随着时代的发展，人工智能技术不断地推动着全球科技进步。数据挖掘技术是当今人工智能领域最重要的技术之一，也是大数据分析的重要应用技术，它会运用机器学习、统计学和数据库管理等技术去从不同源中获取非结构化数据，然后进行模型训练，并对数据进行挖掘，发现数据中隐藏的规律。
数据挖掘的应用场景非常广泛，从国家战略决策到企业的市场营销，都是其常用的地方。数据挖掘技术更是可以有效地解决企业面对的诸多实际问题，如何把它应用到实际中，让它更有价值，这是值得我们深入分析的问题。
首先，要使用数据挖掘技术解决实际问题首先需要解决的就是数据的收集，在实际的业务问题中需要收集更有价值的关键性数据，以帮助企业根据这些数据进行正确的决策。其次，数据挖掘的过程中采用的技术非常多，比如机器学习、统计学、数据库技术等，所以，在解决实际问题的时候，还需要充分深入地学习这些技术，明确要使用哪些技术进行处理。
再次，数据挖掘处理的数据主要都是大规模数据，这就要求在新问题中大规模数据需要充分有效地利用，充分挖掘有效数据细节，根据不同业务问题建立不同的模型，以求取有效结果，以及尽可能有效的利用技术，减少模型的调整所需的时间，以及提高模型的效果。
以上，就是有关使用数据挖掘技术解决实际问题的一些实例分析，它的实际应用场景无以计数，它的优势也明显，只有充分把握它的内容，将数据挖掘应用到实际中，才能发挥它的最大价值。
