数据挖掘（Data mining），又称数据探勘或信息挖掘，也就是所谓的KDD（knowledge-discovery in databases）从数据库中发现新的知识。通常利用统计，模式识别等手法，从大量数据中自动搜索分析，挖掘出潜在有价值的信息。
数据挖掘是由于计算机处理能力的提高，数据存储费用降低，数据量飞速增长而诞生的新的研究手法。过去的统计分析，由于数据费用昂贵，人们只能用少量的数据去 分析推测事物整体的特征。如今大量信息泛滥的时代，数据挖掘犹如沙里淘金，可以有效的从海量的数据中挖掘出过去未知的有价值的信息，因此被各个领域广泛应 用。
数据挖掘常用于市场分析，例如：亚马逊网站分析顾客购买商品的纪录，可得知购买某一书籍的顾客同时购买何种书籍，然后把此信息推荐给 新的顾客，达到促销的目的。大型超市分析顾客购买商品的纪录，可得知顾客经常同时购买何种商品，以此依据摆放商品，可方便顾客购买。对于企业分析大量的顾 客来信，可掌握顾客的潜在需要，开发新的产品。在网络领域，通过对关键词的分析，可得知最近的热门话题，人气产品，时事人物，为掌握时代的潮流提供依据。
然而，数据挖掘并不是万能的，例如：分析大量的股市信息，从结果看上去两种因素似乎有相关性，但并不代表有因果关系。单纯的分析数据而脱离了实际意义，利用偶然的巧合或毫无价值的关联性来说明问题，不能称作有效的数据挖掘。只能称作“数据挖泥”或“沙里淘沙”。