PL/SQL在数据挖掘中可以应用于以下方面：

数据预处理：PL/SQL可以用于数据清洗、数据转换和数据集成，以准备数据用于数据挖掘模型的训练。

特征工程：PL/SQL可以用于创建新的特征变量，对原始数据进行特征选择、降维和抽象，从而提高数据挖掘模型的性能。

模型训练：PL/SQL可以用于构建和训练数据挖掘模型，例如决策树、聚类、分类、回归等模型，以发现数据中的模式和规律。

模型评估：PL/SQL可以用于评估训练好的数据挖掘模型的性能，包括准确率、召回率、精确度等指标。

预测和决策：PL/SQL可以用于应用数据挖掘模型进行预测和决策，例如对客户进行分群、对销售进行预测等。

总的来说，PL/SQL在数据挖掘中可以提供数据处理、特征工程、模型训练和评估、预测和决策等功能，帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息和规律，从而支持业务决策和业务发展。