计算机数据挖掘技术是在计算机功能和信息技术的支持下，结合统计学理论而产生的一种技术。它在云存储技术和云计算技术的推动下得到了很大的发展，并为人们提供了很多便利。数据挖掘技术主要是从大量信息库中提取有用信息的技术，这个过程具有一定的复杂性，主要包含以下几点含义：
1. 传统统计方法：数据挖掘的传统统计方法包含了很多种类，其中主要有多元统计分析、抽样技术和统计预测等等。多元统计分析主要针对的是一些因子或者数据，不仅具有比较复杂的结构，而且还有比较高的维数。抽样技术就是将自己所需要的信息从众多数据中提出当成样本数据，主要是为了促进数据分析量的减少。统计预测主要包含了两种方法：一种是回归分析；另一种则是序列分析。
2. 可视化技术：通过对数据挖掘技术的应用，可以搜索到自己所需要的数据结果。不过大多数时候，想要将这些数据中包含的一些隐性特征发掘出来，则需要对一些散点图、图表等方式加以利用，让表现更为直观。目前，移动信息高危数据的可视化是这项技术中的重要难点问题。
3. 联机分析处理：对多维数据进行分析时，通常会应用到联机分析处理。在整个过程中，多个客户必须要给予相应的配合。与此同时，用户还需要主动分析筛选分析算法，有利于更深入探索其中的数据。
4. 决策树建立：决策树是需要有一定规则作为依据的，主要是预测和分类各种数据。在决策树中有很多不同的算法，比如C4.5、SPPINT、CHAID、SLIO及ID3等等。其中，SPPINT和SLIO是目前较为常用的算法。
数据挖掘技术在我国的发展并不早，但因其自身的特殊性，发展速度还是比较快的。这项技术包含了统计学功能和计算机特性，目前信息数量变得越来越多，想要将自己所需要的信息检索出来还是存在着一定难度的。不过，通过对数据挖掘技术的应用，使这一难题得到了有效的解决，因此，其应用范围也变得越来越广阔。在我国，这项技术的出现并不早，不过因为其自身的特殊性，发展速度还是比较快的。目前，信息数量变得越来越多，想要将自己所需要的信息检索出来还是存在着一定难度的。不过，通过对数据挖掘技术的应用，使这一难题得到了有效的解决，因此，其应用范围也变得越来越广阔。
数据挖掘技术目前在我国的应用领域主要包括金融投资、零售、医疗、互联网等行业。在金融投资方面，数据挖掘技术主要用于对市场数据进行分析，预测市场趋势，为投资决策提供参考。在零售行业，数据挖掘技术主要用于分析消费者购买行为，优化产品布局，提高销售额。在医疗行业，数据挖掘技术主要用于分析病历数据，预测疾病风险，提高医疗效果。在互联网行业，数据挖掘技术主要用于分析用户行为数据，优化产品设计，提高用户体验。
数据挖掘技术是一种具有广泛应用前景的技术，对于提高数据分析效率，推动各个行业的发展都具有重要的意义。随着科技的发展，数据挖掘技术将会得到更大的发展，并在更多的领域得到应用。
