数据挖掘法指什么，简要概述，指出研究步骤和方法

数据挖掘是一种从大量数据中自动提取有价值信息的过程。其目的是通过分析数据集中的模式和趋势，来发现其中隐藏的知识和规律。

研究步骤：

1. 问题定义：确定数据挖掘的目标和问题。

2. 数据收集：收集相关数据，存储到数据库中。

3. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整合、去重、缺失值处理等操作。

4. 特征选择：从数据集中选择与目标相关的特征。

5. 数据变换：对数据进行变换和规范化，以便更好地进行数据挖掘。

6. 模型选择与建立：选取适当的数据挖掘技术和算法，进行模型的建立。

7. 模型评估与优化：对模型进行评估和优化，以提高其准确性和可靠性。

8. 模型应用：将模型应用于实际业务场景中，以获得有价值的信息和洞见。

数据挖掘方法：

1. 分类：将数据集中的样本分类到预定义的类别中。

2. 聚类：将数据集中的样本分为若干个组，每组内部相似度高，组间相似度低。

3. 关联规则：发现数据集中的项之间的关联关系。

4. 回归：根据已知数据预测未知数据的值。

5. 时间序列分析：分析数据随时间变化的规律和趋势。

6. 神经网络：利用多层神经网络对数据进行建模和分析。