数据挖掘与分析是指从大量的数据中发现模式、关联和趋势，并提取有用的信息和知识。它是一种利用计算机和统计学技术来解析和分析数据的过程，以发现隐藏在数据背后的潜在价值和洞察。

以下是数据挖掘与分析的一些主要步骤和技术：

1.数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行清洗和预处理。这包括去除缺失值、处理异常值、标准化数据格式等。

2.特征选择和提取：通过选择和提取具有显著影响力的特征，可以减少数据维度，并且便于后续分析和模型建立。

3.数据挖掘方法选择：根据具体的分析目标，选择适当的数据挖掘方法和算法。常见的方法包括聚类分析、分类、关联规则挖掘、时间序列分析等。

4.模型构建和评估：根据选择的数据挖掘方法，构建模型进行分析。模型可以是统计模型、机器学习模型等。通过模型的训练和评估，可以得到对数据的更好理解和预测。

5.数据可视化：利用数据可视化技术，将分析结果以图表、图形或可视化仪表板的方式展现出来，使得复杂的数据能够被理解和解释。

6.解释和应用：根据挖掘和分析的结果，对数据进行解释和应用，以支持决策制定、问题解决、业务优化等。

数据挖掘与分析在各行各业都有广泛的应用，例如市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交媒体分析等。通过挖掘和分析数据，可以发现隐藏的信息和模式，为决策提供有力支持，并发现新的商业机会。