数据挖掘是从可用数据中发掘出隐藏信息和获得知识的过程。在当今的环境中，数据挖掘是一项重要而又有挑战性的任务，需要有一定的技术和知识去支持。
首先，对算法和数据结构知识和理解非常重要。想要在数据挖掘中发挥最好的作用，有必要理解各类算法的原理及其优缺点，这样才能确定最适合的算法。此外，数据挖掘师需要熟悉不同类型的数据结构，可以让原始数据发挥更大的作用。
其次，对统计学、数据分析和机器学习的理解是非常必要的。统计学能帮助业务人员理解数据性质，而数据分析则是量化数据和识别规律的基础。此外，数据挖掘也需要有机器学习技术的支持，例如神经网络、决策树等。机器学习能帮助软件自动从数据中提取信息并做出判断。
作为数据挖掘师，除了上述的技术知识，还需要拥有解决问题、复杂思维和通解读数据等能力，以及结合实际情况关注业务目标，用模型验证和数据聚合等方法将挖掘出的知识转化为有用的结论。就是这些，让数据挖掘拥有了更广阔的领域。
