数据挖掘是一种新兴的数据库技术，它用于从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取出人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。它作为一种新的数据处理技术，随着信息技术的迅猛发展和数据库技术的应用推广，数据挖掘技术应运而生。本文将对数据挖掘技术进行全面的概述，并分析其组成和方法。
数据挖掘技术的核心模块已经形成了数据库技术、人工智能和数理统计三大技术领域。目前，高性能的关系数据库引擎的广泛数据集成以及相关理论研究和技术的成熟，使得数据库挖掘技术已经进入了实用阶段。国际上，KDD（数据库中的知识发现）会议已经成为计算机领域的研究热点。而在国内，数据挖掘研究起步较晚，但自1993年国家自然科学基金首次支持该项目以来，知识发现的基础理论及其应用研究在国内众多高等院校和科研机构中已经开展。
数据挖掘系统通常包含以下几个组成部分：
1. 数据库/数据仓库或其他信息库：它是数据挖掘的操作对象，包括可以进行数据收集、存储、处理和集成的数据库、数据仓库或其他类型的信息库。
2. 数据库/数据仓库服务器：根据客户的数据挖掘请求，服务器负责提取相关数据并反馈信息。
3. 知识库：用于指导数据搜索、查找、分析或评估模式的兴趣度的领域知识集。它包括了用于数据信息集中属性或属性值组成的数据抽象层的概念分层和用户确信方面的知识数据。
4. 数据挖掘引擎：一组功能模块，用于特征化、关联、分类、聚类分析以及演变和偏差分析。它是数据挖掘系统的基础组成。
5. 模式评估模块：在数据挖掘实现中起关键作用。它参照兴趣度进行度量，并与数据挖掘模块交互配合，以便将数据搜索、归并、聚焦在有趣的模式操作。它也可以使用兴趣度阈值作为评定参数，过滤发现的模式挖掘数据，或与数据挖掘模块集成在一起使用。
6. 图形用户界面（GUI）：以图形界面的形式提供用户数据查询操作或指令任务，并提供中间参考信息提示、帮助搜索、确定聚焦兴趣度，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘的操作模块。它是用户与数据挖掘系统之间通信的桥梁，用户与系统交互的中介。
在具体应用时，可以根据挖掘任务的不同及数据的特点采用不同的数据挖掘方法。例如：
1. 关联分析（Association Analysis）：用于在数据处理中发现大量数据集中的项集之间的有趣关系。这在市场篮子分析、零售业等领域特别重要。
2. 分类分析（Classification Analysis）：通过构建分类模型来预测数据对象的类别。分类分析方法包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。
3. 聚类分析（Clustering Analysis）：通过将数据集分成不同的群组（即聚类），使得组内相似度高而组间相似度低。聚类分析方法包括K-means算法、层次聚类、DBSCAN等。
4. 预测建模（Predictive Modeling）：使用历史数据来训练模型，然后用该模型进行预测。预测建模是银行、保险、医疗保健等领域预测未来行为的关键技术。
5. 异常检测（Anomaly Detection）：目的是识别数据中的异常或罕见项目，这在欺诈检测、系统监控、公共安全等领域具有实际应用价值。
6. 时序模式挖掘（Sequence Pattern Mining）：用于发现时间或顺序数据中的模式，常见于生物信息学、用户行为分析等。
数据挖掘技术正逐步成熟，并被广泛应用于商业智能、金融分析、医疗诊断、生物信息学、网络安全等诸多行业。随着技术的不断进步，我们预期未来数据挖掘将会更智能化、自动化，并能够处理更加复杂的数据和挖掘更加深层次的知识。
