数据挖掘是指从大量的数据（包括文本数据）中提取出潜在的、未知的、对决策具有重要价值的关系、模式和趋势。通过这些信息，我们可以构建决策支持模型，提供预测性的决策支持方法、工具和流程。数据挖掘涉及使用多种分析工具来发现数据中的模式和关系，这些模式和关系可以帮助企业评估风险并预测未来的发展。

数据挖掘的核心目标是从海量数据中提炼出有价值的信息，就像从矿石中提炼出黄金一样。这一过程提供了将原始数据转化为商业价值的有效途径。其中，“机器学习”是数据挖掘的重要基础，而“建模”则是数据挖掘过程中最为关键的步骤之一。通过有效的建模，我们可以更好地理解和利用数据中的规律和趋势。