数据挖掘是一种建立在信息系统上的一种技术，其最终目的是从大量的历史数据中发现有价值的、可用的信息和模式。简而言之，它就是使用特定的算法和技术来浏览和分析数据，以解决某些现实问题。而线性回归是一种基于数学理论的统计模型，其目标是根据一组自变量对另一组因变量的关系。
数据挖掘与线性回归之间有着密切的联系。首先，数据挖掘技术可以帮助完成线性回归的前期数据分析工作。它可以检测，建立和发现特定模式，如输入和输出变量之间的关系，以及有关现实问题描述的相关性信息。此外，数据挖掘也可用于对观测到的数据集进行预处理。它可以用于去除异常值，缩小数据范围，建立新的特征量，以及处理缺失值，以使其更适合进行线性回归分析。
此外，数据挖掘技术也可以用于发现多元线性回归模型的最佳参数。它可以帮助可视化数据，并从大量的数据中探索特定的关系，从而获取最佳参数。最后，数据挖掘可以用于结果验证，以证明所构建的模型具有普遍适用性。
因此，可以得出结论，数据挖掘是线性回归分析不可或缺的一部分。无论是发现有效模型的最佳参数，还是验证模型的有效性，数据挖掘统统可以胜任，是现实应用中线性回归分析的优秀助手。
