随着科技日新月异，“数据挖掘”这一概念越发普及，无处不在地施展着它充沛的生产力，也让我们更深入地认识到数学中隐藏的知识和力量。
其实，数据挖掘之所以具有强大的能力，其根源就是数学。数据挖掘需要大量的数学模型才能完成任务，这些模型使用数学原理捕捉数据的复杂结构，不仅分析出大量有用的信息，还有助于解决复杂问题。
通过应用不同的数据挖掘技术，例如神经网络，可以释放出许多深奥的数学知识， 包括如最优化算法、凸优化、贝叶斯理论、马尔可夫过程等等。它们都熔炉中炼出的珠宝，实施精确的数学操作帮助我们更好地挖掘数据。
当然，数学并不是数据挖掘的全部，还包括其他新技术，如大数据处理技术，这些技术可以畅通无阻地处理大规模数据集，让我们能够以极快的速度发现有价值的信息，并以此发现商业机遇。
就此而言，数学正在充分发挥数据挖掘的协调者作用，打通人工智能的科学空间，实现人类尚未想象过的科学突破与技术创新，以促进社会的发展和进步。
