從現在的發現來看，資料探勘已經被應用到各行各業當中。其能夠實現的功能也越來越豐富。很多企業和商家都會考慮用資料探勘的方法，來對使用者行為進行分析和預測。從而能夠實現對使用者的跟蹤和偏好資訊分析，有針對性地進行引導和推送。

那麼透過資料探勘，我們可以分析到使用者的哪些行為呢？

首先，我們還是先再次說一下資料探勘的概念。

所為資料探勘，是指能夠從大量的資料中透過演算法搜尋在表面資訊中隱藏的其他更加深層次的資訊。通常來說，資料探勘和計算機科學與技術，統計學，機率學，社會學等學科聯絡十分密切。也需要依靠模式識別，機器學習，強化學習等演算法和工具。

我一直覺得資料探勘和社會學是息息相關的，很多分析和預測也是需要基於社會學的一些知識，才能有一個基礎，也就是資料探勘的目的。所以現在常說的，交叉學科建設，在這種工科和文科之間的互動協作也是十分必要的。

具體的，就我的理解，透過資料探勘，能從以下幾個方面對使用者有更進一步的瞭解。

首先是使用者社交關係。透過對多個使用者的分析，能夠分析出不同使用者之間的社交關係，例如情侶，親屬，閨蜜之類的。有一個定理也是說，人和人最小的組成實際上是6個人，總是能夠透過6個人的關係來進一步深入和了解。所以，透過使用者資訊的分析，就能夠大體上得到使用者的一些固定社交關係。

其次就是使用者偏好。透過對使用者購買行為的分析，日常消費場所，消費水準的分析，能夠知道使用者的購買力，偏好等，從而能夠實現下一步的預測和推送。例如，在淘寶，當我們經常性地搜尋某一類商品的時候，就會發現在後來淘寶就會進行相關商品的推送，實際上這就是資料探勘的結果。

所以綜上所述，資料東西還是可以做很多事情的，儘管我們在處處小心不要暴露自己的隱私。但實際上，當我釋出了這條回答的時候，我的偏好也已經被記錄了。