数据挖掘是一种从海量数据中提取出隐含的、以前未知的、潜在有价值的模式或信息的过程。这个过程通常涉及对大量数据的自动或半自动的探索和分析，发现有意义的结构和关系。随着互联网的发展、电子商务的繁荣以及各种传感器技术的进步，数据的收集和存储速度已经达到了前所未有的水平，每小时可以生成数GB甚至TB的数据。

在商业领域，数据挖掘被视为提高竞争力的关键工具。例如，在客户关系管理中，通过分析客户的购买行为、浏览历史等数据，企业能够提供更个性化、定制化的服务，从而获得竞争优势。此外，银行和信用卡交易的数据分析也有助于识别潜在的欺诈行为，保护消费者和企业的利益。科学角度来看，数据挖掘在处理如卫星遥感数据、天文观测数据、基因表达数据或大型科学模拟产生的数据时显得尤为重要。

传统的数据分析方法往往无法应对这些大规模数据集，而数据挖掘则能帮助科学家快速分类和分割数据，形成假设，推动科研进步。数据挖掘面临的挑战之一是“数据差距”。尽管我们积累了海量的数据，但实际被分析和利用的部分却相对较少。如图所示，自1995年以来，数据的总量增长迅速，而分析师的数量却远远跟不上数据的增长速度。

因此，数据挖掘技术的发展解决这一问题，提高数据的利用率。数据挖掘包括多种技术，如关联规则学习、聚类分析、分类、序列模式挖掘、异常检测等。关联规则学习用于发现项集之间的有趣关系，比如购物篮分析；聚类分析则是将数据分为相似组的过程；分类是通过构建模型预测新实例的类别；序列模式挖掘关注事件发生的顺序；异常检测则用于识别数据集中不寻常或偏离正常模式的点。

在实际应用中，数据挖掘通常需要经过预处理步骤，包括数据清洗（去除噪声和不一致的数据）、数据集成（合并来自不同源的数据）、数据转换（将数据转换为适合挖掘的形式）以及数据规约（减少数据的复杂性，提高处理效率）。之后，通过选择合适的挖掘算法进行模式发现，并对发现的模式进行评估和解释，确保其在业务或科学上的有效性。

总结来说，数据挖掘是利用强大的计算能力和先进的算法，从看似无用的大量数据中揭示隐藏的、有价值的信息。无论是为了商业决策还是科学研究，它都是现代社会不可或缺的一种工具，能够帮助我们更好地理解世界并做出更明智的选择。