数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的学科，决策树算法作为常用的知识发现工具，在模式识别和预测分析中发挥重要作用。决策树通过构建树状结构模拟决策过程，根据信息增益选择最佳分割属性，递归地对数据进行分割。决策树易于理解和转化为简单规则，实现了数据分类的核心思想，并为复杂任务提供基础。在实际应用中，算法如C4.5、CART和随机森林等进一步提升了模型性能。