数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标，它涉及数据预处理、模型与推断、可视化等。数据挖掘包括以下几类常见任务。
1、异常检测异常检测（anomaly detection）是对不符合预期模式的样本、事件进行识别。异常也被称为离群值、偏差和例外等。异常检测常用于入侵检测、银行欺诈、疾病pg电子网站检测、故障检测等。2、关联分析关联规则学习（Association rule learningpg电子网站）是在数据库中发现变量之间的关系（强规则）。例如，在购物篮分析中，发现规则{面包，牛奶}→{酸奶}，表明如果顾客同时购买了面包和牛奶，很有可能也会买酸奶，利用这些规则可以进行营销。
3、聚类聚类是一种探索性分析，在未知数据结构的情况下，根据相似性把样本分为不同的簇或子集，不同簇的样本具有很大的差异性，从而发现数据的类别与结构。4、分类分类是根据已知样本的某些特征，判断一个新样本属于哪种类别。通过特征选择和学习，建立判别函数以对样本进行分类。5、回归回归是一种统计分析方法，用于了解两个或多个变量之间的相关关系，回归的目标是找出误差最小的拟合函数作为模型，用特定的自变量来预测因变量的值。
数据挖掘在大数据相关技术的支持下，随着数据存储（非关系型NoSQL数据库）、分布式数据计算（Hadoop/Spark等）、数据可视化等技术的发展，数据挖掘对事务的理解能力越来越强，如此多的数据堆积在一起，增加了对算法的要求，所以数据挖掘一方面要尽可能获取更多、更有价值、更全面的数据，并从这些数据中提取价值。
