数据挖掘技术是一个多步骤、可能需多次反复的处理过程。主要包括以下几步:准备、数据选择、数据预处理、数据缩减、确定数据挖掘的目标、确定知识发现算法、数据挖掘(Data Mining)、模式解释、知识评价。其中最重要的一个步骤是数据挖掘,它是利用某些特定的知识发现算法,在可接受的运算效率的限制下,从有效数据中发现有关的知识。
“大数据”的本质实际上是数据生产的社会化，其对统计尤其是政府统计的冲击是重大的，不仅涉及到整个统计流程，更加对当前的政府统计管理体制、机构设置、数据价值等方面形成了挑战。可以大胆预测，未来政府统计的政府角色会被统计专业性取代，经济分析的职能会被更为专业的经济分析部门取代，宏观数据的重要性会让位于更有信息价值的微观数据。
数据挖掘技术是一个发展十分快的领域， 随着对数据挖掘技术在各领域日益广泛的应用，实现了数据资源共享及技术发展的跨域，从而大大提高了工作效率，并带来巨大的成功。