根据给定文件的信息，我们可以提炼出以下关于数据挖掘的关键知识点：数据挖掘是通过自动或半自动的方式从大量数据中提取有价值、未知且可操作的信息的过程。随着信息技术的发展与应用，企业和组织积累了大量的数据。这些数据如果仅仅作为存储而没有进一步分析利用，则会成为“数据坟墓”。数据挖掘能够帮助企业发现数据背后的潜在价值，支持决策制定，优化业务流程，提高竞争力。数据挖掘是一种多步骤过程，包括数据准备、模式识别、模型构建以及结果解释等阶段。它不仅依赖于统计学、机器学习和数据库技术，还需要结合领域知识进行有效分析。数据挖掘可以应用于各种类型的数据，如结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据（如XML文档）、非结构化数据（如文本和图像）以及流式数据等。数据挖掘可以发现多种类型的模式，包括但不限于关联规则、聚类、分类、回归和异常检测。数据挖掘的技术主要包括统计方法（如回归分析、假设检验）、机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络）和数据库技术（如数据仓库、联机分析处理(OLAP)）。数据挖掘在众多领域都有广泛的应用，例如市场营销、客户关系管理(CRM)、金融风险管理、医疗健康、社交媒体分析等。数据挖掘面临的主要问题包括数据质量、隐私保护、模型解释性和计算效率。