数据挖掘技术主要包括以下几种：
决策树技术：
决策树是一种非常成熟且普遍采用的数据挖掘技术。在决策树中，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。
神经网络技术：
神经网络通过数学算法来模仿人脑思维，是数据挖掘中机器学习的典型代表。它由大量并行分布的微处理单元组成，具有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。
回归分析技术：
回归分析包括线性回归，特别是多元线性回归和逻辑斯蒂回归。在数据化运营中，逻辑斯蒂回归被广泛使用，它涉及响应预测、分类划分等内容。
关联规则技术：
关联规则是描述数据库中数据项之间关系的规则，旨在找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的模式和并发关系（同时出现的关系）。
聚类分析技术：
聚类分析根据相似性和差异性将一组数据分为几个类别，使得同一类别内的数据相似性尽可能大，不同类别间的数据相似性尽可能小。这种技术常用于客户群体的分类、市场细分等。
贝叶斯分类技术：
贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的统计学分类方法，主要用于预测类成员间关系的可能性。例如，通过给定观察值的相关属性来判断其属于特定类别的概率。朴素贝叶斯分类方法作为一种简单的贝叶斯分类算法，其性能甚至可以与决策树和神经网络算法相媲美。
除了上述几种主要技术外，数据挖掘还涉及序列分析、时间序列分析、特征分析和变化和偏差分析等方法。这些方法分别从不同的角度对数据进行挖掘，以揭示隐藏的信息、模式和关系。
数据挖掘技术是一门交叉学科，它结合了数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等多个领域的知识和方法，旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取出隐含的、先前未知的、但又是潜在有用的信息和知识。这些技术和方法的应用，为企业管理和决策提供了有力的支持。
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