數據挖掘通常采用人工智能、統計學、機器學習等領域的技術和方法。，並將隱藏在大型數據庫中的有用信息提取出來，以通俗易懂的方式呈現給用戶，幫助他們做出決策，制定策略。
數據挖掘有著廣泛的應用，包括金融、醫療、零售、電信等行業。可以幫助企業發現市場趨勢、客戶群體、關聯規則等有價值的信息，從而優化業務流程，提高效率，降低成本。同時，數據挖掘還可以幫助企業更好地了解客戶需求和行為，為產品設計和營銷提供支持。
數據挖掘是壹種強有力的信息處理工具，可以從大量數據中提取有用的信息和知識，為企業決策提供重要支持。
數據挖掘的功能:
1.分類:數據挖掘中的分類主要是根據不同的屬性分類來定義分析對象，建立不同的類組。這是數據挖掘中的常見功能之壹。
2.估計:根據不同相關屬性數據的連續性值，找出屬性之間的相關性，從而了解並獲得某壹特定屬性的未知連續性值。這通常需要回歸分析或類似神經網絡的算法。
3.預測:預測的目的是根據其他屬性的值來預測特定屬性的值。這是數據挖掘的重要功能之壹，可以幫助決策者了解未來的趨勢和變化。
4.關聯分析:數據關聯是數據中重要的發現知識。如果兩個或兩個以上的變量之間存在某種規律性，則稱之為關聯。關聯分析的目的是找出數據中隱藏的關聯網絡。
5.聚類分析:聚類分析也稱為無監督學習，目的是客觀地將具有相同特征的對象歸為壹類。