利用数据挖掘结果进行决策和优化是管理者在日常工作中面临的重要问题。首先，管理者需要明确数据挖掘的目的，确定需要解决的具体问题，比如市场营销、客户关系管理、供应链优化等。其次，管理者需要确保数据的质量和准确性，只有高质量的数据才能产生有意义的挖掘结果。接下来，管理者可以借助数据挖掘工具和技术，如聚类分析、关联规则挖掘、预测建模等，来发掘数据中隐藏的模式和规律。在得到数据挖掘结果后，管理者需要结合自身的经验和专业知识对结果进行分析和解释，以确保理解其背后的含义。最后，管理者可以将数据挖掘结果应用于实际决策和优化中，比如调整营销策略、优化产品组合、改进供应链管理等，从而实现业务目标和提升绩效。
举例来说，一家电商企业可以利用数据挖掘结果来优化商品推荐系统。通过分析用户的历史购买数据和浏览行为，利用关联规则挖掘技术发现用户购买商品的潜在关联性，进而优化商品推荐策略，提高用户购买转化率和客户满意度。
综上所述，管理者可以通过明确目的、确保数据质量、运用数据挖掘工具、结合经验分析和应用结果等步骤，有效地利用数据挖掘结果进行决策和优化，实现业务增长和持续改进。