數據挖掘是一種從大量數據中自動發現潛在模式、趨勢和關聯性的過程。
數據挖掘整合了人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫技術和可視化技術，用於分析企業數據，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者做出更明智的決策。數據挖掘的過程也可以視為資料庫知識發現(KDD)的一部分，它通過使用各種算法和技術，如統計、線上分析處理、情報檢索、機器學習和模式識別等，從大量數據中提取隱藏的信息和知識。這些信息可能包括規則、概念、規律和模式等，有助於分析歷史和當前數據，發現其中的隱藏關係和模式，並據此進行預測。
數據挖掘在多個領域如金融、醫療、零售電商、電信和社交網路分析等都有廣泛套用，可以幫助提高效率、最佳化決策、增強客戶服務等。