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数据挖掘是指从大量数据中提取正确、新颖且潜在有用的信息，并将其转化为易于理解的模式的过程。这项技术属于计算机科学中的人工智能和机器学习领域。

随着互联网技术的发展，数据库技术也在迅速进步。如今，图形、音频、视频等多种复杂数据都能在数据库中得到有效管理。然而，数据量的快速增长导致了一个问题：有效信息容易被海量数据所掩盖，从而影响了信息的提取效率。

在这种背景下，数据挖掘技术应运而生。它不仅能够帮助人们从海量数据中发现隐藏的规律，还能通过分析这些规律来指导未来的决策。数据挖掘的过程通常包括以下几个阶段：数据清洗与转换、数据集的构建、知识提炼以及应用合适的模型进行分析决策。

从更具体的角度来看，数据挖掘技术主要针对特定的数据集和问题，选择适当的算法来揭示数据背后的规律，并利用这些规律进行预测和决策支持。数据挖掘技术的一大特点是其处理的数据通常是大规模、高维度的，并且常常包含随机噪声。此外，该技术结合了统计学、计算机科学和数学等多个领域的知识，具有广泛的应用前景。

作为一种新兴的数据处理技术，数据挖掘具备许多独特的特点。首先，它的目标是处理海量数据；其次，它需要应对数据的高维度和复杂结构；最后，它通过多学科的交叉融合，实现了广泛应用的可能性。

（本文扩展阅读由大连理工大学计算机学院教授杨鑫提供）