数据挖掘，又称为数据库中的知识发现，是一种从大量数据中提取有用信息的过程。这个过程涉及到对数据的清理、集成、转换、探索和模型化，目的是提取出有价值的知识，并能够被企业所利用。数据挖掘的应用广泛，包括金融、医疗、零售、电子商务等多个领域。
1. 数据预处理：数据预处理是数据挖掘的重要步骤，包括数据清理、数据集成、数据转换和数据简化等。数据清理能够消除噪声和异常值，确保数据的准确性和一致性；数据集成能够将多个数据源的数据进行整合，形成完整的数据视图；数据转换和数据简化是将复杂的数据转换为更容易处理和挖掘的形式。
2. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是寻找数据集中项之间的有趣关系。例如，在零售业中，关联规则可以用来发现商品之间的关联关系，从而制定更好的营销策略。
3. 分类和聚类分析：分类和聚类分析是两种常用的数据挖掘技术。分类算法通过训练集学习分类模型，将新的数据点分类到预定的类别中；聚类分析则将相似的数据点归为一组，从而发现数据的分布模式。
4. 预测模型：预测模型是利用已知的数据来预测未来的结果。通过建立预测模型，可以对企业的发展趋势、市场趋势等进行预测，从而制定出更好的决策。
5. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深度神经网络来模拟人脑的学习过程。深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
6. 可视化技术：可视化技术是将数据以图形或图表的形式展示出来，帮助用户更好地理解数据。通过可视化技术，可以直观地展示数据的分布、趋势和关联关系等。
