1. 统计学
统计学是数据挖掘技术的基础，它提供了对数据进行描述、分析和建模的方法。在数据挖掘过程中，统计方法被用来对数据进行预处理、特征提取、模型构建和评估等。
2. 机器学习
机器学习是数据挖掘技术的核心，它利用计算机模拟人类的智能行为，自动学习和提取数据中的知识。机器学习方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列挖掘等，它们被用来发现数据中的模式和规律。
3. 数据库技术
数据库技术是数据挖掘技术的基础设施，它提供了存储、管理和查询数据的方法。在数据挖掘过程中，数据库技术被用来存储和管理大量的数据，并支持高效的查询和检索操作。
4. 模式识别
模式识别是数据挖掘技术的重要分支，它通过识别数据中的模式和规律，对数据进行分类和预测。模式识别方法包括聚类分析、分类算法、时间序列分析等，它们被用来发现数据中的潜在规律和趋势。
5. 数据可视化
数据可视化是数据挖掘技术的辅助工具，它通过图形和图表等方式将数据呈现给用户。在数据挖掘过程中，数据可视化被用来帮助用户理解和分析数据，发现数据中的模式和规律。
数据挖掘技术涉及多个技术领域，这些领域相互关联、相互补充，共同构成了数据挖掘技术的体系结构。随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据挖掘技术将会越来越受到关注和应用。
