在大数据时代，数据挖掘技术的应用范围十分广泛，主要表现在以下几个方面：

1、商业智能：通过数据挖掘技术，企业可以对市场趋势、客户需求等进行分析，从而制定出更好的商业策略。例如，通过对销售数据的挖掘，企业可以预测未来的销售趋势，从而调整库存和营销策略。

2、欺诈检测：数据挖掘技术可以分析大量数据，发现异常模式，用于检测欺诈行为。例如，在信用卡交易中，数据挖掘技术可以检测到异常的交易行为，从而预防欺诈损失。

3、客户细分：数据挖掘技术可以对客户进行分类，根据不同的特征和行为将客户分成不同的群体。这有助于企业更好地理解客户需求，提供更个性化的服务。例如，电商网站可以通过用户的浏览和购买行为，为用户推荐相关产品。

4、推荐系统：数据挖掘技术可以通过分析用户行为和喜好，为用户推荐相关产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。例如，视频网站可以根据用户的观看历史，为用户推荐类似的视频内容。

5、市场营销：数据挖掘技术可以帮助企业分析市场和客户需求，制定更精准的营销策略，提高市场占有率和销售额。例如，通过分析用户的购买历史，企业可以预测用户的购买行为，进行精准的广告投放。

6、医学诊断：在医学领域，数据挖掘技术可以通过分析患者的症状和历史数据，进行辅助诊断。例如，通过对大量病例数据的挖掘，医生可以发现疾病的潜在规律和治疗方法。

7、社交网络分析：数据挖掘技术可以对社交网络中的用户行为和关系进行分析，了解用户喜好和行为模式。例如，社交媒体平台可以通过分析用户的行为和关注话题，理解用户的兴趣和态度。

8、图像识别：在图像识别领域，数据挖掘技术可以帮助计算机自动识别图片中的物体和场景。例如，在安防监控领域，人脸识别技术可以帮助警方快速定位嫌疑人。

9、语音识别：在语音识别领域，数据挖掘技术可以帮助计算机自动识别语音中的内容。例如，智能语音助手可以通过识别用户的语音指令，实现人机交互。

综上所述，大数据时代下数据挖掘技术的应用非常广泛。无论是商业领域还是社会生活领域，数据挖掘技术都发挥着重要的作用。通过数据挖掘技术的应用，人们能够更好地处理和分析大数据，发现其中的规律和潜在价值，从而为决策提供有力支持。