近年来，随着云计算和物联网概念的提出，信息技术得到了前所未有的发展，而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆，所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术，因而在云时代的今天，大数据技术已经被我们所关注，所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程了。数据挖掘是一门融合了人工智能、数据库技术、模式识别、机器学习、统计学和数据可视化等多个领域的理论和技术的交叉性学科，它的出现引起了学术界和产业界的广泛关注，吸引了一大批研究者和开发者。数据挖掘技术最初就是面向应用的，尤其是在银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。
数据挖掘的核心技术是人工智能、机器学习、数学统计等,但它并非多种技术的简单组合,而是一个不可分割的整体,还需要其他技术的支持,才能挖掘出令用户满意的结果。具体来说,有以下几种主要的数据挖掘方法:1)规则推导:即从数据仓库中搜索不知道的规则和规律。2)人工神经网络:将每一个连接看作一个处理单元(PE)模拟人脑神经元的功能。3)决策树:是一个类似于流程图的树结构,其中每个内部节点表示在某个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,而每个树叶节点代表类或类分布。4)遗传算法:借用了生物遗传学的观点,通过自然选择、遗传、变异等作用机制,实现个体的适应性的提高。5)粗集方法:是利用粗集理论对数据进行客观而有效的处理,从而更迅速的获得知识。
NLPIR大数据语义智能分析平台针对大数据内容采编挖搜的综合需求，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，先后历时十八年，服务了全球四十万家机构用户，是大数据时代语义智能分析的一大利器。
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NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求，包括大数据完整的技术链条：网络抓取、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
数据挖掘技术是近几年新产生的网络技术，可是它的广泛应用性受到了很多公司以及研究人员的喜爱。这些年来，伴随着时间的推移以及网络技术的不断发展大数据挖掘技术不断的被更新，开发，而且在金融、管理、教学等行业中都得到了广泛的应用。我相信随着网络技术的不断发展，大数据挖掘技术的应用面将会越来越广。
你可以是高校老师与学生，用之于报告、论文等各种文本的处理;
你可以是专业计算机、数据分析专家，用之于技术、项目等研发;
你可以是编辑、自媒体人，用之于内容挖掘、审核与自动生成。
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当然，大数据语义智能挖掘平台能做的，还有更多!
我们的目标：读懂自然语言，挖掘数据价值，智能服务生活!
