從數(shù)據(jù)挖掘的角度看利用云端的大數(shù)據(jù)分析引擎來進行數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、模型訓練等步驟。數(shù)據(jù)清洗是預處理階段的重要部分，去除噪聲和異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；特征選擇則是選擇對目標變量影響最大的特征，降低維度，提高模型性能；通過機器學習算法進行模型訓練，得到預測或分類的模型。

在管理方面利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行決策支持。通過對銷售數(shù)據(jù)的深入分析，了解產(chǎn)品的銷售趨勢，為市場策略提供依據(jù)；通過對人力資源數(shù)據(jù)的分析，幫助公司優(yōu)化員工配置，提高工作效率。

再次，在國際物流代理方面，數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)揮重要作用。通過對歷史運輸數(shù)據(jù)的分析，預測未來的運輸需求，提前做好準備；通過對貨物信息的分析，優(yōu)化貨物的配載和路徑規(guī)劃，降低運輸成本。

在社會公益方面，數(shù)據(jù)挖掘有廣泛的用。通過對社區(qū)居民的生活習慣和健康狀況的數(shù)據(jù)分析，更好地提供醫(yī)療服務和社會保障；通過對災害預警數(shù)據(jù)的分析，更準確地預測災害發(fā)生的風險，及時采取對措施。