数据挖掘是从庞大且复杂的数据集中找出有价值信息的过程。这一过程强调数据的有效性、新颖性、实用性及可理解性。数据挖掘跨多个领域，融合了机器学习、统计学、神经网络、数据库技术、模式识别、粗糙集理论及模糊数学等。
数据挖掘技术大致可以分为四大类：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。在统计方法中，我们有回归分析（包括多元回归与自回归）和判别分析（如贝叶斯判别、案例基推理法、遗传算法及贝叶斯信念网络）。神经网络方法包括前向神经网络（例如BP算法）与自组织神经网络（例如自组织特征映射和竞争学习）。数据库方法侧重于数据分析及OLAP技术，还包含基于属性的归纳方法。
统计方法主要关注数据的定量分析，通过回归分析和判别分析等技术，从大量数据中提取有价值的信息。判别分析则侧重于区分不同类别的数据，通过贝叶斯判别、案例基推理法、遗传算法及贝叶斯信念网络等方法实现。机器学习方法强调模型的训练与优化，通过学习数据中的规律，生成能够对未知数据进行预测的模型。神经网络方法模拟人脑神经元的工作原理，通过前向神经网络和自组织神经网络等技术，实现数据的自动分类和模式识别。
数据库方法则侧重于数据的分析和可视化。基于可视化的数据分析技术，可以帮助我们从多个角度理解数据，而OLAP技术则提供了强大的数据分析工具，使我们能够快速地对数据进行切片、切块、旋转等操作。面向属性的归纳方法则是通过归纳学习，从已知的数据中发现潜在的模式和规则。
总的来说，数据挖掘技术的应用范围非常广泛，涵盖了从金融、医疗到市场分析等众多领域。通过这些技术，我们可以更好地理解和利用数据，为决策提供有力支持。
