常用的数据挖掘技术主要包括以下几种：
统计学
简介：统计学是最基本的数据挖掘技术，尤其在多元统计分析方面有着广泛的应用。作用：通过统计方法分析数据的分布、趋势和关联性，揭示数据中的隐藏规律和模式。
聚类分析和模式识别
简介：聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，以期从中发现规律和典型模式。作用：通过聚类算法将数据分成不同的群组，使得同一群组内的数据相似度较高，不同群组间的数据相似度较低，从而识别出数据中的潜在模式。
决策树分类技术
简介：决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合。作用：通过构建决策树，从数据中提取分类规则，用于对新数据进行分类预测。决策树能够直观地展示分类过程，便于理解和应用。
人工神经网络和遗传基因算法
简介：人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，它模拟人脑神经元的结构和功能，通过训练学习数据中的规律和模式。遗传基因算法则是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。作用：人工神经网络能够处理复杂的数据关系，进行非线性建模和预测。遗传基因算法则适用于解决复杂的优化问题，如特征选择、参数优化等。
这些数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、教育、电子商务等，为数据分析和决策提供有力的支持。