数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程，它是统计学、数据库技术、机器学习、信息检索、可视化等多领域交叉融合的产物。自1995年第一届“知识发现和数据挖掘”国际学术会议以来，数据挖掘逐渐成为了一个独立的研究领域，并迅速发展成为一个非常活跃的研究方向。其在统计学领域的研究现状主要表现在研究成果、研究阶段和研究内容三个方面。
在研究成果方面，数据显示从2009年的统计学专业期刊中可以收集到相关著作、专著和核心期刊文章。研究成果不仅包括理论介绍，还涵盖了对数据挖掘技术的统计学改进，这些研究对于推动数据挖掘在统计学中的发展起到了重要的作用。
研究阶段方面，数据挖掘在统计学中的研究经历了初始阶段、激增阶段和应用阶段。初始阶段主要是对数据挖掘技术的宏观描述。激增阶段标志着学术界对数据挖掘研究的重视，论文数量显著增加，研究内容也更为多样化。应用阶段则显示出数据挖掘研究走向成熟，并开始向其他领域渗透。
研究内容方面，目前对数据挖掘的研究主要集中在以下几个方面：首先是数据挖掘概念的界定，尽管在表述上有所不同，但内涵上已基本达成一致；其次是数据挖掘方法的研究，包括数据预处理、数据探索、模型建立、结果评估等；再其次是数据挖掘在不同领域的应用研究，如金融、医疗、市场营销等；最后是对数据挖掘技术改进的研究，包括算法优化、系统集成等。
数据挖掘与统计学有着紧密的联系，数据挖掘为统计学提供了新的应用平台，同时也对统计学的理论和方法提出了挑战，促进了统计学的发展。国内学者在这方面也取得了一些成果，如张尧庭教授和谢邦昌教授对数据挖掘概念的明晰和数据挖掘简单规则与方法的介绍，以及朱建平教授及其团队建立的较完整的数据挖掘方法和知识体系。
随着数据挖掘技术的不断成熟，它在统计学及其他领域中的应用将会越来越广泛。未来的研究趋势可能包括进一步探索数据挖掘在处理大数据方面的潜力，提升数据挖掘技术在不同行业中的适用性，以及加强数据挖掘算法的智能化和自动化水平。同时，随着技术的发展，数据隐私和数据安全问题也将成为数据挖掘领域中不可忽视的研究课题。
