数据挖掘技术是指从大量数据中提取有用信息的过程，它包括数据预处理、特征选择、特征提取、模型构建、模型评估和结果解释等步骤。它融合了数学、统计学、数据库和机器学习等多个领域的知识，是一门综合性强的交叉学科。
数据挖掘的原理是通过对数据进行分析和挖掘，找到其中隐藏的模式和规律，进而预测或描述未来的趋势或行为。这一过程包括以下几个方面的技术：
数据预处理是指将原始数据转换成可用于数据挖掘的格式。它包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值、数据变换、降维等步骤。其中，数据变换和降维是两个重要的步骤。数据变换指将原始数据按照不同的方式进行变换，如正态化、标准化、归一化等，以便更好地适应模型。降维指将高维数据降低到低维空间，以便更好地进行可视化和建模分析。
特征选择是指从原始数据中选择最相关的特征，以便更好地训练模型。这个过程需要考虑特征之间的相关性、重要性和可解释性等因素。常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法等。
特征提取是指将原始数据转换为有意义的特征表示，以便更好地进行模型训练和预测。特征提取可以通过手工设计或自动学习的方式进行。手工设计需要专业的领域知识和经验，而自动学习则需要大量的标注数据和高效的算法支持。目前，深度学习技术已经成为了特征提取的重要工具。
模型构建是指根据所选定的模型类型和特征表示方法，进行模型参数估计和优化。常用的模型类型包括决策树、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机等。不同的模型类型适用于不同的问题类型和数据类型。在模型构建过程中，还需要考虑模型复杂度和泛化性能等问题。
模型评估是指对训练好的模型进行性能评估和比较。常用的性能评估指标包括准确率、召回率、F1值等。评估模型时还需要进行交叉验证，以便更好地评估模型的泛化性能。
结果解释是指对模型得到的预测结果进行解释，以便理解其中的规律和趋势。这个过程需要考虑数据的可视化、解释性和应用场景等方面。常用的可视化方法包括散点图、热力图、线图、柱状图等。
总结：数据挖掘技术的原理包括数据预处理、特征选择、特征提取、模型构建、模型评估和结果解释等步骤。其中，模型构建和模型评估是数据挖掘技术的重要环节。正确选择合适的算法和模型类型，并采用科学的评估方法，可以有效提高数据挖掘模型的性能和泛化能力。需要同时注意数据清洗和特征选取等预处理步骤，以确保模型的准确性和可解释性。