数据挖掘技术是一种通过算法从海量数据中揭示隐藏的、有价值信息的过程。它通常与计算机科学紧密相关，涉及人工智能、统计学、自动在线分析处理、信息提取、机器学习、可视化技术、专家系统和模式识别等方法。数据挖掘旨在帮助决策者减少风险，做出决策调整。其历史可追溯到二十世纪七十年代，经历了电子邮件阶段、信息发布阶段、电子商务阶段，直至全程电子商务阶段，发展成为一门独立的学科体系。
数据挖掘解决的典型商业问题包括数据库营销、客户群体分析划分、背景分析、交叉销售、客户流失分析、客户信用评价以及欺诈发现等。这些问题在零售、保险、银行和培训机构等商业领域得到了广泛应用。在市场营销中，数据挖掘能够帮助企业通过分析销售数据识别消费者购买行为，发现购买模式和趋势，进而设计更好的货物运输策略、进行定向营销和提高顾客满意度，以期实现利润最大化。相对于传统的大众营销，数据挖掘能够显著节约营销成本并提升营销效果。
在金融投资领域，数据挖掘技术同样发挥了重要作用，通过分析客户数据帮助银行和金融机构科学地对客户进行信用评价，发现客户或组织的个性特征和风险偏好，预测金融市场变化趋势，选择最佳投资方向，从而减少投资风险并驱动业务运营。
文章中提到了数据挖掘技术在商业中的一个具体应用案例，即尿不湿和啤酒的故事。这个案例成为了数据挖掘在商业应用中的一个标志性事件，显示了通过分析顾客的购物行为，企业能够发现看似无关的商品之间隐藏的关联性，从而采取更加有针对性的销售策略。
数据挖掘技术的发展经历了多个阶段，从早期的电子邮件和信息发布系统，到现在的电子商务和全程电子商务，其应用也从单一的数据分析转向了结合市场和商业策略的综合运用。数据挖掘不仅仅是一门技术，它已经成为了连接数据科学与商业策略的重要桥梁，对于企业把握市场动态、优化决策过程、提高竞争力具有不可替代的作用。
