数据挖掘是一种利用统计学、机器学习和数据库技术来发现模式和关联性的过程。通过对大规模数据集的分析，数据挖掘可以帮助管理者发现隐藏在数据背后的有价值信息，从而指导决策和行动。
数据挖掘与计算智能有密切的关联。计算智能是一种模仿人类智能行为的技术，包括机器学习、模式识别和智能优化等方法。而数据挖掘正是利用了这些计算智能的方法，通过对大量数据的分析和学习，来发现数据中的模式和规律。因此，数据挖掘可以被看作是计算智能在大数据背景下的应用，是计算智能的重要领域之一。
在实际应用中，数据挖掘可以帮助管理者实现更精准的营销，通过对客户行为数据的分析，发现潜在客户群体和他们的行为特征，从而精准定位营销策略；可以帮助企业预测市场趋势，通过对历史数据的分析，发现市场变化的规律，从而提前做出调整和应对；可以帮助企业降低风险，通过对金融数据的分析，发现风险因素和规律，从而制定风险管理策略。总之，数据挖掘在管理决策中有着广泛的应用前景。
因此，管理者应当重视数据挖掘在决策中的作用，加强对数据挖掘技术的理解和应用，以提升决策的科学性和准确性。