数据挖掘技术是一种综合分析大量数据并从中提取有价值信息的方法。它融合了统计学和人工智能的多项技术，能够处理传统统计学难以应对的大规模、复杂的数据集。数据挖掘的核心思想包括分类、预测、关联分析、数据精简和数据探索等。
数据挖掘的步骤可以概括为“SEMMA”，即采样（Sample）、探索（Explore）、调整（Modify）、建模（Model）和评估（Assess）。具体来说，采样是指从数据集合中选取有代表性的子集以供分析；探索是对采样数据进行初步分析，发现数据的分布规律和异常点；调整阶段主要是对数据进行预处理，包括删除缺失值、转换变量等；建模是指应用统计或机器学习算法构建预测模型；评估则是使用部分数据验证模型的效果。
在证券投资领域，数据挖掘技术的应用主要关注于市场趋势的研究和预测。通过分析股票历史数据，挖掘价格变动的规律，可帮助投资者做出更加科学的投资决策。在实际应用中，首先需要明确研究问题，然后进行数据收集、预处理和建模。数据收集涉及股票的多种历史数据，如价格、收益率、成交量等。数据预处理包括数据提取、清理和转换，确保数据质量和可用性。
在建模方面，常用的有Logistic回归、分类树和神经网络等方法。Logistic回归适用于因变量为二值的情况，估计某事件发生的概率。分类树通过递归分区将数据空间分割成多个区域，每个区域内的数据点属于同一类别，之后使用验证数据进行剪枝，优化树模型。神经网络则模拟人脑神经元的处理方式，能够处理复杂的非线性关系。
以世纪瑞尔股票为例，通过SAS软件提供的企业数据挖掘功能，可以建立股票预测模型，利用神经网络拟合方法，分析数据并预测股票走势。通过对神经网络输出的提升曲线图进行分析，可以观察到模型对未来股票涨跌的预测能力。
数据挖掘技术在证券投资领域有广泛的应用前景。它不仅可以用于股票市场分析和预测，还可以用于风险管理、投资组合优化、市场细分等多个方面，为投资者和市场分析师提供了新的视角和工具。通过深入学习和掌握数据挖掘技术，投资专业人士能够更好地理解市场动态，提高投资决策的科学性和准确性。
