数据挖掘的技术原理主要包括以下几个步骤：

1、数据收集：首先需要收集相关数据，这些数据可以来自各种来源，如数据库、文件、网络等。收集到的数据应具有高质量和可靠性，以确保分析结果准确可信。

2、数据预处理：在数据挖掘之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成等。数据清洗的目的是消除异常值、缺失值和重复值等，确保数据质量。数据转换是将数据转换成适合挖掘的形式，如将分类数据转换成数值型数据。数据集成是将多个数据源中的数据进行整合，形成一个统一的数据集。

3、特征提取：特征提取是从预处理后的数据中提取出与目标变量相关的特征，这些特征能够反映数据的内在规律和模式。特征提取是数据挖掘的关键步骤之一，提取出的特征好坏直接影响到挖掘结果的准确性和有效性。

4、模型建立：在提取出相关特征后，需要选择合适的算法建立模型。数据挖掘的算法有很多种，如分类算法、聚类算法、关联规则算法等。根据具体的应用场景和问题，选择合适的算法进行模型建立。

5、模型评估：模型建立后，需要对模型进行评估和优化。评估的目的是检验模型的准确性和可靠性，以及在实际应用中的表现。评估的方法包括交叉验证、留出验证和自助采样等。根据评估结果，可以对模型进行优化和调整。

6、结果解释和应用：最后，需要对挖掘结果进行解释和应用。解释的目的是将挖掘结果转化为实际应用中的具体操作和策略。应用则是将挖掘结果应用到实际场景中，解决具体问题。

数据挖掘的技术原理主要基于统计学、机器学习和人工智能等领域的知识，通过利用这些技术，可以从海量数据中提取出有价值的信息和知识，帮助企业或个人做出更明智的决策。