随着计算机技术的发展，信息数据越来越多，如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。由此产生了数据挖掘技术，它是一门新兴的交叉学科，汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能等各领域的研究成果。聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域。它在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用。数据挖掘是从大量数据中提取出可信、 新颖、 有效并能被人理解的模式的高级处理过程。 其目标是从数据库中发现隐含的、 有意义的知识。
数据无处不在，且大数据能够超越“物联网”、“云计算”开创自己的时代，这与其自身的特征密不可分。
第一，种类多。随着社会进步，传感器的种类与日增多且社交网络、智能设备被更多人认可，数据类型也相对增多。目前，数据除去传统的关系数据还包括视频、网页、文档、音频以及邮件等尚未处理、不具备结构模式或者半结构模式的数据。
第二，高速流动。传统的数据流动速度是指对数据撷取、存数及分析具有价值信息的速度。然而，大数据因为其数据量的巨大，快速变动的数据形成数据流的特点，传统的处理方式已经无法处理这样高速流动的数据，进而数据处理已经由TB级上升到PB级。
第三，数据量巨大。一般，大数据指的是超过10TB规模的数据量。而导致这种结果的原因有三，一是我们为能够了解更多事物而不断使用各类仪器，并存储这些事物部分或者全部的数据;二是集成电路的成本降低使得很多仪器智能化发展，自行存储数据;三是我们为能够随时传递信息而使用各类的通信工具，尤其是机器到机器传递方式的诞生更是导致了交流数据激增。
第四，低价值密度。虽然数据量不断增长，但是这些数据中具有意义的信息却没有以相应比例进行增长，这会加大我们获得需要信息的难度 。例如，“4V” 不仅代表数据量巨大，同时也代表数据分析将会更加复杂，更难达到要求的效率。
数据挖掘是大数据时代的关键技术，一般，数据挖掘的功能有两类，即描述和预测。描述性挖掘用于展现集体数据的一般特性，而预测性挖掘用于推算处理数据，完成预测目的。数据玩具功能同目标数据的类型有关，有些功能适用于不同类型的数据，有些功能则只适用于某种特定数据。数据挖掘功能能够让人得知未知信息，提升数据价值，从而应用到了不同领域。
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。
在现今社会，数据挖掘技术已经可以被应用与所有的领域和行业中。在人们生活里的各个方面几乎都可以用到数据挖掘技术数据挖掘技术不但给我们的日常生活带来了巨大的改变和影响，并且这种影响还深深的改变着我们的生活方式。在各个领域的应用也会越来越广泛和深入，相关的研究也会越来越全面和深入，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，为各个行业提供更多帮助。