数据挖掘是近几年来在各个领域都被积极应用的技术。它从海量数据中，把有价值的信息提取出来，以供以后使用。而数据分类是其中最为基础、也是最为重要的一环。
数据分类是把原有的数据集中的数据根据其属性特征，分到一组或多组不同的类中，以便为提取信息打下基础。数据分类的目的也在于使研究者能够在没有类标志的情况下，通过属性特征做出推断，而达到将空间上的数据归入合适的类的目的。
通常的数据分类方法有聚类分析、决策树等，它们可以根据数据集的不同特征，做出更为合理的分类模型，以便更好地提取有用信息。
数据分类对于提高数据挖掘效率具有重要的意义，只有把非结构化的数据集妥善地归类，才能在很大程度上提高挖掘的效果。因此，数据分类在数据挖掘中也具有不可替代的作用。
