數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是指通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)和算法，在大量數(shù)據(jù)中發(fā)掘出隱藏的、有用的、未知的模式和規(guī)律的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息，用于支持決策、預(yù)測(cè)和分析等方面。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)分析和人工智能領(lǐng)域的重要分支，它涉及到多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，例如統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、模式識(shí)別等。

數(shù)據(jù)挖掘的基本流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型建立、模型評(píng)估等幾個(gè)主要步驟。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、變換、歸一化等處理，以便于后續(xù)的分析和建模。在特征選擇階段，選取數(shù)據(jù)中最重要、最有用的特征，降低維度和噪音，提高建模和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。在模型建立階段，根據(jù)任務(wù)需求選取合適的算法和模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和建模，得到預(yù)測(cè)模型。在模型評(píng)估階段，對(duì)模型的準(zhǔn)確性、魯棒性、泛化性能等進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。

數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用包括市場(chǎng)營(yíng)銷、金融風(fēng)險(xiǎn)管理、醫(yī)學(xué)診斷、社交網(wǎng)絡(luò)分析、電子商務(wù)等眾多領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已成為現(xiàn)代企業(yè)和科學(xué)研究不可或缺的工具之一，它能夠提供關(guān)鍵性的業(yè)務(wù)洞察和科學(xué)發(fā)現(xiàn)，幫助人們更好地理解和利用數(shù)據(jù)，為決策提供有效的支持。