随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，数据挖掘与AI的融合已成为推动智能化决策的核心动力。传统数据挖掘主要依赖统计学与机器学习算法从结构化数据中发现规律，通过引入AI极大地扩展了数据挖掘的能力边界。通过集成深度学习、自然语言处理等AI技术，数据挖掘能够更高效地处理文本、图像与语音等非结构化数据，并实现自动化提取复杂特征，从而在更广泛的场景中实现高精度的预测与分析。与AI技术的融合不仅提升了数据挖掘模型的智能化水平，也使其成为支撑智能制造、智慧医疗、金融风控等前沿领域的关键技术。

在方法论层面，数据挖掘与AI的融合推动了分析流程的自动化与智能化演进。例如，自动化机器学习（AutoML）技术能够自主