数据挖掘是数据库知识发现（KDD）过程中的一个重要环节。它主要指通过特定算法从海量数据中提取有用信息的过程。这一领域与计算机科学紧密相关，通常借助多种方法实现目标，包括统计分析、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统以及模式识别等。

数据挖掘的核心在于通过对数据的深入分析，揭示出隐藏在其背后的规律。这一过程大致可以分为三个步骤：数据准备、规律寻找和规律表示。首先，数据准备是指从多个数据源中筛选并整合出适合进行数据挖掘的数据集；其次，规律寻找则是运用各种方法识别出数据集中存在的规律；最后，规律表示则致力于以用户易于理解的形式（例如图表或可视化工具）呈现这些规律。

数据挖掘的应用范围广泛，涵盖了多个方面，比如关联分析、聚类分析、分类分析、异常检测、特殊群体分析以及趋势分析等。这些任务帮助我们更好地理解和利用大数据资源。