数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和知识的过程。它结合了统计学、机器学习和数据库技术，帮助人们发现数据中的模式和趋势。主要方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析和异常检测等。分类用于预测类别标签，聚类将相似数据分组，关联规则发现数据间的关联性，回归分析预测连续值，异常检测识别异常数据点。这些方法广泛应用于商业、医疗、金融等领域，为决策提供支持。