数据挖掘是指从海量数据中提取出隐藏的规律，从而利用这些规律预测未来或辅助决策的过程。

数据挖掘涉及寻找数据中的有用信息，比如趋势、特征和相关性，这与数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简称KDD）密切相关。

数据挖掘通常分为三个关键阶段：数据准备、数据挖掘和结果展示与解释。

首先，数据准备包括数据集成、数据选择和数据预处理。接下来，在数据挖掘阶段，我们会运用机器学习、统计分析等手段，从数据中挖掘出有价值的模式或知识。最后，在结果展示与解释阶段，我们将对模型进行评估，并将其应用于实际问题中。

数据挖掘包含多种方法：

1. 分类：当预测变量为离散值时，我们称之为分类；当预测变量为连续值时，则称为回归。常用的分类方法包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归和神经网络。

2. 聚类：这种方法旨在识别数据中的相似点，并将它们分组。常见的聚类方法有K-means算法、层次聚类和最大期望算法。

3. 关联：这种技术用于发现不同事物之间的相关性，并从中提取关联规则。

4. 预测：通过分析数据中的变化规律，我们可以建立模型，并用它来预测未来的趋势。

以下是数据挖掘领域常用的十大算法：

1. C4.5：一种用于构建决策树的机器学习算法。

2. K-Means：一种聚类算法，用于将数据点分成不同的组。

3. SVM：支持向量机，通过将数据映射到高维空间来找到最佳分类边界。

4. Apriori：一种关联规则算法，用于发现频繁项集。

5. EM：最大期望算法，用于估计混合模型参数。

6. PageRank：一种衡量网页重要性的算法，依赖于页面的内外链接数量和质量。

7. AdaBoost：一种迭代算法，通过组合多个弱分类器形成强分类器。

8. KNN：K近邻算法，用于分类任务。

9. 朴素贝叶斯：一种基于概率的分类方法，假设特征之间相互独立。

10. CART：分类与回归树算法，既可以用于分类也可以用于回归任务。