数据挖掘‌是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。它通常与计算机科学相关，并涉及统计学、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等方法‌。


数据挖掘的定义和目标
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含的、事先未知的但潜在有用的信息和知识的过程。其核心目标是将原始数据转化为可操作的决策依据，解决商业、科学、社会等领域的实际问题‌。


数据挖掘的应用领域
数据挖掘广泛应用于多个领域，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。通过高度自动化地分析企业的数据，数据挖掘可以帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策‌。


数据挖掘的过程和步骤
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：


‌数据准备‌：从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集。
‌规律寻找‌：使用某种方法将数据集所含的规律找出来。
‌规律表示‌：以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来‌。
此外，数据挖掘技术还包括以下具体步骤：


‌信息收集‌：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，并选择合适的信息收集方法存入数据库。
‌数据集成‌：将不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中。
‌数据规约‌：通过规约技术减少数据量，但仍保持数据的完整性。
‌数据清理‌：处理不完整、含噪声和不一致的数据。
‌数据变换‌：将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
‌数据挖掘过程‌：选择合适的分析工具处理信息。
‌模式评估‌：由行业专家验证数据挖掘结果的正确性。
‌知识表示‌：将分析信息以可视化的方式呈现给用户‌。