计算机数据挖掘是一门综合性强的科学技术，它涉及了计算机科学、信息技术、统计学等多个学科。随着计算机网络技术和信息化改革的飞速发展，中国已经迈入了网络信息时代。网络数据记录着各种信息的生产和人们的生活，在大量信息中如何进行合理的分类、对数据进行科学的分析等问题，已成为我国计算机数据和信息工作者面临的一个热点话题。数据挖掘技术的应用和实施步骤，是对计算机数据挖掘进行深入研究的核心内容。
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际数据中，通过算法提取出隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用信息的过程。这项技术在近年来越来越受到业界的重视。数据挖掘的目的不仅仅在于发现数据中的模式，更重要的是对已发现的模式进行分析和理解，从而使得人们能够更好地利用这些信息进行决策支持。
数据挖掘技术的应用领域十分广泛，比如在金融领域，数据挖掘可以帮助银行和信用卡公司识别欺诈行为；在零售业，数据挖掘可以用来进行顾客细分，预测销售趋势；在医疗保健行业，通过数据挖掘可以发现疾病和特定治疗之间的关系等。无论是在商业、政府、科学还是其他行业，数据挖掘技术都能发挥其应有的作用。
数据挖掘技术一般分为几个主要步骤：问题定义、数据收集、数据预处理、数据转换、数据挖掘、模式评估和知识表示。问题定义是数据挖掘的第一步，这需要根据实际需求明确挖掘的目标。数据收集涉及从各种数据源中收集数据，包括数据库、数据仓库、互联网等。数据预处理包括清洗、集成、转换和归约等操作，以提高数据质量并适应数据挖掘算法的要求。数据转换是将数据转换成适合挖掘的形式。数据挖掘是从数据中提取模式的处理过程。模式评估是评价找到的模式，以确保它们是有效的和有用的。知识表示则是将提取的信息转换成易于理解的形式，如报告、图表等。
在实际操作中，有许多数据挖掘技术可供选择。常用的挖掘方法包括分类、回归、聚类分析、关联规则学习、人工神经网络、遗传算法等。每种方法有其特定的应用场景和优缺点。例如，分类算法可以用来对样本进行分类预测，聚类分析则可以用来发现数据的自然分组。
在数据挖掘过程中，还会使用到多种分析和统计工具，如SPSS和SAS等。这些工具提供了丰富的数据挖掘算法，可以帮助用户高效地进行数据分析和模式发现。这些工具的使用，大大降低了数据挖掘的技术门槛，使得更多的业务分析师和决策者能够参与到数据挖掘的实际应用中来。
数据挖掘不仅仅是一个技术问题，更是一个商业和管理问题。数据挖掘项目能否成功，很大程度上取决于如何将挖掘出的知识应用到业务决策中去。因此，数据挖掘的过程需要与业务流程紧密结合，确保从数据中提取的洞见能够转化为实际的业务价值。
计算机数据挖掘是一门集多学科知识于一体的技术，它通过一系列的算法和工具来处理和分析大量的数据，以期发现数据中隐藏的有价值的信息。随着技术的不断进步和业务需求的日益复杂，数据挖掘技术将会在更多领域发挥更大的作用。
