情報の発掘。

多種多様で大量に発生する データから、統計的、数学的な技術を用いて分析することにより、自動的に有益な、新しい 傾向・パターン・相関関係などを発見する 処理・手法。

データマイニング では、

クラシフィケーション（Classification、特徴付け）

クラスタリング（Clustering、分類）

アソシエーション（Association、関連性抽出）

の3つの手法が使われる

DM : data mining

データ（data） + マイニング（mining）

ビジネスインテリジェンス（BI : Business Intelligence）

意思決定支援システム（DSS : decision support system）

データウェアハウス（DWH : data warehouse）

データマート（data mart）

テキストマイニング（Text mining）

ETL （extract, transform and load）

オンライン分析処理（OLAP : online analytical processing）

オペレーショナルデータストア（ODS : operational data store）

詳細データ（detail data）

サマリデータ（summary data）

データサイエンス（data science）

バスケット解析、マーケットバスケット解析 (Market Basket Analysis)

アソシエーション分析（association analysis）

相関ルール、アソシエーションルール（association rule）

決定木、デシジョンツリー（DT : decision tree）

多変量解析（Multivariate Analysys）

回帰分析（regression analysis）

共分散構造分析（Covariance Structure Analysis）

クラスター分析（Cluster Analysis）

統計学（Statistics）

機械学習（machine learning）

ニューラルネットワーク（NN : Neural network）

データベース（Database）

集合知、集団的知性（CI : Collective Intelligence）

巨大知（Organic Intelligence）

ラフ集合（Rough sets）

過剰適合、過適応（overfit、overfitting）

実験計画法（Experimental design、design of experiments）

科学的方法 （scientific method）

知識発見（knowledge discovery）