数据挖掘技术作为信息技术领域的分支，近年来在商业智能、医疗分析、金融预测等多个行业获得广泛应用。它主要涉及利用人工智能、机器学习、统计学等技术，从大量数据中提取潜在的、有用的、可理解的模式，并用于决策支持。数据挖掘过程高度自动化，能通过归纳性推理挖掘出数据中的潜在模式，从而预测业务目标行为，为管理层提供数据支持。
数据挖掘技术的应用正因其广阔的应用前景而变得极富挑战性。数据挖掘能够从大量数据库中分析数据，找出其中的关联信息、数据特征描述以及预测性信息，这些信息往往无法通过人工分析获得。数据挖掘不仅可以应用于商业领域，还可以帮助政府机构、非盈利组织等了解其业务运营情况，例如股票经纪人可通过数据挖掘技术分析股票市场历史数据，预测股票行情变化趋势；而超市经理则可通过分析销售记录，发现顾客消费习惯和行为模式。
数据挖掘常用的技术主要包括统计分析和知识发现两个方面。统计分析，又称数据分析，是检查数据中常见的模式，并使用统计模型和数学模型解释这些模式。传统的统计分析工具包括线性分析和非线性分析、连续回归分析和逻辑回归分析、单变量和多变量分析以及时间序列分析等。知识发现则是一种信息抽取过程，不需要预先设定问题，但能够发现非预期的、有价值的信息。它可以从数据仓库或数据站场中抽取关注性和有用的侧忏，协助商业分析员和商业经理对市场、顾客、产品等进行分析。
数据挖掘的逻辑结构不仅仅是一系列技术的简单组合，而是一个完整的系统。一个数据挖掘系统需要具备能够将数据选择、算法选择、模式发现评价和描述等过程结合在一起的能力。知识发现系统由多个构件组成，包括数据选择构件、知识发现引擎、发现评价构件和发现描述构件。数据选择构件负责确定要抽取的数据以及数据结构，而知识发现引擎则利用知识库中的算法对数据进行模式和关系的抽取。发现评价构件协助分析员筛选模式，而发现描述构件则提供了评价辅助功能，并保持发现结果与商业经理的沟通。
在数据挖掘技术的应用中，数据仓库扮演了重要角色。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库将来自不同源的数据集成在一起，保证数据的一致性，并提供历史数据的长期存储。通过数据仓库，数据挖掘系统可以更加高效地执行数据抽取任务，因为数据仓库提供了更加优化的数据存储和查询机制。
数据挖掘是一个复杂而强大的工具，它能够帮助企业更好地理解数据并从中获得价值。在构建智能决策支持系统时，结合数据挖掘、数据仓库和联机分析技术，可以形成一个有效的数据驱动决策体系。此体系能够帮助企业更加迅速和准确地进行决策，从而在竞争激烈的市场中保持优势。随着数据挖掘技术的不断进步，其在各行各业中的应用范围将更加广泛，决策支持系统的智能化程度也将随之提升。
