智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“资料库知识发现”（Knowledge-Discovery in Databases,KDD）的分析步骤 ，本质上属于机器学习的范畴。类似词语“”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来