数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中自动发现未知的、有价值的、并且可理解的模式和规律的一种技术。数据挖掘技术是计算机技术、人工智能技术、统计学技术和数据库技术等多种技术的综合应用，是一项复杂的过程，需要明确的流程和方法。
数据挖掘技术的流程一般可以分为以下六个步骤：
问题定义：确定数据挖掘的目标和范围，明确需要挖掘的问题和目的，以及需要关注的数据类型。
数据收集：收集与问题相关的数据，包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频等数据）。
数据预处理：对收集到的数据进行处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。数据清洗是指去除脏数据、重复数据、缺失数据等；数据集成是指将多个数据源的数据进行整合；数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式；数据规约是指将数据压缩为更小的规模，便于后续处理。
模型选择与建立：选择合适的数据挖掘模型并建立模型。数据挖掘模型包括分类模型、聚类模型、关联规则模型、异常检测模型等。选择模型需要根据问题的特点和数据类型进行选择，并根据数据特征进行调整和优化。
模型评估：对建立的模型进行测试和评估，包括准确率、召回率、精度等指标的计算。评估模型需要使用独立的测试数据集进行测试，并对不同的模型进行比较和选择。
模型应用：将建立好的模型应用到实际问题中，根据挖掘结果进行决策和预测，并对模型进行优化和更新。
除了以上六个步骤外，还有一些其他的技术和方法可以辅助数据挖掘，如特征选择、降维、模型融合等。
特征选择是指从原始数据中选择最具代表性和区分性的特征进行建模，可以提高模型的效果和效率。降维是指将原始数据转换为较低维度的数据，可以减少数据维度和计算复杂度。模型融合是指将多个模型进行组合，可以提高模型的稳定性和泛化能力。
总的来说，数据挖掘技术是一项复杂的过程，需要明确的流程和方法，并结合实际问题进行调整和优化。在实际应用中，还需要注意数据的质量和隐私保护等问题，避免将敏感信息泄露出去。