数据挖掘技术是数据处理的技术，它有三个主要部分是算法与技术、数据、建模能力，作用是对数据进行分析、挖掘和处理，得到最后的评估结果。它通常会有八个步骤来完成，先信息收集，再数据集成，然后数据规约，之后清理数据、变换数据、挖掘数据、评估模式、表示知识，并且整个过程是重复循环的。
所谓数据挖掘技术简单的理解就是处理数据的一种技术，它会用到仿生全局优化的算法，是对信息进行手机、集成、规约、清理、变换和挖掘的过程。在数据挖掘时可能用到的软件有SAS EM、modeler、k-miner、tempo等等。
它包含的算法与技术、数据、建模能力三个主要部分。其中算法是遗传算法，具有很高的隐含并行性，也容易和模型结合。数据则是主要的研究处理对象，它是不可缺少的。建模能力同样非常重要，而整个过程里会用到的方法有统计分析、模糊集、覆盖正例排斥反例等等。
它的步骤通常分为八步：第一步是收集信息;第二步是集成数据;第三步是规约数据;第四步是清理数据;第五步是变换数据;第六步挖掘数据;第七步评估模式;第八步知识标识。如果其中一步的目标无法达到则要重新回到前面的一步，直到目标达成。
它的功能非常非常多，比如管理大型的文本、图像、音视频、指纹信息等等，它还可以对数据库进行构造和管理，让数据变得可视化、易调用和处理。现在许多领域当中都会用到数据挖掘技术而它也是非常基础的交叉学科之一。