数据挖掘(DataMining)是从大量数据中通过数理统计算法搜索隐藏于其中的信息的过程。它通常被视为数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘技术可以自动或半自动地从大量不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取出隐含在其中的、事先未知的、但又有潜在有用信息和知识的过程。

数据挖掘涉及多个学科，包括统计学、机器学习、模式识别、人工智能、数据库和可视化技术等。它是通过分析型企业中的重要技术，帮助企业调整市场策略、减少风险并做出正确的决策。

数据挖掘的对象可以是任何类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据源可以是关系数据库、数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据等。

进行数据挖掘的基本步骤如下：

1、数据提取

从数据仓库、数据湖等中提取与分析任务相关的数据，形成数据集，包括训练集、验证集和测试集。

2、数据预处理

对数据进行清洗、标准化、归一化处理和数据变量分箱等操作。

3、数据挖掘实施

根据业务目标，采用适当的挖掘算法和技术，对处理过的数据进行挖掘。

4、结果解释和评估

对挖掘出的信息进行解释和评估，以确定其有效性和价值。

5、知识运用

将挖掘出的知识应用于实际问题中，如预测模型、分类模型等。

这些步骤可以根据实际需求进行调整和优化。