在选择适当的数据挖掘技术来解决特定的管理问题时，需要考虑以下几个方面：
首先，要明确管理问题的具体特征和要解决的目标。比如，是想要预测销售额的趋势，还是想要识别潜在的客户群体等等。不同的问题可能需要不同的数据挖掘技术来解决。
其次，要考虑数据的特点和可获得性。需要确定所需要的数据是否可以获取，数据的质量如何，数据的规模是大还是小等等。这些因素会影响到选择合适的数据挖掘技术。
再者，要了解不同的数据挖掘技术的特点和适用范围。比如，分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等技术各自适用于不同的问题，需要根据具体情况来选择。
最后，可以考虑采用多种技术相结合的方式来解决问题。有时候，一个问题可能需要多种技术来共同发挥作用，比如先进行数据预处理，再进行特征选择，最后再应用分类算法等等。
举个例子来说，假设一个企业想要预测未来一年的销售额，可以先进行数据清洗和预处理，然后可以采用时间序列分析、回归分析等技术来预测销售额的趋势，最后再根据具体情况来选择最合适的技术来解决这个问题。
综上所述，选择适当的数据挖掘技术来解决管理问题需要综合考虑问题的特征、数据的特点、不同技术的特点以及可能采用多种技术相结合的方式来解决问题。