數據挖掘(Data Mining)，又稱為資料庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。
並非所有的信息發現任務都被視為數據挖掘。例如，使用資料庫管理系統查找個別的記錄，或通過網際網路的搜尋引擎查找特定的Web頁面，則是信息檢索（information retrieval）領域的任務。雖然這些任務是重要的，可能涉及使用複雜的算法和數據結構，但是它們主要依賴傳統的計算機科學技術和數據的明顯特徵來創建索引結構，從而有效地組織和檢索信息。儘管如此，數據挖掘技術也已用來增強信息檢索系統的能力。
牛牛詞典http://www.knewnew.com/ 網際網路的爆炸式增長將用戶逐漸陷入信息的汪洋大海：要想準確搜尋最有價值的目標信息，用戶必須耗費越來越多的時間與精力，而且往往不能如願。現有的搜尋引擎雖然能夠提供很多方便，但更多的時候卻需要用戶手工從大量的、雜亂無章的信息中挑出那些少量的、真正有用的東西。Knew-New.com致知作為一種嶄新的搜尋引擎，她的基本目標就是用全新的技術幫助廣大網際網路用戶擺脫龐雜信息的困擾，準確及時地獲取所需要的資料。
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百度宣告涉足“精準搜尋”，並公布了基於網民搜尋數據得出的《潛在購房者搜尋行為研究》報告。通過對網民搜尋請求的分析比對，判斷出用戶的興趣，這一秘密武器讓萬科、遠洋地產、富力集團等很多地產商感到驚訝。
據記者了解，百度主要是通過ＩＰ地址判斷網民的所在位置，跟蹤用戶的檢索日誌，然後分析一個區域內的網民上網習慣。調查可以按東城、朝陽等行政區劃，也可以按照二環、三環等地理位置來取樣。
百度ＣＯＯ朱洪波解釋說，百度通過後台技術可以分析消費者的上網行為，從用戶的搜尋、瀏覽、發言來分析判斷出他對什麼感興趣，想要找到什麼；然後通過海量的用戶覆蓋，形成了比傳統調查更權威和及時的網民行為資料庫。
據介紹，報告通過對６８５５個用戶的總計２４４５２次搜尋分析，得出了一些規律性的結論。比如，在北京地區，每天搜尋“別墅”二字的有１０００多人。每天檢索公寓的占房地產類搜尋的６０％多。搜尋別墅的每天占３０％多。重合的只有３％，說明關注群體的傾向性差距是比較大的。
簡單來說，百度統計發現，住在二環以內的人，最關注汽車和旅遊度假，住在五環以外的人，最關注騎馬、高爾夫、運動。住在四環到五環之間的大多是白領，因為忙於工作，不關注醫療保健和旅遊，說明這裡居住的忙碌的年輕人比例高，小戶型可能是一個發展方向。住在中關村的網民，最關注汽車和投資理財。而住在泛ＣＢＤ的網民，關注旅遊度假，不關注汽車。在“高爾夫”這個詞上，別墅人群檢索的比例要顯著高於公寓人群。報告還就住宅人群對教育、餐飲、時尚美容等消費態度進行了詳盡分析。
值得顧慮的問題是對用戶隱私的保護。百度稱“在這方面是非常慎重的”。(賀文華)
