随着科学数据的大量积累和各种数据库的广泛使用，人们逐步认识到海量数据的利用十分困难、效率低下，而且很难从中获得有价值的指导性意见。在这种情况下，数据库挖掘技术应运而生。

　　数据挖掘(KD)是从数据中自动抽取模型。数据挖掘包括许多步骤：从大规模数据库中(或从其他来源)取得数据;选择合适的特征属性;挑选合适的样本策略;剔除数据中不正常的数据并补足不够的部分;用恰当的降维、变换使数据挖掘过程与数据模型相适合或相匹配;辨别所得到的是否是知识则需将得到的结果信息化或可视化，然后与现有的知识相结合比较。这些步骤是从数据到知识的必由之路。每一步骤都可能是成功的关键或失败的开始。

　　数据挖掘的应用场景领域极广泛，主要包括数据库系统，基于知识的系统，人工智能，机器学习，知识获取，统计学，空间数据库和数据可视化领域。

　　数据挖掘技术是一个年轻而充满希望的研究领域, 商业利益的强大驱动力将会不停地促进它的发展, 每年都有新的数据挖掘方法和模型问世,人们对它的研究正日益广泛和深入。 数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用, 而且要对这些数据进行微观及宏观的统计、 分析、 综合和推理, 以指导实际问题的求解, 试图发现事件间的相互关联, 甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。

　　灵玖软件NLPIR大数据语义智能分析平台针对中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大时代语义智能分析的一大利器。

　　NLPIR大数据语义智能分析平台平台针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开发的基础工具集。

　　NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求，包括大数据完整的技术链条：网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。

　　数据挖掘技术是一个发展十分快的领域， 随着对数据挖掘技术在各领域日益广泛的应用，实现了数据资源共享及技术发展的跨域，从而大大提高了工作效率，并带来巨大的成功。

　　信息时代万物数化，大数据的重要性己成行业共识，针对大数据技术和应用的创新，其发展趋势不可阻挡。如何对大数据进行充分和有效的分析和挖掘，使之转换为有价值的信息和知识，用于解决各种各样的科学和应用问题，成为大数据时代信息技术发展的重大挑战，同时也是信息技术创新的新的制高点。