在大數據時代，數據挖掘技術的應用范圍十分廣泛，主要表現在以下幾個方面：

1、商業智能：通過數據挖掘技術，企業可以對市場趨勢、客戶需求等進行分析，從而制定出更好的商業策略。例如，通過對銷售數據的挖掘，企業可以預測未來的銷售趨勢，從而調整庫存和營銷策略。

2、欺詐檢測：數據挖掘技術可以分析大量數據，發現異常模式，用于檢測欺詐行為。例如，在信用卡交易中，數據挖掘技術可以檢測到異常的交易行為，從而預防欺詐損失。

3、客戶細分：數據挖掘技術可以對客戶進行分類，根據不同的特征和行為將客戶分成不同的群體。這有助于企業更好地理解客戶需求，提供更個性化的服務。例如，電商網站可以通過用戶的瀏覽和購買行為，為用戶推薦相關產品。

4、推薦系統：數據挖掘技術可以通過分析用戶行為和喜好，為用戶推薦相關產品和服務，提高用戶滿意度和忠誠度。例如，視頻網站可以根據用戶的觀看歷史，為用戶推薦類似的視頻內容。

5、市場營銷：數據挖掘技術可以幫助企業分析市場和客戶需求，制定更精準的營銷策略，提高市場占有率和銷售額。例如，通過分析用戶的購買歷史，企業可以預測用戶的購買行為，進行精準的廣告投放。

6、醫學診斷：在醫學領域，數據挖掘技術可以通過分析患者的癥狀和歷史數據，進行輔助診斷。例如，通過對大量病例數據的挖掘，醫生可以發現疾病的潛在規律和治療方法。

7、社交網絡分析：數據挖掘技術可以對社交網絡中的用戶行為和關系進行分析，了解用戶喜好和行為模式。例如，社交媒體平臺可以通過分析用戶的行為和關注話題，理解用戶的興趣和態度。

8、圖像識別：在圖像識別領域，數據挖掘技術可以幫助計算機自動識別圖片中的物體和場景。例如，在安防監控領域，人臉識別技術可以幫助警方快速定位嫌疑人。

9、語音識別：在語音識別領域，數據挖掘技術可以幫助計算機自動識別語音中的內容。例如，智能語音助手可以通過識別用戶的語音指令，實現人機交互。

綜上所述，大數據時代下數據挖掘技術的應用非常廣泛。無論是商業領域還是社會生活領域，數據挖掘技術都發揮著重要的作用。通過數據挖掘技術的應用，人們能夠更好地處理和分析大數據，發現其中的規律和潛在價值，從而為決策提供有力支持。