数据挖掘和云计算是两个不同但相互关联的领域，它们在数据处理和分析方面具有重要作用。以下是它们之间的关系：

1、数据存储和处理：

云计算提供了大规模的存储和计算资源，这些资源可以用来存储和处理大规模的数据。云计算平台如Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure和Google Cloud Platform (GCP)等提供了弹性和可伸缩的存储和计算选项，使数据挖掘任务更容易扩展。

2、数据采集和清洗：

云计算可以用于存储和处理原始数据，然后数据挖掘任务可以在这些数据上进行。清洗和准备数据是数据挖掘的重要步骤，云计算资源可以用来加速这些过程。

3、分布式计算：

大规模数据集通常需要分布式计算来进行数据挖掘。云计算平台可以提供分布式计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark，以支持复杂的数据挖掘任务。

4、弹性和成本效益：

云计算提供了弹性资源，允许根据需要增加或减少计算资源。这意味着您可以在数据挖掘任务需要时分配更多的计算资源，而不必提前购买硬件。这可以降低成本并提高效率。

5、模型训练和部署：

数据挖掘模型的训练和部署通常需要大量的计算能力。云计算平台提供了机器学习和深度学习框架的支持，使模型的训练和部署更加容易和可扩展。

6、数据分析和可视化：

云计算还提供了各种数据分析工具和可视化工具，可以帮助数据挖掘专业人员更好地理解和呈现分析结果。

7、协作和共享：

云计算平台通常支持团队协作和数据共享，这对于多人参与的数据挖掘项目非常有用。

总之，云计算提供了强大的基础设施，可以加速数据挖掘任务的执行，并提供了成本效益、弹性和可伸缩性。数据挖掘专业人员通常会利用云计算资源来处理大规模数据，并应用数据挖掘技术来提取有价值的见解和知识。因此，数据挖掘和云计算之间存在紧密的合作关系，使数据挖掘更具效率和可行性。