数据挖掘技术主要包括以下几种：
分类和预测：这是最基本的数据挖掘技术，通过训练模型对未知数据进行分类或预测。例如，利用已知的数据特征来预测未来的销售趋势、客户流失可能性等。
聚类：聚类是将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。聚类的目的是使同一簇中的样本尽可能相似，而不同簇中的样本尽可能不同。这种方法常用于市场细分、社交网络分析等。
关联规则学习：关联规则学习是发现数据集中项之间的有趣关系，如超市中的“尿布和啤酒”关联就是一个经典的例子。常用的关联规则学习算法有Apriori和FP-growth。
序列模式挖掘：序列模式挖掘是发现数据流中项之间的顺序关系。例如，在电子商务中，通过分析用户的购买历史，可以发现某些商品之间的购买顺序。
回归和异常检测：回归是用来预测一个连续值输出的问题，而异常检测则是用来识别数据中的异常或离群点。
特征选择和降维：特征选择是从原始数据中选择出对模型预测最有用的特征，而降维则是通过某种方法减少数据的维度，降低计算复杂度，同时保留数据的主要特征。
文本挖掘和自然语言处理：文本挖掘是从文本数据中提取出有用的信息，如情感分析、主题建模等。自然语言处理则是研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言的技术。
时间序列分析：时间序列分析是用来分析和预测随时间变化的数据序列，如股票价格、气温等。
可视化分析：可视化分析是通过图形、图表等方式直观地展示数据和分析结果，帮助人们更好地理解和解释数据。
以上就是数据挖掘技术的主要种类，每种技术都有其特定的应用场景和优缺点，需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的技术。
