大数据已成为当今世界的重要战略资源。大数据挖掘作为一种重要的数据分析方法，已经成为各个行业提升竞争力、创新发展的关键。本文将从大数据挖掘的定义、重要性、方法及应用等方面进行探讨，以期为我国大数据挖掘的发展提供有益的借鉴。
一、大数据挖掘的定义及重要性
1. 定义
大数据挖掘（Big Data Mining）是指从大量、复杂、多变的数据中，通过运用数据挖掘技术，提取有价值的信息、模式和知识的过程。它涵盖了数据预处理、数据挖掘、知识发现等多个环节。
2. 重要性
（1）助力企业提升竞争力。通过大数据挖掘，企业可以深入了解客户需求，优化产品和服务，提高客户满意度，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。
（2）推动政府决策科学化。大数据挖掘可以帮助政府部门全面了解社会现象，为政策制定和实施提供有力支持，提高政府治理能力。
（3）促进科研创新。大数据挖掘可以帮助科研人员发现科学规律，提高科研效率，为科技进步提供源源不断的动力。
二、大数据挖掘的方法
1. 描述性挖掘。通过对大量数据进行统计分析，描述数据的基本特征和规律。
2. 预测性挖掘。根据历史数据，预测未来趋势，为决策提供依据。
3. 识别性挖掘。识别数据中的异常现象，为风险评估、欺诈检测等提供支持。
4. 关联性挖掘。发现数据之间的关联关系，挖掘潜在价值。
5. 聚类挖掘。将数据按照相似性进行分组，以便更好地理解和分析。
三、大数据挖掘的应用
1. 金融行业。大数据挖掘在金融领域应用广泛，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2. 零售行业。通过大数据挖掘，零售企业可以精准营销，提高销售额。
3. 医疗行业。大数据挖掘有助于疾病预测、药物研发、医疗服务优化等。
4. 交通行业。大数据挖掘可以帮助优化交通流量，提高出行效率。
5. 电信行业。大数据挖掘有助于运营商了解用户需求，优化网络布局。
大数据挖掘作为一项具有广泛应用前景的技术，正逐步改变着各行各业。在我国，政府和企业应高度重视大数据挖掘技术的发展，加大投入，培养专业人才，推动大数据挖掘技术在实际应用中的落地，助力我国经济高质量发展。
参考文献：
[1] 张晓东，刘伟，李晓光. 大数据挖掘技术综述[J]. 计算机科学与应用，2016，6（1）：1-9.
[2] 胡海燕，李宁，李晓光. 大数据挖掘技术在金融领域的应用研究[J]. 中国金融，2018，（4）：80-83.
[3] 王芳，刘伟，张晓东. 大数据挖掘技术在医疗行业的应用研究[J]. 医疗卫生论坛，2017，（10）：23-25.
