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大家觉得商业智能与数据挖掘的前景如何?还有数据仓库。

1、这行在中国起步晚（这行必须是数据量达到一定的程度才衍生出来的一行），个人感觉这行现在还在不断发展中，前途还比较客观。相对其他IT行业，这行的人才奇缺。如果你找到了BI工作，哥们，你就放心的干吧，不会让你失望的。

2、所以可以简单的说是未来很大，人才短缺。目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。

3、比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院。针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。

4、数据挖掘将成为基本的应用程序功能 数据挖掘融入到现代商务智能应用程序的方法将会更智慧，并提供巨大的价值。数据容量和种类持续增长 大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和报告。

5、向智能化集成化方向扩展 数据库技术的广泛使用为企业和组织收集并积累了大量的数据。数据丰富知识贫乏的现实直接导致了联机分析处理（OLAP）、数据仓库（Data Warehousing）和数据挖掘（Data Mining）等技术的出现，促使数据库向智能化方向发展。

数据挖掘属于哪个专业

1、数据挖掘属于数据科学与信息技术相关专业。数据挖掘是一门跨学科的综合性学科，涉及计算机科学、统计学和多个应用领域。它旨在从大量的数据中提取出有价值的信息和模式，帮助人们做出更好的决策和预测未来趋势。数据挖掘通常与大数据联系在一起，因为大量的数据提供了丰富的信息资源和挖掘潜力。

2、综上所述，数据挖掘属于计算机科学专业，并涉及多个相关学科的知识和技能。

3、具体来说，计算机科学专业会涵盖数据挖掘的技术和方法，包括机器学习和数据挖掘算法的应用和开发。统计学和数学专业则更注重数据分析的理论基础和数学模型的建立。数据科学作为一个新兴的领域，旨在整合计算机技术和统计技术来解决大规模数据问题，因此也包含数据挖掘的相关内容。

4、研究数据挖掘的大学专业一般是人工智能专业，或者也可以叫作应用数学，然后研究大数据方向，总之和数学、人工智能分不开，下面将开始介绍。数据挖掘是人工智能和数据库领域的一个热点问题。所谓的数据挖掘是指从数据库中的大量数据中揭示隐藏的、以前未知的和潜在有价值的信息的非平凡过程。

商业领域数据挖掘是如何诞生的

世纪90年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。

数据挖掘技术是人们长期对数据技术进行研究和开发的结果。商业数据挖掘是针对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据，它是一种新的商业信息处理技术，其主要目的是为所有决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。

完整的：1．商业领域数据挖掘是如何诞生的？全球最大的零售商沃尔玛通过对顾客购物的数据分析后发现，很多周末购买尿布的顾客也同时购买啤酒。经过深入研究后发现，美国家庭买尿布的多是爸爸。爸爸们下班后要到超市买尿布，同时要“顺手牵羊”带走啤酒，好在周末看棒球赛的同时过把酒瘾。

一般来说在科研领域中称为KDD，而在工程领域则称为数据挖掘。 数据挖掘的步骤 KDD包括以下步骤： 数据准备 KDD的处理对象是大量的数据，这些数据一般存储在数据库系统中，是长期积累的结果。

自2011年诞生于德国的学术沃土，Celonis，这个独角兽企业由慕尼黑工业大学的天才学生Alexander Rinke创立，如同商业领域内的CT扫描仪，专注于流程挖掘领域。

自人工智能诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域也在不断扩大。可以想象，未来人工智能带来的科技产品将是人类智慧的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类的智能，但它可以像人类一样思考，并可能超越人类的智能。一般，数据挖掘就是人工智能中的一个方向。