数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识的非平凡过程。这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。数据挖掘，简单地可理解为通过对环境数据的操作，从数据中发现有用的知识。
它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。就具体应用而言，数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出预测。
从商业角度上看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
数据挖掘技术虽是一项新兴的数据处理技术，但其发展速度十分迅猛，至今已经形成了决策树、神经网络、统计学习、聚类分析、关联规则等多项数据挖掘技术，极大的满足了用户的需求。
数据挖掘技术是一个年轻而充满希望的研究领域, 商业利益的强大驱动力将会不停地促进它的发展, 每年都有新的数据挖掘方法和模型问世,人们对它的研究正日益广泛和深入。
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用, 而且要对这些数据进行微观及宏观的统计、 分析、 综合和推理, 以指导实际问题的求解, 试图发现事件间的相互关联, 甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术的研究取得了一定的成果, 但是数据挖掘技术研究仍然面临着许多问题和挑战, 还存在许多问题等待我们去探索和研究。
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