從大量的數據中挖掘出有價值的信息和知識的過程。它是一門涉及多個學科領域的交叉學科，包括統計學、機器學習、數據庫技術、人工智能等。隨著互聯網、物聯網等技術的發展，數據挖掘在各個領域都得到了廣泛應用。

從專業角度來看，數據挖掘可以從以下幾個方面進行分析：

1. 數據預處理：在進行數據挖掘之前，需要對數據進行預處理，包括數據清洗、數據集成、數據轉換和數據規約等步驟。數據預處理的目的是為了提高數據的質量和可用性，降低挖掘過程中的誤差和噪聲。

2. 數據挖掘算法：數據挖掘算法包括分類、聚類、關聯規則挖掘、時序模式挖掘等。這些算法可以幫助我們從數據中挖掘出有用的模式、規律和趨勢，以支持決策和預測。

3. 模型評估：在進行數據挖掘時，需要對模型進行評估和驗證。常用的評估方法包括交叉驗證、留出法、自助法等。這些方法可以幫助我們評估模型的準確性和泛化能力。

4. 應用領域：數據挖掘在各個領域都得到了廣泛應用，包括金融、醫療、電子商務、社交網絡等。在這些領域中，數據挖掘可以幫助我們識別潛在客戶、預測市場趨勢、發現疾病模式等。

5. 數據隱私保護：在進行數據挖掘時，需要注意保護用戶的隱私。常用的隱私保護方法包括數據加密、差分隱私、匿名化等。

在，有許多優秀的數據挖掘軟件和產品。下面從測試專家的角度，推薦5款比較熱門的系統軟件或產品，并從介紹、功能、優勢和用戶評價等方面進行綜合介紹。

1. RapidMiner Studio

RapidMiner Studio是一款基于開源軟件的數據挖掘工具，它提供了豐富的數據處理、建模和可視化功能。RapidMiner Studio支持多種數據源，包括Excel、CSV、數據庫等。它還提供了多種算法，包括分類、聚類、關聯規則等。RapidMiner Studio的優勢在于其易用性和可擴展性。用戶可以通過插件機制擴展其功能，同時也可以利用RapidMiner Server進行分布式計算。

2. SAS Enterprise Miner

SAS Enterprise Miner是一款商業數據挖掘軟件，它提供了多種高級算法，包括神經網絡、支持向量機等。SAS Enterprise Miner具有強大的數據處理和建模能力，同時也提供了靈活的部署選項，包括本地、服務器和云端。SAS Enterprise Miner的優勢在于其廣泛的應用場景和強大的技術支持。

3. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler是一款商業數據挖掘軟件，它提供了多種算法，包括分類、聚類、關聯規則等。IBM SPSS Modeler具有強大的數據預處理和可視化功能，同時也支持多種數據源和輸出格式。IBM SPSS Modeler的優勢在于其易用性和可擴展性。

4. Weka

Weka是一款基于Java的開源數據挖掘軟件，它提供了多種算法，包括分類、聚類、關聯規則等。Weka具有良好的可擴展性和靈活性，可以通過插件機制擴展其功能。Weka的優勢在于其開源性和免費性。

5. Orange

Orange是一款基于Python的開源數據挖掘軟件，它提供了多種算法，包括分類、聚類、關聯規則等。Orange具有良好的可視化和交互性，可以幫助用戶快速構建模型和分析數據。Orange的優勢在于其易用性和開源性。

數據挖掘是一門重要的交叉學科，它在各個領域都得到了廣泛應用。對于數據挖掘軟件和產品的選擇，需要根據實際需求和預算進行綜合考慮。以上5款產品都具有各自的優勢和特點，可以根據實際情況進行選擇。