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数据挖掘是从大量未结构化的数据中自动发现结构、有价值的内容，以获取新的发现或知识的一种过程。数据挖掘还涉及到机器学习和大数据处理技术，并使用算法或技术来寻找特定模式和关系。它有助于企业快速发现新的盈利模式，改善客户体验，找出数据背后的隐藏关系。

数据挖掘技术使用聚类、识别和分析技术来探测数据之间的隐藏依赖和关系。它可以用来分析数据集，发现重要的、未知的和有用的信息。它的目的是最终形成一个数据库，其中每个数据库中的特征都可以被关联。

数据挖掘技术包括内容分析、模式发现、客户分析、语义分析、概念学习和关联规则挖掘，可以用来分析海量数据和提取有用信息。它利用新兴的算法，如聚类算法、决策树算法、机器学习和深度学习等，可以帮助用户从大量复杂数据中发现新的见解。数据挖掘工具还可以帮助用户从数据中提取和预测相关的细节和模式来解决业务问题。

拓展知识：机器学习技术是数据挖掘的重要组成部分，它是一种计算机算法，可以基于给定的大量数据来自动学习和改进自己，以达到更好的结果。机器学习技术可以基于数据挖掘结果，有助于提高数据分析、决策和预测的准确性和可靠性，同时可以有效提高分析效率。