统计数据挖掘是指透过算法搜寻从大批统计数据中暗藏信息的过程。与以检视统计数据为重点项目的统计数据挖掘不同，统计数据挖掘的重点项目从统计数据中辨认出科学知识准则统计数据挖掘得出推论，应用领域是人类的井鼠，而统计数据挖掘辨认出的科学知识准则能直接应用领域于预估。
可能将还是极难认知。比如说以电信公司行业为大背景，电信公司电信公司辨认出有些使用者常常不及时处理订阅，那么这些使用者有什么特点，如果怎样应付呢？透过统计数据挖掘，透过对统计数据的检视，能辨认出82%的贫困户没及时处理缴付。因此，推论是收入低的人往往不及时处理交费，须要减少传送速度。透过统计数据挖掘的方法，能透过撰写的演算法找出深层的其原因。其原因可能将是住在圆圈之外的人，由于住的地方偏僻，没缴付营业网点导致缴付不及时处理，推论是须要设立更多的便捷银行营业网点或自助式缴付点。
随着消费市场的发展和技术的插值，消费市场上的统计数据挖掘辅助工具不断涌现。如果怎样优先选择？以下是目前消费市场上常见的三种统计数据挖掘辅助工具，方便快捷您在优先选择时参照。
一、统计数据挖掘辅助工具思福卢应用领域软件Smartbi。
思福卢应用领域软件Smartbi不仅能为使用者提供更多简单的INS13ZD建模、拖曳操作方式和程序化、建模的建模介面，还能提供更多大批的统计数据后处理操作方式。透过广度统计数据建模，为企业提供更多预估能力，全力支持各种高效率新颖的机器学习演算法，主要包括进行分类、控制点、重回等演算法，主要包括方法论重回、计算机程序、乱数丛林、简单可计算性、全力支持矢量机、非线性重回、K平均数、DBSCAN、柯西混合模型。
常规后处理方法主要包括：乱数采样、加权采样、分层采样、统计数据拆分、字段过滤与映射、列优先选择、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、元统计数据编辑等。全力支持统计数据的特殊处理:离散连续统计数据，将字符统计数据转换成离散统计数据，降维提取高维统计数据的主要成分特征。它还全力支持根据须要预估的目标自动为使用者优先选择特征。这些特殊的处理操作方式能很容易地帮助使用者使用有效的统计数据，并帮助使用者从许多统计数据中找出有价值的统计数据。
2.统计数据挖掘辅助工具IBMSPSS。
自2015年IBMSPPS开始提供更多统计产品和服务方案以来，该应用领域软件的各种高级功能被广泛应用领域于学习演算法、统计分析、文本分析和与大统计数据集成的场景中。与此同时，SPPS允许使用者使用Python和R透过各种专业扩展来改进SPSS语法。
IBMSPS工作台适用于处理文本分析等大型项目，允许在不编程的情况下生成各种统计数据挖掘演算法。也可用于基本的神经网络，如异常检测、可计算性网络、CARMA.Cox重回和使用多层传感器进行反向传播学习。
俗话说工欲善其事，必先利其器，拥有一个好用的统计数据挖掘辅助工具是非常重要的。统计数据挖掘辅助工具的具体优先选择最终取决于个人目前的业务需求和研究目标，但多尝试常常对的。
