数据挖掘技术是一门综合性的学科，它将数据库技术、统计学、机器学习、模式识别、人工智能、神经网络等多种成熟技术整合起来，以应对大量数据中的信息提取和知识发现的需求。随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘在各个领域中找到了广泛的应用，尤其是统计数据分析领域。传统的数据处理往往局限于查询、汇总等简单操作，无法深入挖掘数据中隐藏的有价值信息。而数据挖掘技术的出现，则能够帮助统计部门和各个行业深入分析历史统计数据，提炼出有助于管理决策的综合信息。
数据挖掘技术的概念包括从大量数据中提取潜在的有价值知识（模型或规则）的过程。这些知识是根据预定义的目标，通过对数据进行探索和分析得到的，可以揭示数据中隐含的规律，并将其模型化。数据挖掘的目标是利用多种算法和分析工具对数据进行深层次的挖掘，以期获得决策所需的多种知识。
数据挖掘的任务和功能主要包括以下几个方面：
1. 数据总结。数据总结的目的是对数据进行浓缩，给出紧凑的描述。它关心的是从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是指将数据库中的数据从低层次抽象到高层次的过程。传统的数据总结方法包括计算数据库字段的求和值、平均值、方差值等统计值，或者使用直方图、饼图等图形方式表示数据。
2. 数据分类。数据分类是将数据集中的数据项映射到某个给定类别或标签的过程。它是数据挖掘中的一种常见任务，旨在预测或识别数据的类别。
3. 数据关联。数据关联是指在大型数据库中发现数据项之间的有趣关系，例如频繁出现的模式或关联规则。
4. 数据聚类。数据聚类是将一组数据对象基于某些相似性或差异性划分成多个类或簇的过程。聚类分析的目的是使同一个聚类内的对象相互间具有较高的相似度，而不同聚类间的对象具有较高的差异性。
5. 异常检测。异常检测是识别数据中的异常或不规则模式的过程。这些异常可能是由于错误、欺诈或其他不寻常事件造成的。
在教学领域中，数据挖掘的概念和技术也可以得到应用。例如，在教学方法的研究中，可以运用数据挖掘中的数形结合思想、数学模型思想，以及直观教学法，这有助于增强学生的学习积极性，提高他们的解决问题的能力。数形结合思想是利用数的规律性和形的直观性，进行数与形之间的相互转化，以解决数学问题。直观教学法强调运用感性材料使学生获得生动的表象，易于理解和记忆。数学模型思想则强调将实际问题转化为数学问题，并通过数学模型来研究和解决问题。
加强教学方法的研究，特别是将数据挖掘技术的思想应用于教学中，可以增强学生的学习积极性。教师在教学中应根据不同内容选择合适的教学方法，如启发式教学、基于问题解决的教学法等。这些方法能够激发学生思考问题的积极性，满足不同层面的学生需求，提高学生的学习能力。通过这些方法，学生在解决问题的过程中，可以培养他们独立思考、分析问题和创造性解决问题的能力。
数据挖掘是一门在众多领域具有广泛应用前景的技术。它不仅仅是一种数据处理方法，更是一种对信息进行深入分析和知识发现的工具。随着技术的不断发展，数据挖掘在各行各业中的应用将越来越广泛，其作用也将越来越重要。而在教育领域，数据挖掘的思想和技术也可以被借鉴和运用，以提高教学质量和学生的学习效果。
