数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。这一过程通常与计算机科学紧密相关，利用统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等多种方法来实现。 数据挖掘的具体含义和特性可以归纳如下： 1. **定义**：数据挖掘是从大量的数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。 2. **数据来源**：数据挖掘的数据源包括结构化的（如关系数据库中的数据）、半结构化的（如文本、图形和图像数据）以及分布在网络上的异构型数据。 3. **方法和技术**：数据挖掘主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等多种方法和技术。 4. **目标**：数据挖掘的目标是通过分析数据，挖掘出潜在的模式、关联规则、趋势和异常信息，从而帮助人们更好地了解和利用数据，为决策提供支持。 5. **应用领域**：数据挖掘在各个领域中都有广泛应用，如商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。在现代社会，数据已经成为各个领域的核心资源，数据挖掘技术的应用越来越重要。 6. **与其他概念的关系**：数据挖掘与数据分析、数据融合和决策支持等概念相近，但数据挖掘更侧重于从大量数据中提取隐含的、有价值的信息。 数据挖掘是一个复杂而有趣的过程，它需要综合运用多种技术和方法，从大量的数据中挖掘出有价值的信息。随着数据量的不断增大和计算能力的提升，数据挖掘技术将在未来发挥更加重要的作用。
