考研方向的数据挖掘是指 一种通过数理模式分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的专业。该专业主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在信息，帮助决策者调整市场策略，作出正确的决策。
具体到考研方向，数据挖掘相关的考研方向包括：
数据分析与挖掘：
通过对海量数据的收集、整理和分析，研究人员可以深入探讨各种考研相关的问题，例如历年的考研报名人数、各专业录取分数线、考生的成绩分布等，以揭示其中的规律和趋势。此外，数据挖掘技术也可以用于发现考生的学习行为、兴趣点等，为精准推送学习资源和个性化辅导提供依据。
数据建模与预测：
利用数据挖掘技术进行数据建模，可以预测未来的考研报名人数、各专业热门程度等，为教育政策制定和高校资源配置提供参考。
数据管理与安全：
随着大数据技术的不断发展，如何有效管理和保护考研数据成为一个亟待解决的问题。研究人员可以探讨如何采用先进的存储技术、制定合理的数据共享和使用政策等，以确保数据的安全性和隐私保护。
数据科学与大数据技术：
这个方向涵盖数据挖掘与机器学习、数据库与数据管理、数据可视化与人机交互、大数据应用与分析等多个方面。学生将学习数据预处理、数据挖掘算法、机器学习、深度学习等技术，以及统计分析和数据可视化方法，以支持决策和业务创新。
综上所述，考研方向的数据挖掘是一个涉及多个技术和应用领域的综合性专业，旨在培养学生在数据分析和挖掘方面的能力，以适应大数据时代对决策支持的需求。