数据挖掘是指从数据集中自动提取隐藏在数据中的有用信息的非平凡过程，这些信息由规则、概念、规律和模式来表示。
数据挖掘始于20世纪下半叶，是在当时许多学科发展的基础上发展起来的。随着数据库技术的发展和应用，数据的积累不断扩大，导致简单的查询和统计已经不能满足企业的业务需求，迫切需要一些革命性的技术来挖掘数据背后的信息。
同时，在这一时期，计算机领域的人工智能取得了长足的进步，进入了机器学习阶段。
因此，人们将两者结合起来，利用数据库管理系统存储数据，利用计算机分析数据，试图挖掘数据背后的信息。两者的结合促进了一个新的课题，即数据库中的知识发现。
知识发现(KDD)一词最早出现在1989年8月举行的第11届国际人工智能联席会议的研讨会上。到目前为止，KDD的研究重点已经从发现方法转向实际应用。
数据挖掘是KDD的核心部分，是指从数据集中自动提取隐藏在数据中的有用信息的非平凡过程。这些信息的形式有:规则、概念、规律、模式。
21世纪，数据挖掘已经成为一门相对成熟的交叉学科，数据挖掘技术随着信息技术的发展也日益成熟。
总的来说，数据挖掘是21世纪初对人类影响最大的十大新兴技术之一，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、数据分析等多个领域的理论和技术，介于空之间。
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