数据挖掘技术是当前信息技术领域的一个重要分支，涉及从大量数据集中提取或“挖掘”信息和知识的过程。数据挖掘的关键在于能够从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，找到隐藏的、未知的但有潜在价值的信息和知识。数据挖掘技术通过算法自动分析数据，并使用统计学、机器学习、模式识别等方法对数据进行处理，以发现数据间的关联性或者预测未来趋势。
在商业领域，数据挖掘已经成为一种重要的商业信息处理技术。它主要特点是能够对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘的应用范围非常广泛，包括市场营销、金融风险评估、医疗诊断、科学发现等多个领域。
数据挖掘的任务可以分为两大类：定向和非定向。定向数据挖掘的目的是为了特定目标或业务变量进行解释和分类，例如分析收入或反馈等；而非定向数据挖掘则是在没有预设目标域或确定类的前提下，寻找批量数据间的模式或相似性。
具体的数据挖掘任务包括分类、估计和预测。分类任务是最常见的数据挖掘任务之一，它涉及到将对象划分到已定义的类别中。例如，在信用评分系统中，根据申请人的个人信息、财务状况等数据，将信用卡申请者分类为低、中、高风险等不同类别。分类通常需要一系列已分类的实例作为训练集来建立模型，然后使用该模型对未分类的数据进行分类。
估计是分类任务的一个扩展，它不仅包括分类，还要对分类给出的每个类别提供一个定量的值。预测则关注于使用数据挖掘模型对未来事件进行预测。例如，零售商可以使用历史销售数据来预测未来某时间段内的产品销售情况，从而制定相应的库存和促销策略。
数据挖掘技术对于决策者来说极为重要，因为它能够从海量数据中提取有价值的信息，辅助决策，提高决策的效率和质量。数据挖掘技术在实际应用中可以带来巨大的商业效益，例如通过优化营销策略、提高运营效率、预防欺诈行为以及个性化服务等途径，为公司带来利润。
在数据挖掘过程中，必须注意数据源的真实性、大量性、含噪声性。发现的知识应该是用户感兴趣、可接受、可理解且可运用的。数据挖掘不追求放之四海皆准的知识，而是要支持特定的发现问题。数据挖掘的目标是根据企业的业务目标，通过探索和分析大量的数据，揭示隐藏的、未知的或者验证已知的规律性，并进一步将其模型化，形成先进有效的商业决策方法。
数据挖掘过程是一个复杂的过程，通常被称为知识发现过程(KDD)。KDD包括数据预处理、数据清洗、数据集成、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示等多个步骤。其中，数据挖掘是KDD过程中的一个关键步骤，是实际应用算法抽取知识的阶段。数据挖掘本身并不等同于KDD，它只是KDD过程中的一部分，但由于其在整个过程中的重要性，有时人们也将数据挖掘简称为DM，或者称数据挖掘为DMKD（Data Mining as Knowledge Discovery）。
在开展数据挖掘项目之前，需要明确业务目标，定义数据挖掘的问题，选择合适的数据挖掘技术与算法，并确定评价模型性能的标准。数据挖掘是一个迭代的过程，可能需要多次试验不同的数据挖掘方法，才能找到最适合当前问题的解决方案。而在数据挖掘技术的研究与实践中，理解数据挖掘的基本概念、任务和技术是成功应用数据挖掘技术的前提。通过系统的学习和专业指导，可以更好地掌握数据挖掘的核心技术和应用方法，从而在实际工作中发挥数据挖掘的最大价值。
