数据挖掘的含义在于系统地搜集和分析信息，进而从海量数据中提炼出关键的有用信息，挖掘出数据内在的规律、知识、模式等。这一过程融合了统计学、数据库技术、人工智能等多项技术。

探究数据挖掘的本质，即是发现数据内隐藏的规律性、知识性内容，以及数据间的关联性、变化趋势和异常情况。

你必须掌握的十大核心数据挖掘要点

作为一门交叉学科，数据挖掘涵盖了机器学习、数理统计、神经网络、数据库管理、模式识别等领域，运用粗糙集、模糊数学等众多技术。

数据挖掘的价值在于优化预测模型，推动学术研究，促进生产发展，创造商业利益，其最终目的是实现数据的价值转化。

数据挖掘技术的产生背景源于数据的指数级增长，以及人类处理海量数据能力的局限。数据挖掘技术因此成为连接数据与信息、知识之间的桥梁，推动从数据时代向知识时代的转变。

你必须掌握的十大核心数据挖掘要点

数据挖掘与数据分析的区别在于，数据分析通常指狭义的数据分析，即针对特定目的，运用统计方法对数据进行处理，提取有价值信息；而数据挖掘则侧重于从大量数据中发现未知的有价值信息和知识。

数据挖掘软件经历了从第一代到第三代的发展，代表性软件包括CART系统、SAS Enterprise Miner、DBMiner和SPSS Clementine等。

数据挖掘技术主要分为预言和描述两大类，具体方法包括分类、聚类、回归分析、关联规则挖掘、神经网络、特征分析、偏差分析等，这些方法各从不同角度对数据进行深入挖掘。

分类是依据数据特点划分到预定类别中，聚类则是根据数据相似性进行分组，两者目的和应用场景不同。回归分析用于预测变量关系，关联规则挖掘发现数据间的潜在联系。

神经网络以其独特的处理能力，在数据挖掘中尤为有效。Web数据挖掘则是对互联网上的数据进行挖掘，以获取有价值信息。

特征分析旨在从海量数据中提取关键特征，偏差分析则关注数据中的异常点，这些技术在商业、科研等领域有着广泛应用。