数据挖掘技术，主要是从数量庞大、随机、不完整的数据中，使用特定算法抽取事先未知的、具有潜在价值的规则与信息，是交叉融合了模式识别、机器学习、可视化、数据库以及统计学、信息检索、高性能计算等多门技术的“集大成者”。

　　广西水文部门通过洪水预警预报服务平台，采用数据挖掘等手段，按“四预”要求，准确高效开展广西江河水情预测预警预报服务，为各级党委政府、防汛和业务部门防汛决策及应急抢险、转移受洪水威胁群众等提供了重要支撑。

　　中国移动打造以高精准宣防、高质效反制为一体的“数智化网络诈骗防控体系”，通过舆情监测、数据挖掘、趋势分析等技术，持续加大各类违法信息拦截治理力度，由“大水漫灌”逐步转向“精准滴灌”、提前研判“点对点”精准拦截，2022年以来累计拦截相关信息61万余条。

　　贵州中康农业科技有限公司会根据不同规格、不同口感的产品在市场终端的销售情况，通过大数据分析，了解不同区域对不同产品的喜好程度，从而有针对性、准确地向他们推销最合适的产品和服务。并利用数据挖掘等技术及早预测消费者下一步或更深层次的需求，从而反馈到生产端，提供令消费者放心满意的产品。

　　医疗保障基金安全关乎民生保障和人民群众的幸福生活，但近年来，新型欺诈骗保手段层出不穷且愈加隐蔽。为了更精准识别欺诈行为，平安医保科技基于数据挖掘、自然语言处理、深度学习、图计算等AI技术，并依托平安在医疗、医保行业的丰富经验和知识库，自主研发了具备“策略+模型”双轮驱动引擎的“AI大数据风控系统”。

　　推动智能数据挖掘分析、智能育种等技术和装备在制种基地、种畜禽场区、水产苗种场区集成应用，提高育种效率。开展农作物品种脱氧核糖核酸身份鉴定，形成以品种身份证数据为核心的种子质量监管体系。加快“经验育种”向“精确育种”转变，逐步实现定制设计育种。

　　鼓励数据价值评估机构从实时性、时间跨度、样本覆盖面、完整性、数据种类级别和数据挖掘潜能等方面，探索构建数据资产定价指标体系，推动制定数据价值评估准则。

　　鼓励开发符合互联网经济特点、服务多元化保障需求的保险产品，让保险与场景、技术合理融合；鼓励拓展数据信息来源，运用数据挖掘、机器学习等技术提高保险业务风险识别和处置的准确性。

　　数据、算力与算法是数据挖掘利用的三大支柱，积累数据资源、提升算力水平、做大做强算力产业，已成为全球主要国家的战略选择。

　　工业互联网最核心的问题，就是产生了大量的工业数据，我们要利用好、维护好、保护好这些数据；工业数据、数据安全和工业互联是一个三角形，哪一个环节都必不可少。我们要利用好数据挖掘、数据利用、数据演练等手段，筑起更多防火墙、安全墙，让企业和客户可以放心地用、安心地用。

　　在深入数据挖掘时，要强调“有限、适度”原则，即企业应当在有限范围内适度使用用户数据，提供有针对性的定制服务，避免对用户的过度索权，防止企业陷入“资源诅咒”，并在满足用户多样化需求的过程中建立稳定的用户群体。

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