一、数据挖掘的定义

数据挖掘是一种从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

 二、如何具备良好数据挖掘能力 

1. 技术技能：掌握一定的编程语言和数据科学工具，如Python、R等编程语言，以及Excel、SQL等数据工具。此外，需要掌握数据挖掘相关的技术和算法，如统计分析、机器学习、聚类分析、关联规则等。

2. 数学和统计学知识：了解基本的概率、统计、线性代数等数学知识，以便更好地理解和应用数据挖掘技术。

3. 业务理解能力：能够理解业务需求，根据业务需求选择合适的挖掘方法和模型，并能够将挖掘结果应用于实际业务中。

4. 数据处理能力：能够熟练掌握数据清洗、数据转换、特征提取等数据处理技术，以便将原始数据转化为适合挖掘的形式。

5. 可视化和沟通能力：能够将挖掘结果以图表、报告等形式呈现给非技术人员，并能够与业务人员进行有效沟通和交流。

三、应用案例

以购物篮数据挖掘为例。假设某超市想要通过分析购物篮数据来了解商品之间的关联和销售规律，以优化商品陈列和销售策略，提高销售效率和客户满意度。通过以下步骤，可以展现数据挖掘用处：

1. 数据收集：收集超市的购物篮数据，包括商品信息、销售时间、销售量等。

2. 数据清洗和转换：对收集来的数据进行清洗和转换，以便更好地满足数据挖掘的需求。例如，处理缺失值、异常值、重复值等。

3. 关联规则挖掘：使用数据挖掘技术，挖掘商品之间的关联规则。例如，如果A商品和B商品经常一起被购买，则可以挖掘出关联规则A->B或B->A。

4. 聚类分析：根据商品的属性、销售量等因素，对商品进行聚类分析。例如，可以将商品分为高频购买的商品、低频购买的商品、季节性购买的商品等。

5. 模型预测：根据挖掘出的关联规则和聚类分析结果，预测哪些商品可能会一起被购买，从而优化商品陈列和销售策略。

6. 可视化和沟通：将挖掘结果以图表、报告等形式呈现给业务人员，例如绘制商品之间的关联网络图、聚类分析结果等，并能够与业务人员进行有效沟通和交流。