数据挖掘如何从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（insight）？

数据挖掘从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（Insight）需要经历一定的过程和方法。首先，数据挖掘的目标是从大量的数据中发掘隐藏的模式、关系和趋势，从而生成有用的信息和知识。在实际操作中，可以通过以下步骤来实现从挖掘事实到挖掘洞见的转变：

确定业务目标：首先需要明确数据挖掘的业务目标，即要解决的问题是什么，需要从数据中获得什么样的洞见。

数据收集和清洗：收集相关数据，并进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。

数据探索：通过数据可视化、统计分析等方法，探索数据的特征、规律和关联，发现数据中的事实和模式。

模型建立：基于数据挖掘算法，建立合适的模型来挖掘数据中的潜在规律和趋势，从而得到更深层次的洞见。

模型评估和优化：对建立的模型进行评估和优化，确保模型的准确性和可靠性。

洞见提炼：基于挖掘出的模式和规律，生成有针对性的洞见和见解，为业务决策提供支持。

在实际案例中，可以通过数据挖掘技术从零售销售数据中挖掘出不同产品的销售趋势和关联性，进而为商品定价、促销和库存管理等决策提供洞见和建议。

综上所述，数据挖掘从挖掘事实到成长为挖掘洞见需要经过数据收集、清洗、探索、模型建立、评估和优化等多个阶段，最终得到有用的洞见和见解，为业务决策提供支持和指导。