一、数据挖掘的自动化程度高
数据挖掘技术能够自动从大量复杂数据中识别出有价值的信息，减少了人工干预的必要性。它通过算法和模型，自动进行数据清洗、数据转换和模式识别，大大提高了数据处理的速度和效率。
二、数据挖掘的预测性强
数据挖掘不仅能够分析历史数据，还能基于现有数据预测未来趋势。通过建立预测模型，企业可以预测客户行为、市场趋势等，从而做出更准确的决策。
三、数据挖掘的广泛适用性
数据挖掘技术不受行业限制，可以应用于金融、医疗、零售、制造业等多个领域。它能够处理结构化数据，也能处理非结构化数据，如文本、图片等。
四、数据挖掘的深度分析能力
数据挖掘能够深入挖掘数据中的隐藏模式，通过关联规则分析、聚类分析等方法，发现数据之间的内在联系，为决策提供有力支持。
五、数据挖掘的可扩展性
随着数据量的增加，数据挖掘技术能够扩展处理更大的数据集。它支持并行处理和分布式计算，能够高效地处理大规模数据。
六、数据挖掘的实时性
数据挖掘技术能够实现实时数据分析和决策支持。这对于需要快速响应的业务场景，如股票交易、网络安全监控等，至关重要。
数据挖掘的特点在于其自动化程度高、预测性强、适用范围广、深度分析能力强、可扩展性好以及实时性。这些特点使得数据挖掘成为现代企业决策支持的重要工具。