数据挖掘是指利用各种技术和工具从大量数据中发现有用信息和模式的过程。在当今信息爆炸的时代，大量的数据被不断产生和积累，其中蕴含着许多对决策和发现有价值的信息。数据挖掘作为一种处理大数据的技术，帮助人们从海量数据中提取出隐藏在其中的知识和见解，从而支持决策制定、市场营销、风险管理、科学研究等各个领域的应用。

数据挖掘的定义涵盖了多个方面，包括数据预处理、特征选择、模型建立、模式发现和模型评估等过程。首先，数据预处理是指清洗和转换原始数据，以便于后续的分析和挖掘。特征选择则是从众多特征中筛选出对目标问题有意义的特征，以简化模型并提高预测准确性。模型建立是指选择适当的算法和模型来构建数据挖掘模型，如聚类、分类、回归等。模式发现是数据挖掘的核心，它包括发现数据中的规律、趋势、异常点等信息。最后，模型评估是为了验证和优化数据挖掘模型的性能，确保其在实际应用中具有较高的准确性和可靠性。

数据挖掘的定义还涉及到多个技术和方法，如机器学习、统计分析、人工智能等。通过这些技术手段，人们可以利用数据挖掘来解决各种实际问题，如个性化推荐、欺诈检测、市场分析、医疗诊断等。数据挖掘的定义不仅仅是一种技术工具，更是一种思维方式和方法论，帮助人们理解和利用数据中蕴含的宝贵信息，从而实现更好的决策和创新。

总之，数据挖掘的定义包括了从大数据中提取有用信息和模式的过程，涵盖了数据预处理、特征选择、模型建立、模式发现和模型评估等多个方面。通过数据挖掘，人们可以更好地理解和利用数据，发现其中隐藏的价值，从而支持各种领域的决策和创新。数据挖掘作为信息时代的重要技术之一，将继续在未来发挥重要作用，为人类社会带来更多的发展和进步。