數據挖掘(DataMining)是從大量數據中通過數理統計算法搜索隱藏于其中的信息的過程。它通常被視為數據庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘技術可以自動或半自動地從大量不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中，提取出隱含在其中的、事先未知的、但又有潛在有用信息和知識的過程。

數據挖掘涉及多個學科，包括統計學、機器學習、模式識別、人工智能、數據庫和可視化技術等。它是通過分析型企業中的重要技術，幫助企業調整市場策略、減少風險并做出正確的決策。

數據挖掘的對象可以是任何類型的數據，如結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。數據源可以是關系數據庫、數據倉庫、文本、多媒體數據、空間數據、時序數據、Web數據等。

進行數據挖掘的基本步驟如下：

1、數據提取

從數據倉庫、數據湖等中提取與分析任務相關的數據，形成數據集，包括訓練集、驗證集和測試集。

2、數據預處理

對數據進行清洗、標準化、歸一化處理和數據變量分箱等操作。

3、數據挖掘實施

根據業務目標，采用適當的挖掘算法和技術，對處理過的數據進行挖掘。

4、結果解釋和評估

對挖掘出的信息進行解釋和評估，以確定其有效性和價值。

5、知識運用

將挖掘出的知識應用于實際問題中，如預測模型、分類模型等。

這些步驟可以根據實際需求進行調整和優化。