数据挖掘是指从大量的数据中提取出有用的信息和知识的过程。它是一种由计算机辅助完成的技术，通过使用多种算法和工具，可以从数据中抽取出隐藏在其中的规律、模式、关联等有用的信息，用于决策、预测、优化等各种应用中。
在数据挖掘中，主要任务包括：
数据预处理是数据挖掘的前置任务。由于现实中采集到的数据往往是不完整、含噪声或异常值的。因此对数据进行预处理是非常必要的，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个方面。
其中，数据清洗主要是通过去除不必要的、错误的和缺失的数据，使数据更加准确和可靠；数据集成是将多个数据源合并成一个，解决不同数据源命名规则、格式不同等问题；数据变换是将数据转换成适用于挖掘任务的形式；数据规约则是通过减少数据的数量，降低数据的复杂度，加快数据挖掘的速度和效率。
分类是数据挖掘中的一个重要任务，它是将数据划分到不同的类别中。在分类过程中，需要选择合适的分类算法，比如决策树、朴素贝叶斯、神经网络等。分类任务常用于图像识别、邮件过滤、客户分析等领域。
聚类是将数据集中的对象分成若干个组或者更小的簇的过程，每个簇内的对象相似度较高，不同簇内的对象相似度较低。聚类算法包括K-Means、层次聚类等。聚类常用于市场细分、群体分析、图像处理等领域。
关联规则挖掘是寻找数据集中数据项之间的关系，找到频繁项集和强关联规则。例如，购买某一种商品的用户可能也会购买其他某些商品，这就是一种关联规则。关联规则挖掘的经典算法有Apriori、FP-Growth等。关联规则挖掘常用于市场分析、推荐系统等领域。
预测建模是通过使用历史数据来建立模型，并使用这个模型来预测未来的趋势和结果。预测建模使用的算法包括回归分析、时间序列分析、朴素贝叶斯等。预测建模常用于金融预测、航空客流预测等领域。
神经网络是一种非线性模型，它模仿了生物大脑的结构和工作方式，采用了许多简单的计算单元（神经元），通过组合这些神经元来实现复杂的数据分析任务。神经网络广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
总之，数据挖掘在当今社会中发挥着越来越重要的作用，它能够帮助企业更好地理解客户需求，提高决策效率以及发现新的商机。因此，学习并掌握数据挖掘技术是非常有意义的。