数据挖掘是一种从海量数据中抽取有价值知识的技术，它在当今信息化社会中扮演着至关重要的角色。随着信息技术的进步，大量的数据被收集并存储在数据库中，形成了所谓的“数据海洋”。然而，这些数据本身并不能直接转化为有用的信息，因此，数据挖掘成为了解析其中隐藏模式和知识的关键。
数据挖掘的研究主要受到两个因素的推动：一是由于自动化数据采集和成熟数据库技术的发展，使得数据产生和存储变得容易；二是由于数据的爆炸性增长，导致单纯的数据管理和存储已经不能满足需求，人们需要深入理解和利用这些数据。然而，尽管数据丰富，但知识贫瘠的现象普遍存在，即“数据坟墓”，这强调了数据挖掘工具和方法的必要性。
数据挖掘的过程通常包括多个步骤：数据清理是为了去除噪声和不一致的数据；接着，数据集成将来自不同来源的数据整合；然后，数据选择只选取与分析任务相关的部分；数据变换则是将数据转换成适合挖掘的格式，如通过汇总和聚集操作；接下来，使用各种智能算法进行数据挖掘，寻找模式；模式评估根据兴趣度度量来识别有价值的模式；知识表示将挖掘出的知识以可视化和易于理解的方式呈现给用户。
数据挖掘的主要任务分为描述性和预测性两种。描述性任务关注数据的总体特性，而预测性任务则用于对未来趋势进行推断。数据挖掘的功能则更具体地定义了要寻找的模式类型，例如：
1. 概念/类描述：提供对数据类或概念的概括和区分。
2. 关联分析：找出属性值共同出现的规则，如购物篮分析。
3. 分类和预测：构建模型以预测分类标签或数值结果。
4. 聚类分析：根据相似性将数据对象分组。
5. 孤立点分析：识别与整体模式不符的异常数据点。
6. 演变分析：研究数据随时间变化的规律。
有趣模式的判断标准涉及易理解性、有效性、潜在有用性和新颖性。常见的度量标准包括支持度和置信度，而用户的主观认知和意外性也是评价模式价值的重要因素。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，包括单维、多层和多维规则的挖掘，以及基于约束的挖掘，这些都是为了寻找那些能够揭示数据之间强关联的规则。
数据挖掘是一个复杂且多步骤的过程，旨在从大数据中提炼出具有价值的知识，以支持决策和洞察未知模式。随着技术的不断发展，数据挖掘在各个领域的应用越来越广泛，包括商业智能、市场分析、医疗健康、社交网络分析等，成为理解和利用大数据的核心手段。
