进行数据挖掘技术开发需要遵循以下步骤：
明确问题和目标：在进行数据挖掘之前，需要明确问题和目标，即要挖掘什么样的信息，以及挖掘完成后要达到什么样的目标。
收集数据：收集与问题和目标相关的数据。数据可以通过爬虫、API接口、数据库等多种方式获取。
数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、缺失值填充等操作。
特征工程：特征工程是指将原始数据转换为更加有意义的特征，以便于挖掘出更有价值的信息。特征工程包括特征提取、特征选择、特征转换等操作。
选择算法：根据问题和目标选择合适的算法，包括聚类、分类、回归、关联分析等算法。
模型训练：将预处理后的数据输入到选择的算法中进行模型训练。
模型评估：对训练出的模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。
模型优化：根据评估结果对模型进行优化，包括调整算法参数、调整特征工程流程等操作。
模型应用：将优化后的模型应用到实际问题中进行预测或分类等操作。
其中，数据预处理、特征工程、选择算法、模型训练、模型评估、模型优化、模型应用都是数据挖掘技术开发中非常重要的环节。