不论做数据分析，还是做数据挖掘，最根本的东西就是数据，没有数据，所有的东西都是纸上谈兵、空中楼阁，数据在哪里？
数据很多时候是掌握在政府部门手里，国家的农业、环境、交通、天气等方方面面的信息都不在个人手里，分散于各个国家部门。目前的现状是很难获取这些信息，打通在一起，从而使这些数据形成了一个个的数据孤岛。现在有越来越明显的一个趋势，把这些数据打开，从封闭的小集团内部，面向社会公开，这就叫公开数据。
公开数据有两个层面的含义，首先要从法律上公开，允许别人合法的获取数据，提供获取接口，而不能是使用类似爬虫的技术进行抓取，其次，从技术上要容易获取，比如说格式，公开的数据应该使用标准数据格式。
了解了这么多概念，是时候为数据挖掘下一个定义了：从巨大、不完全、充满噪音的数据中提取有趣、有用、隐藏的模型的自动化过程。
人类进行数据分析已经上千年了，均值、方差都是在做数据分析，只是到了现在，面对海量的数据，传统方式已经无法应对，必须利用计算机，通过算法来处理这些巨大、不完全、充满噪音的数据，从中提取有趣、有用，并且是隐藏的不为人知的模型，从而为决策提供支持。
这里需要注意，数据挖掘并不是一个完全自动化的过程，它需要经常与人进行交互：收集数据，挑选属性，进行预处理，解释某些表象。
再来看看数据挖掘的流程，数据经过预处理成为信息，再经数据挖掘成为知识，通过决策模型最终成为决策支持，需要经历从不同的数据源，进行融合、提取、转换、装载，进入数据仓库，进行不同种类的分析挖掘这样的一个流程。也可以抽象的理解为：定义问题、采集数据、处理数据、数据模型化、解释评价、正负反馈、实施部署这些步骤。