实用指南：【大模型开发之数据挖掘】1. 介绍数据挖掘及其产生与发展

【大模型开发之数据挖掘】1. 介绍数据挖掘及其产生与发展

它的童年启蒙课——从混乱的信息里提炼规律，从看似无序的世界里找出故事。就是如果把“大模型”比作一个博学多识的智者，那么“数据挖掘”就
在 AI 时代的今天，我们习惯了模型自动给出答案，却容易忽略一个事实：当年，没有数据挖掘，就不会有今天的大模型。

这一章，我们从源头讲起。

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1.什么是数据挖掘？——把数据变成价值的魔法

想象一条信息高速公路：
数据以车流般涌动，而数据挖掘，就是交通系统的“大脑”，负责观察、归纳、预测、优化……最终回答一个问题：

这些数据里到底藏着哪些人类肉眼无法直接看到的规律？

数据挖掘（Data Mining）通常指：
从海量数据中自动或半自动地发现隐含的、有价值的模式、知识或规则的过程。

它能做什么？

• 找趋势：哪些商品常一起购买？
• 做预测：哪个客户可能流失？
• 找异常：这笔交易是不是可疑？
• 做分类：这条评论是不是垃圾评论？
• 做聚类：用户应该如何分群？

今天你看到的推荐平台、广告算法、信用评分、用户画像、运营分析……几乎所有数据驱动的架构，都离不开它。

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2.数据挖掘为什么会出现？——基于人类快“处理不过来”了

1. 材料爆炸时代来临（1980s~1990s）

计算机开始普及后，企业疯狂存数据——客户信息、交易清单、日志、库存、运营素材……
但难题来了：收集得很快，看得很慢。

数据越堆越高，人却看不动。
于是，人们开始思考：

“有没有办法让机器帮我们自动找规律？”

数据挖掘的雏形由此诞生。

2. 数据库技能成熟，器具准备好了（1990s）

数据库变得更快、更便宜后，各种数据集像雨后春笋一样出现：

• 银行的交易记录
• 商超的购物篮数据
• 电信运营商的通话数据

人类第一次面对“真实的大规模数据”，也第一次意识到：
素材里其实藏着金矿。

于是，一个关键的概念被提出：
KDD（知识发现，Knowledge Discovery in Database）

数据挖掘正是 KDD 的核心步骤。

3. 机器学习开始登场（2000s）

当计算机的算力越来越强，“训练模型”这件事不再吃力，人们可以让算法自动学习模式。

这一阶段出现了很多至今仍在用的经典技术：

• 决策树
• 朴素贝叶斯
• SVM
• 聚类算法
• 神经网络的早期模型

此时的数据挖掘，开始变得“聪明”。

4. 大材料+云计算推动新一轮进化（2010s）

当 Hadoop、Spark、分布式系统普及后，数据挖掘从“挖小池塘”变成“挖海洋”。
TB、PB 级的素材也能轻松处理。
企业正式进入数据驱动决策时代。

5. 大模型时代来临（2020s~）

当 Transformer 和大规模训练成为主流时，数据挖掘进入了一个更宏大的叙事：

从挖掘数据库中的知识 ——> 到挖掘世界中的知识。

推荐系统更精准，NLP 更流畅，搜索引擎更智能……
所有这些，都离不开数据挖掘奠定的基础。

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3. 数据挖掘的本质 —— 用规律让机器“理解世界”

无论时代如何变化，有一条本质从未改变：

数据挖掘就是让机器从数据里理解世界，并做出更好的判断。

让我们用一句话总结它的三大使命：

1. 发现什么发生了（描述性）
2. 弄清楚为什么发生了（诊断性）
3. 预测可能会发生什么（预测性）

这正是如今所有 AI 系统最核心的能力。

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4. 为什么学习数据挖掘仍然重要？

即使你想学习的是“大模型开发”，数据挖掘依然绕不过去。

“内容质量工程师”。就是大模型需要海量高质量数据，而数据挖掘就
微调、对齐、提示工程，都依赖对数据结构和模式的理解。
AI 架构最稳定的地基，不会过时。就是数据挖掘

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5. 结语：从数据挖掘开始，走向更高阶的大模型世界

AI 世界里持续发光的基础科学。就是数据挖掘不是一个古老的概念，而
它帮你理解“数据从哪里来、怎样转化、为何有意义”，
让你在未来学习模型训练、模型评估、资料清洗、数据标注时，真正“看得懂底层逻辑”。

这是本系列的第一章。
接下来，我们会继续深入——方法、算法、应用、数据准备到模型训练的链路会逐步展开。