数据挖掘是从大量数据中发现有用的信息、知识和模式的过程。其目的是通过使用各种数据挖掘技术，从数据中提取出有价值的信息，来帮助人们做出更好的决策和发现新的商业机会。数据挖掘广泛应用于金融、市场营销、医疗保健、电信、航空航天、科学研究等领域。
底层原理包括以下几个方面：
数据预处理：数据挖掘的第一步是数据预处理，这是为了清洗、过滤、变换和选择数据，以减少数据中的噪声、不完整、不一致和错误。
特征提取：特征提取是数据挖掘的重要步骤，其目的是将数据集中的原始数据转换为可用于模型训练的特征向量。这通常涉及到对数据进行选择、变换和降维等操作。
模型构建：模型构建是数据挖掘的核心，它包括选择适当的算法、调整参数、优化算法和评估模型性能等步骤。常见的算法包括聚类、分类、回归、关联规则和异常检测等。
模型评估：模型评估是为了确定模型的性能和准确性，以及检查模型是否过拟合或欠拟合。通常使用交叉验证、ROC曲线和混淆矩阵等技术来评估模型。
模型应用：数据挖掘的最后一步是将模型应用到新的数据集中，来发现新的知识、预测未来的趋势和发现新的商业机会。
总之，数据挖掘的底层原理包括数据预处理、特征提取、模型构建、模型评估和模型应用等。在实际应用中，数据挖掘通常需要结合具体的业务需求和技术要求，综合选择适合的算法和技术。
