我们身处数据洪流时代，智能手机、社交网络、传感器每天产生海量信息。如何把这些原始记录转化为可理解、可行动的知识，正是数据挖掘（Data Mining）的核心使命。它通常被定义为“从大型数据集中发现有趣模式、模型及其他类型知识的过程”。有人笑称“数据挖掘”一词并不准确，更贴切的说法应是“从数据中挖掘知识”（knowledge mining from data），因而学术界也常用KDD（Knowledge Discovery from Data）等术语。
作为一门年轻而充满活力的交叉学科，数据挖掘已在商业、科研、公共安全等领域展现出巨大潜力。

01 What：挖掘什么？

1. 数据形态的多样性

现实世界数据可分为结构化、半结构化与非结构化三类。
结构化数据如关系数据库、数据仓库，拥有固定模式；半结构化数据包括交易序列、时间序列、图或网络，结构灵活；非结构化数据则涵盖文本、音频、图像与视频。
不同应用还会带来特殊形态：生物序列、空间-时间数据、流式监控数据等。

2. 可挖掘的知识类型

多维汇总：借助数据立方体与OLAP技术，可快速汇总销售、气候等多维数据，实现“干区vs湿区”等概念描述。频繁模式与关联：在沃尔玛购物篮中发现“尿布→啤酒”这一经典规则，引出支持度、置信度与相关性度量，并可用于分类、聚类等下游任务。分类与回归：基于训练集构建模型，预测未来实例的离散标签或连续值。决策树、支持向量机、神经网络等方法已广泛用于信用卡欺诈检测、疾病诊断、天文天体分类等场景。聚类分析：无监督地将对象分组，使组内相似、组间相异，从而发现房屋分布、市场细分等新模式。深度学习：卷积网络、循环网络、图神经网络、Transformer 等前沿架构，正重塑计算机视觉、自然语言处理与社交网络分析。异常检测：识别与主流行为不符的数据点，在欺诈、稀有事件监测中大显身手。
此外，序列、趋势与演化分析、图挖掘、信息网络与Web挖掘等，进一步扩展了数据挖掘的疆域。

02 How：怎样挖掘？

数据挖掘并非孤立步骤，而是知识发现过程中的关键环节。该流程包括：数据准备、清洗、集成、变换、选择，随后才进入真正的挖掘阶段；得到模式后，还要经过评估与知识表示，最终交付给用户。只有走完这一闭环，原始“矿石”才真正成为可用“金属”。

最近刚刚完成更新重装上市的《数据挖掘：概念与技术（原书第4版）》就是系统性地详解数据挖掘技术的著作，内容覆盖了从基础理论到应用案例的完整知识体系。如果你想要学习和研究数据挖掘技术，这本数据挖掘领域的经典著作一定是你的必读书目。

03 Why：为什么挖掘？

数据挖掘是从海量数据中提取价值的艺术与科学。作为多学科交汇的前沿阵地，数据挖掘已深刻改变商业、科研乃至社会生活。
在网页分析、推荐系统、精准营销、生物与医学数据分析、软件缺陷检测、社会网络反恐等领域，数据挖掘已成为幕后功臣。Google、Microsoft、LinkedIn、Meta 等公司已将数据挖掘嵌入日常功能，而SAS、Oracle、SQL Server 等工具则提供专业化平台。
然而，技术带来福祉的同时也可能泄露商业机密或个人隐私。研究界正积极开展安全数据挖掘与隐私保护发布的研究，力图在挖掘价值与保护权益之间取得平衡。面向未来，我们既要充分释放其潜能，又需建立伦理与安全的护栏，让数据真正造福人类。