数据挖掘技术作为一个新型学科，起始于20世纪八十年代，与目前的效用相比，以已经出现了本质方面的差异，起初，大数据的研究主要是为了人工智能技术的开发，换句话说，数据挖掘要求的技术层面比较高，就是对数据进行创新、改造的过程，也即是，由于目标数据的隐蔽性，具有很大的挖掘潜力和挖掘价值，要借助操作者挖掘出有效的数据信息从一堆冗杂的、模糊的、随机的数据库中;数据挖掘在商业方面上的应用，就是从大量的数据中寻找出数据包含的信息规律以及信息价值，为决策者提供非常重要的知识凭据。
数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。如数据量巨大的互联网行业、天文学、气象学、生物技术，以及医疗保健、教育教学、银行、金融、零售等行业。通过数据挖掘技术将大数据融合在各种社会应用中，数据挖掘的结果参与到政府、企业、个人的决策中，发挥数据挖掘的社会价值，改变人们的生活方式，最大化数据挖掘的 积极作用。以教育行业为例，探究数据挖掘技术在高校教育教学活动中的应用。
1、在高校管理中的应用。数据挖掘技术在高校管理的内容主要包括：高校招生录取工作、贫困生选定以及优秀生评定等。
2、在高校课堂教学评价中的应用。数据挖掘技术在高校课堂教学评价系统中的应用主要也是利用关联分析法。
3、在高校学生信息管理系统中的应用。高校学生信息管理系统中管理要素主要是学校的领导、任课教师、学生以及家长。
北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
其中KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱引擎是我们自主研发的知识图谱构建与推理引擎，基于汉语词法分析的基础上，采用KGB语法实现了实时高效的知识生成，可以从非结构化文本中抽取各类知识，并实现了从表格中抽取指定的内容等。KGB同时可以定义不同的动作，如抽取动作，并能自定义各类后处理程序。利用KGB知识图谱引擎可以抽取到产品的详细报价信息，方便进行下一步的数据挖掘与图谱构建。
数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究热点，并在许多行业中得到了很好的应用，尤其是在市场营销中获得了成功，初步体现了其优越性和发展潜力。在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。
