所謂的數據挖掘其實就是在大量的的非結構化數據裡搜索可用的數據，並提取隱含在其中、人們事先不知道的、但又有潛在應用價值的過程。
Smartbi數據挖掘工具揭示的是未知的、將來的數據關係。數據挖掘的知識領域涵蓋了資料庫技術、統計學知識、機器學習、可視化等多學科知識的綜合應用。
Smartbi Mining平臺是一個注重於實際生產應用的數據分析預測平臺，它旨在為個人、團隊和企業所做的決策提供預測。該平臺不僅可為用戶提供直觀的流式建模、拖拽式操作和流程化、可視化的建模界面，還提供了大量的數據預處理操作。此外，它內置了多種實用的、經典的機器學習算法，並基於Smartbi對企業客戶的長期經驗，提供了大量實用的企業級平臺特性。具體特性如下：
適應大型企業
1、分布式雲計算，線性擴展，保證性能
2、與BI平臺無縫整合，一鍵發布挖掘模型
3、模型庫提高知識復用，減少重複投入
4、支持跨庫查詢，統一控制數據訪問權限
5、訓練自動化、模型自學習，提供企業級模型工廠
適應普通用戶
1、直觀易上手的流式建模，極簡風格的節點配置界面
2、支持可視化探索，輕鬆理解數據質量和數據關聯
3、流程節點在線幫助，隨用隨查
4、模型超參數自動調整，降低使用門檻
專業算法能力
1、內置5大類機器學習成熟算法
2、支持文本分析處理
3、支持使用Python擴展挖掘算法
4、支持使用SQL擴展數據處理能力
5、自動特徵組合，實現有效的特徵生成
下面介紹企業應用Smartbi 的數據挖掘案例
建設背景：
XX一卡通有限公司經過數年的運營及發展，目前業務已經普及到公交、地鐵、計程車、停車場、公租自行車、輪渡等。
項目要實現一卡通對內的日常運營展示和統計、對外的定製分析、GIS展示、BI數據挖掘和決策支持，達到最大化滿足政府、一卡通公司、運營業主和商戶等對公共運輸大數據的分析需求。
建設目標：
一卡通的可視化業務輔助決策平臺
一卡通各應用場景進行數據分析及挖掘
提供精準實時的商業洞察
持續解決互聯互通管理問題
技術架構：
業務建設方案：
成果舉例：
1、流向省外交易數據
2、外地到本地交易數據分析
項目價值：
通過BI大屏的各項指標監控，對供應鏈各個透明化管理，提升了一卡通的互聯互通
準確快速的反應客戶動向，及時判斷客戶問題
業務部門可自行挖掘數據，持續解決管理問題
各個業務場景進行數據挖掘，輔助各個部門決策
數據挖掘還能火幾年這個暫時還沒辦法預測，其實我們大部分人都是在摸著石頭過河，沒有前人經驗和教訓作參考，時代總是在不停地發展的，整個世界都處在一個高速發展的狀態，總是往前走，終有一天，人工智慧和機器學習會顛覆一些的傳統行業。