数据挖掘涉及的方面很广，可以是从数据中挖掘知识，提取知识，数据/模式分析，数据考古和数据捕捞。
数据挖掘是从已有数据中去提取所需的知识，很多人把数据挖掘视为数据中的知识发现的同义词，另一些人把数据挖掘视为知识发现的基本步骤，具体步骤如下：（1）数据清理（消除噪声和不一致数据）
（2）数据集成（多种数据源可以组合在一起）
（3）数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）
（4）数据变换（通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成便于挖掘的形式）
（5）数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）
（6）模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式）
（7）知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）
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以上的观点把数据挖掘当做是知识发现的一个步骤，不过，在业界内，通常把数据挖掘表示整个知识发现的过程。故数据挖掘是大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库，数据仓库，Web等等。
摘抄自《数据挖掘：概念与技术》
