隨著信息網絡數據的廣泛應用以及快速發展，數據挖掘技術作為一種新興的技術科學，不單單在商業領域生產和管理工作中得到充分利用，而且還能夠融入到無程序要求、無規則、復雜的數據信息使用環境中。其目的在于采用技術手段，把存留、集聚在網絡上的數據信息挖掘出來，進而處理、編輯成信息集合，以供人們查看、收錄和捕捉應用。

數據挖掘技術作為一個新型學科，起始于20世紀八十年代，與目前的效用相比，以已經出現了本質方面的差異，起初，大數據的研究主要是為了人工智能技術的開發，換句話說，數據挖掘要求的技術層面比較高，就是對數據進行創新、改造的過程，也即是，由于目標數據的隱蔽性，具有很大的挖掘潛力和挖掘價值，要借助操作者挖掘出有效的數據信息從一堆冗雜的、模糊的、隨機的數據庫中;數據挖掘在商業方面上的應用，就是從大量的數據中尋找出數據包含的信息規律以及信息價值，為決策者提供非常重要的知識憑據。

數據挖掘技術的具體流程就是先通過對于海量數據的保存，然后就已有數據中進行分析、整理、選擇、轉換等，數據的準備工作是數據挖掘技術的前提，也是決定數據挖掘技術效率及質量的主要因素 。在完成數據準備工作后進一步對數據進行挖掘，然后對數據進行評估，最后實現運用。因此，數據挖掘能夠運用到很多方面。如數據量巨大的互聯網行業、天文學、氣象學、生物技術，以及醫 療保健、教育教學、銀行、金融、零售等行業。通過數據挖掘技術將大數據融合在各種社會應用中，數據挖掘的結果參與到政府、企業、個人的決策中，發揮數據挖掘的社會價值，改變人們的生活方式，最大化數據挖掘的 積極作用。以教育行業為例，探究數據挖掘技術在高校教育教學活動中的應用。

1、在高校管理中的應用。數據挖掘技術在高校管理的內容主要包括：高校招生錄取工作、貧困生選定以及優秀生評定等。

2、在高校課堂教學評價中的應用。數據挖掘技術在高校課堂教學評價系統中的應用主要也是利用關聯分析法。

3、在高校學生信息管理系統中的應用。高校學生信息管理系統中管理要素 主要是學校的領導、任課教師、學生以及家長。

北京理工大學大數據搜索與挖掘實驗室張華平主任研發的nlpir大數據語義智能分析技術是對語法、詞法和語義的綜合應用。nlpir大數據語義智能分析平臺是根據中文數據挖掘的綜合需求,融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發平臺。

其中kgb(knowledge graph builder)知識圖譜引擎是我們自主研發的知識圖譜構建與推理引擎，基于漢語詞法分析的基礎上，采用kgb語法實現了實時高效的知識生成，可以從非結構化文本中抽取各類知識，并實現了從表格中抽取指定的內容等。kgb同時可以定義不同的動作，如抽取動作，并能自定義各類后處理程序。利用kgb知識圖譜引擎可以抽取到產品的詳細報價信息，方便進行下一步的數據挖掘與圖譜構建。

數據挖掘技術及其應用是目前國際上的一個研究熱點，并在許多行業中得到了很好的應用，尤其是在市場營銷中獲得了成功，初步體現了其優越性和發展潛力。在信息管理領域，綜合應用數據挖掘技術和人工智能技術，獲取用戶知識、文獻知識等各類知識，將是實現知識檢索和知識管理發展的必經之路。