析結構化和非結構化的業務數據和信息，創造和積累業務知識，并改進業務決策。它是將數據中正確和有用的信息傳遞給適當的決策者，以便為決策提供有效的信息支持。

二、商業智能與數據挖掘的聯系

BI基于企業中的數據倉庫，通過各種查詢分析工具、在線分析處理(OLAP)工具或數據挖掘工具以及決策規劃者的行業知識，從數據倉儲中獲得有利的信息，幫助公司提高盈利能力，提高生產力和競爭力。也就是說，商業智能(BI) =數據+人+工具+算法+知識+預測。

由此可見，數據挖掘只是商業智能的一部分。商業智能依賴于對不斷生成和積累的數據的挖掘，從而得出一個論點。數據挖掘是實現商業智能的一種方式。事實上，數據挖掘的目的之一就是企業決策，這就是商業智能。

數據挖掘是一個技術概念，而商業智能是一個非常廣泛的應用概念，用于商業領域中數據的綜合利用。也可以說商業智能是數據挖掘技術在商業領域的應用。數據挖掘的步驟大致分為:業務理解、評價指標設計、數據提取、清理、數據轉換、算法選擇(聚類、預測算法、線性回歸、時間序列、神經網絡、決策樹、貝葉斯分析、邏輯回歸……)。

舉個例子，像帆軟FineBI產品，數據挖掘、數據分析和報告表示是最關鍵的商業智能的主要組件。剩下的是一些參數，如處理數據的大小、挖掘深度、處理速度。帆軟FineBI的數據挖掘，是將以字段和記錄的形式添加到多維數據庫中，可以在創建新分析時從專用的數據挖掘服務包中使用，使用的方法與拖動任何正常字段沒什么不同。

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