数据挖掘是从大量数据集中提取有用信息和知识的过程。它通常涉及使用算法和技术来分析数据，以发现数据中的模式、趋势和关联。数据挖掘可以帮助企业和组织理解客户行为，预测市场趋势，优化运营流程等。
数据挖掘的过程大致可以分为以下几个步骤：
- 定义问题：明确数据挖掘的目的和需要解决的问题。
- 数据收集：从各种数据源中收集相关的数据。
- 数据预处理：清洗和整理数据，处理缺失值、异常值等问题。
- 数据转换：将原始数据转换成适合挖掘的格式。
- 数据挖掘：应用各种算法和技术来分析数据，发现有用的信息和模式。
- 模式评估：评估发现的模式的有效性和适用性。
- 结果解释和利用：将发现的模式解释为可理解的知识，并应用于实际决策中。
数据挖掘在各个领域都有应用，比如电子商务可以根据用户的购买历史推荐商品；银行可以通过分析用户的信用记录来评估风险；医疗行业可以利用患者的数据进行疾病预测和治疗方案优化等。
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的、未被认识的、但具有潜在价值信息的过程。它是一个复杂的任务，涉及多种分析方法，
如关联分析（找出变量之间的关系）、
聚类分析（将相似的数据对象分组）、
分类分析（将数据对象分配到预定义的类别中）、
异常分析（识别数据中的异常或不寻常模式）、
特异群组分析（识别数据中的小而独特的群体）
**演变分析（检测数据随时间的变化趋势和模式）**等。
需要注意的是，数据挖掘与信息检索是两个不同的概念。信息检索主要是通过查询和索引来快速查找和获取已知的特定信息，比如在数据库中查找某个特定的记录，或在互联网上搜索某个特定的网页。虽然信息检索也可以使用复杂的算法和数据结构，但它主要依赖于已有的索引和数据的明显特征来实现。
相比之下，数据挖掘的目标是在没有明确问题定义的情况下，发现数据中的潜在模式和知识，这往往需要更高级的数据分析和机器学习技术。