数据挖掘技术（数据处理的技术）
从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。
（1） 信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。
（2） 数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。
（3） 数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。

数据挖掘技术（中国水利水电出版社2009年出版图书）
《数据挖掘技术》较为系统地介绍了数据挖掘的基本概念、基本方法和基本技术以及数据挖掘的最新进展，并以较大篇幅叙述了数据挖掘在复杂工业系统中的应用情况。
《数据挖掘技术》深入而系统地阐述了数据挖掘的研究历史和现状、数据挖掘与数理统计的关系、数据挖掘技术（包括语义网络、智能体、分类、预测、复杂类型数据等基础概念和技术）、数据库系统及专家系统中的数据挖掘方式、数据挖掘的应用及一些具有挑战性的研究课题，对每类问题均提供了代表性算法和具体应用法则。全书共分7章，主要内容包括数据挖掘综述、从数理统计到数据挖掘、语义网络挖掘及其应用、智能体挖掘及其应用、分类挖掘及其应用、预测挖掘及其应用和复杂类型数据挖掘及其应用。