在信息爆炸的时代，我们被大量的数据所包围。如何从这些看似杂乱无章的数据中挖掘出有价值的信息，成为当今社会亟待解决的问题。数据挖掘，作为一种从大量数据中提取隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的方法，其主要任务包括：

1. 数据预处理

面对海量数据，首先要进行数据预处理，这是数据挖掘的关键步骤之一。数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据选择和数据变换。通过数据预处理，我们可以消除数据中的噪声和错误，提高数据质量，为后续的数据挖掘工作奠定基础。

2. 数据挖掘算法

数据挖掘算法是数据挖掘的核心部分，它通过特定的计算方法从数据中挖掘出有价值的信息。常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等。这些算法各具特点，适用于不同类型的数据和问题。

3. 模式评估与解释

在挖掘出有价值的信息后，我们需要对挖掘结果进行评估和解释。这一步主要是验证挖掘结果的准确性和实用性，并将挖掘结果以易于理解的方式呈现给用户。模式评估与解释的目的是确保挖掘结果能够真正解决实际问题，为决策提供有力支持。

4. 结果可视化

为了更好地呈现挖掘结果，我们需要将数据挖掘的结果进行可视化。数据可视化能够直观地展示数据分布、数据关系和挖掘结果，使决策者能够更容易地理解和利用数据。常见的数据可视化形式包括柱状图、折线图、饼图、树形图等。

总之，数据挖掘的主要任务是通过对数据的深入挖掘，发现数据背后的规律和价值，为我们的生活和工作提供有力支持。随着人工智能、大数据等技术的发展，数据挖掘将会在未来发挥越来越重要的作用。