数据挖掘是指从大规模数据中发现有用信息的过程。数据挖掘需要使用统计学、机器学习等技术来自动化地分析数据，找出其中的模式、趋势和异常点。数据挖掘不但能够减少人工劳动力，同时还能在海量数据中挖掘出难以被察觉的关系，以实现更好的决策及预测。

　　数据挖掘在许多领域都有广泛应用，例如金融、医疗、电商、社交网络等。它可以帮助企业从数据中找到商业机会，如精细的产品定位、优化营销策略、识别欺诈行为等；在科学研究方面，数据挖掘可以帮助研究人员理解复杂的自然现象或社会现象，如预测气候变化、发现新药物等。因此，数据挖掘可以帮助人们更好地理解和利用大数据，具有重要的意义。

　　数据挖掘的主要目的是从数据中发现有用的信息，这些信息可以让人们对某个领域进行更深入的了解，并为相关决策提供支持。数据挖掘的目标通常包括以下几个方面：
　　分类：将数据划分为不同的类别，例如针对客户的购买记录进行分类，以便企业更好地管理和营销产品。
　　聚类：将数据按照相似性质分组，例如根据用户行为将用户分群，以便企业制定更加精细化的服务策略。
　　关联规则挖掘：发现数据之间的关系，例如同时购买牛奶和尿布的顾客比例很高，可以对商品的销售布局进行优化。
　　异常检测：识别不同于正常模式的数据点，例如使用信用卡时出现异常活动的检测。
　　预测：基于历史数据，预测未来的趋势或事件，例如预测股票价格走势、气候等。