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数据挖掘是指一种对大量数据进行分析和挖掘，以求出其它隐含信息的一种技术。数据挖掘技术涉及到模式识别、统计学、机器学习、数据库和知识发现等多个领域。通常，数据挖掘可以被用来提取历史数据中的隐含知识信息，从而为业务分析和决策提供有效的帮助。 数据挖掘的过程往往包括以下几个步骤：准备阶段、定义和模型数据、解析和处理数据、萃取数据和可视化数据。它可以利用数据库技术，从大量聚集的数据中进行分析和搜索，以找出新的信息。 数据挖掘的应用包括在营销、销售、零售管理、金融业等行业中对海量业务数据的分析，以获取重要的经营信息；在通讯、银行、芯片卡等行业中利用智能数据挖掘来识别欺诈交易；在医学行业，可以利用数据挖掘技术来预测疾病的发病状况和治疗方案等等。 拓展知识：数据挖掘主要涉及八大主题：（1）相关分析；（2）模式发现；（3）离群分析；（4）关联规则；（5）分类与预测；（6）聚类分析；（7）时间序列分析；（8）网络分析。