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数据挖掘（Data Mining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。基于大数据时代的背景，本研究报告对数据挖掘这一课题进行了简单梳理，包括以下内容： 

数据挖掘的概念与研究概况。首先从数据挖掘的定义、分类、过程与功能四个方面介绍了数据挖掘；整理并分析了数据挖掘领域顶级会议ACM SIGKDD 近六年的信息。 （原文来自皮匠网，关注“三个皮匠”微信公众号，每天分享最新行业报告）

数据挖掘的算法与实现。按照数据挖掘应用的方向，从大数据、机器学习、社会网络、自然语言与统计数据分析五个方面介绍了数据挖掘的算法。基于大数据的数据挖掘主要介绍了数据采集层、数据存储层、数据处理层和服务封装层四个层的基本架构，和部分大数据平台实例；基于机器学习的数据挖掘主要介绍了非监督学习方法与监督学习方法，重点是监督学习方法，包括训练集、验证集与测试集、决策树模式、kNN 算法、神经网络、回归分析；社会网络中的大数据挖掘主要介绍了图的基本要素、图的度量算子，并从行为分析算法、社区发现算法等方面介绍了社交网络上的算法；自然语言中的数据挖掘先介绍了词的表示分析，并从语言模型与话题模型两个层面进行算法介绍；统计数据分析与前三个方面均有交叉，主要从数据描述性分析、回归分析、关联分析、聚类分析三个方面进行介绍。最后具体分析了数据挖掘领域顶级会议 SIGKDD 最近几年在数据挖掘基础理论、社交网络分析和图数据挖掘、大数据挖掘等几个方面的国内外的主要研究成果。 

数据挖掘领域专家介绍。基于AMiner 数据，对数据挖掘领域专家进行深入挖掘和介绍。包括顶尖学者的全球与中国分布、迁徙概况、学者机构分布、h-index 分析，并依据 AMiner评价体系，从代表学者与近十年代表学者两个层面选取学者进行详细介绍。 

数据挖掘的应用领域与发展趋势。数据挖掘无论是在科学领域还是工程领域、理论研究还是现实生活中，其应用都十分广泛，有着极为广阔的发展前景。本文对其在物流业、旅游业、零售业等相关领域的应用情况进行了介绍，并基于AMiner 数据，对近期数据挖掘领域研究热点进行可视化分析，对未来数据挖掘方向进行了预测：隐私保护、可视化、与专业领域结合、多媒体数据挖掘等。