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大数据价值的体现离不开数据挖掘，它的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出隐藏的信息，然后将这些信息合并发现其内在关系。数据挖掘任务除了专门的一些工具外，实际上BI工具也可以进行数据挖掘，市面上的一些BI工具不单单是数据分析工具，而且内置了很多模型算法，无需分析人员自己建模就可以完成数据挖掘，探索数据之间的关系。文章主要围绕数据挖掘方法和BI工具做数据挖掘的实例进行讲解。 数据挖掘的主

常用的数据可视化工具有excel工具；图表类echarts；智能分析类tableau、永洪BI；编程类python、R语言等等。

现在很多公司和业务部门都十分注重数据分析，并为企业信息化建设做准备。以前收集、处理、分析数据可能是IT部门和数据库员的专属，现在很多业务部门都急切的开始用数据分析的思维分析业务问题。在过去，大多数数据人员的工作模式都是自己使用excel表来进行相关的数据报表制作和数据分析工作。因此，每天沉浸在密密麻麻的excel报表的“苦海”中。最近，我研究了国内外几个专门做数据分析的bi工具，主要对其功能、价格

       据IDC报告，到2020年我国数据量将达到8.6ZB（8.6万亿GB），庞大的数据量也为数据部门带来巨大的挑战，如何进行数据分析，让数据不再一些冷冰冰的数据，而是可以指导企业决策层和业务部门智能决策的利器。        互联网以及各种数字化终端设备的普及，一个万物互联的世界正在成型。同时，随着