数据挖掘（Data Mining）是指 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的，但又有潜在有用信息和知识的过程。它依赖于统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域的知识和技术。数据挖掘的核心在于通过特定的计算机算法对大量数据进行自动分析，揭示数据中的隐藏模式、未知的相关性和其他有用的信息。
数据挖掘具有以下特点：
基于大量数据：
数据挖掘是在海量的数据资源中进行的处理过程。
自动发现模式：
通过特定的算法自动发现数据中的模式和关联。
多领域交叉：
涉及统计学、机器学习、数据库及人工智能等多个学科和技术领域的交叉融合。
结果多样性：
数据挖掘可以发现多种类型的信息，包括关联、趋势、异常等。
迭代交互性：
数据挖掘过程往往是迭代的，需要根据结果不断调整和改进算法。
数据挖掘的主要任务包括关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。它广泛应用于市场分析、风险管理、客户关系管理、科学探索等多个领域，为决策提供支持，发现新的商业机会，优化业务流程等。