数据挖掘技术(Data Mining)是指通过应用各种机器学习、统计学和数据库技术，从存储在大型数据集中的信息中挖掘出有价值的知识和模式的一种过程。其主要目的是发现数据中存在的潜在规律和模式，以帮助人们做出更好的决策。
数据挖掘技术的基本流程包括数据清洗(preprocessing)、数据整合(integration)、数据选择(selection)、数据变换(transformation)、数据挖掘(mining)、模式评价(evaluation)和知识表示(presentation)等步骤。数据清洗是指通过处理数据中的噪声、缺失值、异常值和重复数据等问题，使数据更加准确、完整和可靠。数据整合是指将来自不同数据源的数据整合到同一个数据仓库或数据集中，以便于后续的分析和挖掘。数据选择是指从原始数据中选择有用的子集进行分析和挖掘。数据变换是指对数据进行归一化、降维、去除冗余等处理，以便于后续的分析和挖掘。数据挖掘是指从处理后的数据中寻找潜在的、有价值的知识和模式。模式评价是指对发现的模式进行验证和评价，以确保其有效性和可靠性。知识表示是指将发现的模式和知识用可视化和交互方式进行展示和呈现，以便于用户的理解和应用。
数据挖掘技术主要有分类(classification)、聚类(clustering)、关联规则挖掘(association rule mining)、异常检测(anomaly detection)、文本挖掘(text mining)等几种类型。分类是指将数据分为不同的类别或类型，以帮助人们对数据做出更好的分类和预测。聚类是指将数据分为不同的组别或聚类，以发现数据中存在的相似性和相关性。关联规则挖掘是指从大量的数据中找出某些物品之间的关系，并且建立关联规则。异常检测是指通过比较数据的数值和实际情况的差异，找出数据中的异常情况和极端值。文本挖掘是指将自然语言文本转换为结构化的数值数据，并且从中发掘出有价值的信息和知识。
在实际应用中，数据挖掘技术已经被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、能源、交通、建筑、教育等。它可以帮助人们发现新的商业机会、降低风险、提高生产效率、改善服务质量和提升用户体验。
总之，数据挖掘技术是一种非常实用和重要的技术，它可以帮助人们从海量的数据中发掘出有价值的信息和知识。对于今后大数据时代的发展和应用，数据挖掘技术将发挥越来越重要和不可替代的作用。