数据挖掘是可视化数据的深度研究，通过分析大量样本数据，从中寻找其规律、获取潜在有效的数据价值的技术，主要可以分成数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从数据源中获取所需的数据字段，简单清洗后整合成可供分析的数据集；规律寻找就是借助数据挖掘理论和工具从整合的数据集中找出所含规律和有效信息的过程；规律表示就是借助一些BI可视化工具，用更加简洁明了的方式将找寻到的规律进行展示。

数据挖掘涉及学科领域非常广泛，融合了数据库技术、人工智能、机器学习和数理统计等新型技术的研究成果，结合各个领域的优点，特别适用于支持商业智能应用和决策分析。但若想真正通过数据挖掘实现决策支持，仍是一个较为繁琐的过程，需要借助丰富的计算机基础和数据挖掘工具辅助进行。

数据挖掘的任务有随机森林、关联分析、聚类分析、方差检验、离群值检验等，实现数据的分类聚集、关联、预测等。推荐一本《机器学习实战》的书籍，这是一本非常基础且实用的数据挖掘启蒙书籍，里面包含了数据挖掘的理论知识和实践案例，最适合新手实操学习数据挖掘。当然如果想在这个行业长久发展下去，光学习一本书是远远不够的，还需要增加学习的深度，多多积累案例经验，发散自己的思维，多研究，多实践。

这里再推荐一些可以帮助进行数据挖掘的工具，比如说R、Python等。这两款工具的使用方法较为类似，主要就是通过代码编程语言实现数据挖掘，非常有利于学习深度挖掘，但缺点就是需要使用者具有较强的计算机编程能力，普通业务人员使用这两款软件会有很大的难度。

其次是一些数据挖掘可视化的工具，如DataFocus、powerbi、tableau等。通过这些工具可以将数据挖掘的可视化结果以更易懂的方式展示出来，也可以设置实时监测系统，帮助企业实时检测数据，及时进行告警，协助进行决策分析。