数据挖掘技术是指从大量的数据中提取出有用的信息和规律的一种方法。它主要包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等技术，广泛应用于商业、金融、医疗、科学研究等领域。
首先，数据挖掘在商业领域的应用越来越广泛。在零售业，通过数据挖掘技术可以分析客户的购买习惯，个性化推荐产品，提高销售额；在市场营销方面，通过数据挖掘技术可以分析用户的消费行为和偏好，制定精准的广告投放策略，提高广告投放效果和ROI（投资回报率）；在金融行业，数据挖掘技术可以用于信用风险评估、欺诈检测和投资组合优化等方面，使得金融机构能够更好地管理风险和提高盈利能力。
其次，数据挖掘技术在医疗领域也有广泛的应用。通过对大量的医疗数据进行分析，可以建立疾病预测模型，精准地预测疾病的患病风险、诊断和治疗方案，提高医疗机构的效率和治疗质量。例如，利用数据挖掘技术进行肺癌预测，可以在早期发现病变病人；利用数据挖掘技术进行医疗影像分析，可以辅助门诊医生进行疾病诊断。
此外，数据挖掘技术在科学研究中也有着重要的应用。通过对大量的科学实验数据进行挖掘，可以发现新的科学规律和关系，推动科学研究进程。例如，利用数据挖掘技术分析气象数据，可以预测自然灾害的发生，提高准确率和响应速度；利用数据挖掘技术分析基因组数据，可以发现新的基因和生物通路，为医学研究提供基础。
对于数据挖掘方法，常见的包括聚类分析、分类分析、关联规则分析、异常检测等。其中，聚类分析是指将相似的对象进行分组，并将这些对象划分为不同的类别，以便于进一步分析。分类分析是指将事物按照属性的差异进行分类，以实现对未知数据的预测。关联规则分析是指在大规模数据集中发现不同属性之间的关联性，例如购买某种产品与购买其他产品之间的关联。异常检测则是指发现数据中的异常值，并对其进行分析和标记。
总之，数据挖掘技术的应用场景非常广泛。通过对数据的深度挖掘，可以提高企业的竞争力，促进科学研究的进展，提高医疗服务的质量等等。同时，充分运用数据挖掘方法，如聚类、分类、关联规则分析、异常检测等，则能够更好地发现数据中的隐藏信息，为决策提供有力支持。