近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会已经进入了大数据时代。大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。
数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。我们只有通过对数据进行挖掘，分析、筛选、比较、综合、才能提取出知识和规则。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们也希望能够在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望"数"兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘从大量数据中提取出隐藏在数据之后的有用的信息,它被越来越多的领域所采用,并取得了较好的效果,为人们的正确决策提供了很大的帮助。
随着现代技术越来越多地应用于产品制造业,制造业已不是人们想象中的手工劳动,而是集成了多种先进科技的流水作业。在产品的生产制造过程中常常伴随有大量的数据,如产品的各种加工条件或控制参数(如时间、温度等控制参数),这些数据反映了每个生产环节的状态,不仅为生产的顺利进行提供了保证,而且通过对这些数据的分析,得到产品质量与这些参数之间的关系。这样通过数据挖掘对这些数据的分析,可以对改进产品质量提出针对性很强的建议,而且有可能提出新的更高效节约的控制模式,从而为制造厂家带来极大的回报。
现代社会越来越依赖于通信系统来沟通信息,通信系统的结构非常复杂,如何保证通信系统安全运转成为一个极其重要的问题。在通信网络运行过程中,会产生一系列警告,这些警告有的可以置之不理,而有的如果不及时采取措施则会带来不可挽回的损失。
由于警告产生的随机性很大,究竟哪些警告可以不予理睬,哪些警告必须迅速处理往往很难判断,一般需要由人工根据经验进行处理,效率不高。数据挖掘可以通过分析已有的警告信息的正确处理方法以及警告之间的前后关系的记录,得到警告之间的关联规则,这些有价值的信息可用于网络故障的定位检测和严重故障的预测等等任务中。根据当前的警告信息,就可以得到其后续发生各种情况的可能性,对危险事件可以起到预防的作用,从而使通信网络得以安全运转。
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