数据挖掘是指从大量数据中发现先前未知的、有意义的、可解释的模式和知识的过程。在经济管理领域，数据挖掘可以帮助管理者发现数据中的隐藏规律和趋势，从而做出更准确的决策和预测。
数据挖掘的基本概念包括：
数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，以确保数据的质量和有效性。模式发现：通过对数据进行聚类、分类、关联规则挖掘等技术，发现数据中的规律和模式。预测建模：利用回归分析、时间序列分析等方法，预测未来趋势和结果。模型评估和应用：对挖掘得到的模式和规律进行评估，以确保其在实际应用中的有效性和可靠性。在实际操作中，数据挖掘可以应用于市场营销预测、客户关系管理、风险管理、供应链优化等领域。例如，通过对消费者购买行为的数据挖掘，可以发现不同产品之间的关联性，从而制定更有效的市场推广策略；通过对供应链数据的挖掘，可以优化供应链管理，降低成本并提高效率。
因此，对于管理者来说，掌握数据挖掘的基本概念和方法，可以帮助其更好地理解和利用大数据，从而提升企业的竞争力和决策水平。