數據挖掘是指從大量數據中發現有價值的信息或模式的過程。它是一種結合了統計學、機器學習、人工智能和數據庫技術的綜合性技術。
數據挖掘技術包括以下幾個方面：
1. 數據預處理：對原始數據進行清洗、去噪、缺失值處理等操作，以提高數據的質量和可用性。
2. 特征選擇：從原始數據中選擇最相關的特征，以減少數據維度和提高模型的準確性。
3. 數據變換：對原始數據進行變換，如聚類、降維等，以便更好地發現數據中的模式和規律。
4. 模型建立：選擇和建立適合特定問題的數據挖掘模型，如分類、聚類、關聯規則等。
5. 模型評估和優化：通過交叉驗證、調參等方法對模型進行評估和優化，以提高模型的準確性和泛化能力。
6. 模式解釋和應用：對挖掘到的模式進行解釋和應用，以幫助決策和預測未來的趨勢。
數據挖掘技術廣泛應用于各個行業和領域，如金融、電商、醫療、社交網絡等，可以用于推薦系統、風險評估、市場分析、用戶畫像等應用場景。
