数据挖掘是从大量的、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。这些数据可以是结构化的，如数值和文本，也可以是半结构化的，如图像和声音等。
数据预处理是数据挖掘的重要一步，主要包括数据清理、数据集成、数据转换和数据规约等技术。数据清理可以去掉重复数据，处理缺失值和异常值；数据集成将多个数据源的数据整合到一起；数据转换可以将数据转换成适合于挖掘的形式；数据规约可以降低数据的复杂性，减少挖掘时间。
聚类分析是一种将数据集划分为若干个类似的数据组或簇的技术。同一簇中的数据尽可能相似，而不同簇中的数据尽可能不同。聚类分析可以应用于市场细分、客户分类、异常检测等方面。
分类与预测是数据挖掘中的一项基本任务，主要是根据已知的训练数据集建立模型，然后使用该模型对新的输入数据进行分类或预测。常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
关联规则挖掘是从大量数据中挖掘出项集之间的有趣关系，主要应用于购物篮分析和网页推荐系统。常见的关联规则挖掘算法有Apriori和FP-Growh等。
时间序列分析主要是对一维时间序列进行统计分析，以发现其内在的规律性。常见的时间序列分析算法有ARIMA和指数平滑等。
决策树是一种常用的分类方法，通过递归地将数据集划分为若干个子集，每个子集都采用最佳划分标准进行划分，直到满足终止条件。贝叶斯分类器则是基于概率论的一种分类方法，通过计算每个类的条件概率来决定样本所属的类别。
潜在语义分析是一种用于处理和分析文本的技术，通过挖掘文本中隐藏的主题或概念来发现文本中的内在联系和规律性。该技术主要应用于自然语言处理和信息检索等领域。
可视化技术是利用图形图像的方式对数据进行展示，可以帮助用户更好地理解和分析数据。可视化技术包括图表、图形、地图等多种形式，可以根据不同的需求选择适合的可视化方式。
