数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息或模式的过程。它是一种结合了统计学、机器学习、人工智能和数据库技术的综合性技术。
数据挖掘技术包括以下几个方面：
1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等操作，以提高数据的质量和可用性。
2. 特征选择：从原始数据中选择最相关的特征，以减少数据维度和提高模型的准确性。
3. 数据变换：对原始数据进行变换，如聚类、降维等，以便更好地发现数据中的模式和规律。
4. 模型建立：选择和建立适合特定问题的数据挖掘模型，如分类、聚类、关联规则等。
5. 模型评估和优化：通过交叉验证、调参等方法对模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和泛化能力。
6. 模式解释和应用：对挖掘到的模式进行解释和应用，以帮助决策和预测未来的趋势。
数据挖掘技术广泛应用于各个行业和领域，如金融、电商、医疗、社交网络等，可以用于推荐系统、风险评估、市场分析、用户画像等应用场景。