数据挖掘是从大量数据中发现有价值的知识的过程，是一项计算机科学技术，在有限的时间内发现有用的、令人惊讶的和非明显的的数据规律。从技术的角度来看，数据挖掘可能涉及从多种类型的数据中发现出有用的信息。
从先进的数据挖掘技术模型来看，可以将其分为三类：分类、聚类和关联分析，每种技术都有其独特的范式，并能够支持不同的任务。
分类是最常见的数据挖掘技术，通常用于对样本进行分类和分类。通过识别输入信号数据中的有用特征，能够基于给定的规则，将新的数据分类到正确的分类中。
聚类的目的是将具有相似特征的数据聚集在一起，而关联分析则可以获得各种数据之间的联系，从而可以进一步发现有用的信息。
借助数据挖掘，还可以借助强大的机器学习和神经网络技术，自动发现隐藏在数据中的有用模式，从而改善某些业务领域的高级分析能力。
另外，数据挖掘还可以涉及相关的应用领域，如社交网络分析、大数据、深度学习等。总之，做好数据挖掘工作所需要的技术和知识确实比较多，可应用的范围也很广泛，因此，专业熟练的挖掘工程师在这一领域非常重要。
