データマイニング（Data mining）とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術。DMと略して呼ばれる事もある。通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい、発見的（heuristic）な知識獲得が可能であるという期待を含意していることが多い。英語ではknowledge-discovery in databases（データベースからの知識発見）の頭文字をとってKDDとも呼ばれる。
データマイニングの定義としては、「明示されておらず今まで知られていなかったが、役立つ可能性があり、かつ、自明でない情報をデータから抽出すること」
データベースにおける大量データを処理するための手法としてデータマイニングの概念が現れ、統計解析の手法や人工知能分野での検索技術等が応用されるようになった。
テキストマイニング（text mining）は、テキストを対象としたデータマイニングのことである。通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析することで有用な情報を取り出す、テキストデータの分析方法である。
NTTデータ 日本語解析エンジン「なずき」
テキストマイニングは、言葉的にはデータマイニングと似ているが、その効果は異なる。データマイニングが顧客個人の購買傾向を分析するなどの目的で行われるのに対し、テキストマイニングは顧客個人の特性よりも提供側の状態を把握する面において威力を発揮する。例えば商品の評価や顧客サービスの問題点などを把握することができる。
ウェブマイニング (英: web mining) とは、ウェブサイトの構造やウェブ上のデータを利用したマイニングのことである。ウェブ上にあるデータやコンテンツ、テキスト情報から役立つ情報を抽出する処理のことで、掲示板やブログ、商品レビューの情報から意見・評判を抽出するシステム、SNSサイトやEコマースサイトからの人間や商品の関係性を抽出するシステムなど、多数の研究者により多くの研究が行なわれている。
http://www.datamining.sakura.ne.jp/13kagi.html