数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、模式识别、模糊数学和数理统计等最新技术的研究成果，可以用来支持商业智能应用和决策分析。例如顾客细分、交叉销售、欺诈检测、顾客流失分析、商品销量预测等等，目前广泛应用于银行、金融、医疗、工业、零售和电信等行业。数据挖掘技术的发展对于各行各业来说，都具有重要的现实意义。
数据挖掘技术具有以下特点：
1. 处理的数据规模十分庞大，达到GB、TB数量级，甚至更大。
2. 查询一般是决策制定者(用户)提出的即时随机查询，往往不能形成精确的查询要求，需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。
3. 在一些应用(如商业投资等)中，由于数据变化迅速，因此要求数据挖掘能快速做出相应反应以随时提供决策支持。
4. 数据挖掘中，规则的发现基于统计规律.因此，所发现的规则不必适用于所有数据，而是当达到某一临界值时，即认为有效.因此，利用数据挖掘技术可能会发现大量的规则。
5. 数据挖掘所发现的规则是动态的，它只反映了当前状态的数据库具有的规则，随着不断地向数据库中加入新数据，需要随时对其进行更新。
数据挖掘是一种获得知识的技术。它的基础是数据，手段是各种算法，目的是获得数据中蕴含的知识。发现知识并非易事，人们总是受到各种各样的局限，目前数据缺乏仍然是发现知识的瓶颈。随着数据采集和存储技术的发展，对大量数据的分析和使用成为一个新的难题。对数据挖掘应用而言，知识的发现存在两个极限，一个是数据极限，即数据要么非常庞大，要么数据量足够小，或者数据量小但维度非常大;另一个是算法极限，即针对很多数据(不同的性质，不同的形式)和很多需求，目前所有的算法尚不能很好地解决某些问题。因此，数据挖掘应用具有三个要素：数据，算法，知识。
北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块，平台提供了客户端工具，云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台，可以供Java，Python，C，C#等各类开发语言使用。
数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。