官方的定义，数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
通俗易懂的说，数据挖掘就是从大量的数据中，发现那些我们想要的“东西”。
02这个“东西”具体指什么
一种被称为预测任务。
也就是说给了一定的目标属性，让去预测目标的另外一特定属性。如果该属性是离散的，通常称之为‘分类’，而如果目标属性是一个连续的值，则称之为‘回归’。
另一种被称为描述任务。
其他的描述任务还有异常检测，其过程类似于聚类的反过程，聚类将相似的数据聚合在一起，而异常检测将离群太远的点给剔除出来。
03数据挖掘的一般过程包括以下几个方面：
数据预处理数据挖掘后处理
至于数据挖掘和后处理相对来说就容易理解多了。完成了数据的预处理，我们通常进行特征构造，然后放到特定的模型中去计算，利用某种标准去评判不同模型或组合模型的表现，最后确定一个最合适的模型用于后处理。后处理的过程相当于已经发现了那个我们想要找到的结果，然后去应用它或者用合适的方式将其表示出来。
这里涉及到数据挖掘的一系列算法，主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里，最为经典的则是下面这十大算法。
1、分类决策树算法C4.5
C4.5，是机器学习算法中的一种分类决策树算法，它是决策树(决策树，就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法。
2、K平均算法
K平均算法(k-meansalgorithm)是一个聚类算法，把n个分类对象根据它们的属性分为k类(k
3、支持向量机算法
支持向量机(SupportVectorMachine)算法，简记为SVM，是一种监督式学习的方法，广泛用于统计分类以及回归分析中。
4、TheApriorialgorithm
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
5、大期望(EM)算法
大期望(EM，Expectation–Maximization)算法是在概率模型中寻找参数大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚领域。
6、PageRank算法
PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量，衡量网站的价值。
7、AdaBoost迭代算法
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
8、kNN最近邻分类算法
K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
9、NaiveBayes朴素贝叶斯算法
NaiveBayes算法通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，并选择具有大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，其算法也比较简单。
10、CART:分类与回归树算法。
分类与回归树算法(CART，ClassificationandRegressionTrees)是分类数据挖掘算法的一种，有两个关键的思想：第一个是关于递归地划分自变量空间的想法;第二个想法是用验证数据进行剪枝。
结语：
但请不要恐慌，想想自己可以利用机器的力量、数学的力量理解世界的运行规律，去预测或者利用研究到的东西做一些有意思的事情，这也是一种不可多得的享受!