期货数据挖掘是指通过对期货市场中的数据进行分析和挖掘，从中发现有价值的信息和模式，以指导投资决策和市场预测。具体来说，期货数据挖掘包括以下几个方面：

1. 数据收集：通过各种渠道获取期货市场相关的数据，包括历史交易数据、成交量、持仓量、价格变动、市场深度等。

2. 数据清洗：对获取的数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据的准确性和完整性。

3. 特征提取：从期货市场数据中提取有用的特征，例如技术指标（如移动平均线、相对强弱指标）、基本面指标（如财务数据、经济指标）等。

4. 数据分析：应用统计学和机器学习等方法，对期货市场数据进行分析和建模，寻找其中的规律和模式。

5. 模型构建：基于数据分析的结果，构建预测模型和交易策略，以帮助投资者做出决策，并提高交易的效益。

6. 模型评估和优化：对构建的模型进行评估和优化，包括回测、交叉验证等方法，以提高模型的准确性和稳定性。

7. 结果解释和应用：将数据挖掘的结果解释给投资者，帮助他们理解市场趋势和风险，指导他们的投资决策。

需要注意的是，期货数据挖掘是一项复杂的任务，需要有相关的领域知识和技术背景，同时也需要对市场的基本面和宏观经济有一定的了解。在实际应用中，除了数据挖掘技术，还需要结合投资者的判断和经验进行综合分析，避免过度依赖模型结果。