数据挖掘是一种技术，它利用大量的数据源和复杂的算法来发现有趣的信息和有用的知识。 数据挖掘数据源可以从各个领域收集，从而创造新的价值，开辟出更多的商机。
数据挖掘数据源的种类繁多，他们的来源也千差万别。 其中包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、无信息数据，以及传感器和网关数据等。
结构化数据是一种高度标准化的数据，一般来说，结构化数据来源于传统的关系型数据库，也可以是数字文件和电子表格，比如包含个人用户信息的CRM系统，或企业内容管理系统中的各类文档等等。
半结构化数据比较不常见，但其重要性也非常大。数据源可能是HTML，Word文档，PDF文档，新闻，社交网络中的Twitter数据，以及来自其他来源的数据等等。
非结构化数据，又称为未规则数据，其可用性非常高，它可以更多地帮助我们了解单个事件或行为。它可以是影像，语音，视频，虚拟现实或人工智能等不同类型。
无信息数据是空数据，仅为用户的引用，没有其他有用信息，多用于清除不需要的数据。
最后，传感器和网关数据是比较新型的数据挖掘数据源。它们有助于收集用户行为数据，了解用户购买行为习惯，分析开发未来产品，制定更有效的广告策略，以及提升研究开发工作。
归结起来，数据挖掘数据源有无数种，根据不同的应用场景和目标，相应地使用合适的数据来达到最佳效果。任何一种数据挖掘数据源都可以成为数据挖掘技术的重要数据来源，为组织实现智能分析和有效利用数据，带来丰富的商机和新的价值。
