資料探勘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的資料集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學科，包括機器學習、數理統計、神經網路、資料庫、模式識別、粗糙集、模糊數學等相關技術。資料探勘的技術可分為：統計方法、機器學習方法、神經網路方法和資料庫方法。而統計方法可細分為：迴歸分析、判別分析。神經網路方法可細分為：前向神經網路、自組織神經網路等。資料庫方法主要是基於視覺化的多維資料分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。
