云计算是一种基于网络平台的分布式计算模式，它利用互联网将大规模的计算资源统一管理和调度，为用户提供按需的计算能力。这种计算模式是虚拟化的，用户不需要了解具体的物理位置和设备，只需要通过互联网就能够访问到各种服务和资源。在数据挖掘领域，云计算提供了一个强大的解决方案，用于处理和分析大规模、不断增长的数据集。
数据挖掘是知识发现的关键步骤，它从大量原始数据中提取有价值的信息和知识，这些信息和知识通常以数据模式和趋势的形式存在。在云计算环境中，数据挖掘过程可以通过多个并行服务器进行，从而实现对大数据的高效处理。这种环境下，数据挖掘的任务可以从集中式架构中的单机计算转变为分布式计算，提高了处理速度，扩展了处理能力。
云计算的特点包括超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、可扩展性和按需服务。这些特点对于数据挖掘技术优势的实现至关重要：
1. 超大规模：云计算平台具有巨大的存储和计算能力，能够支持大量的数据集和复杂的数据挖掘算法。比如，Google和亚马逊等公司拥有数十万台服务器来支撑其云计算服务，这些服务器构成了一个庞大的资源池。
2. 虚拟化：云计算让资源虚拟化，用户能够通过网络访问虚拟的计算机资源，包括存储和计算能力，而不必关心资源的具体物理位置和形态。
3. 高可靠性：通过数据多副本和计算节点同构可互换等措施，云计算平台确保数据传输、存储和处理的可靠性远超传统的本地存储。
4. 通用性：云计算平台能够支持多种不同的应用，可以在同一平台上运行多种服务和应用，满足各种不同的业务需求。
5. 可扩展性：云计算平台的规模可以根据需求动态调整，这意味着用户可以根据实际需要增加或减少资源的使用，从而获得灵活的服务。
6. 按需服务：用户可以根据实际需求进行资源的付费使用，类似于水电费等公共事业费用的支付模式，实现资源的按需分配。
7. 建设成本低：由于云计算平台利用自动化和集中式管理，因此能够降低企业的数据中心建设和管理成本。同时，技术的普及使得相关的软硬件成本也相对降低。
在数据挖掘方面，云计算的优势主要体现在以下几个方面：
1. 大规模数据处理：云计算可以处理PB级的数据，这对于传统集中式的数据挖掘是一个巨大的挑战。
2. 并行处理能力：云计算支持将数据挖掘算法并行化，大大提高了处理速度，缩短了挖掘周期。
3. 资源弹性：云计算资源可以根据数据挖掘任务的需求动态增减，灵活应对不同的数据挖掘场景。
4. 成本效益：云计算按需使用资源的特性，使得用户可以根据自己的需求和预算，合理分配计算资源，避免了不必要的投资。
5. 安全性和隐私保护：虽然云计算存在安全隐患，但通过不断开发和升级网络安保技术，云计算平台能够提供与本地数据挖掘相当甚至更高的安全标准。
云计算提供了传统集中式数据挖掘所无法比拟的优势，包括处理能力、弹性、成本效益以及安全和隐私保护。随着云计算技术的不断发展和成熟，其在数据挖掘领域的应用将越来越广泛，进一步推动知识发现和智能决策的进程。
