一、數據挖掘技術概述
（1）確定業務對象：做好業務對象的明確是數據域挖掘的首要步驟，挖掘的最後結構是不可預測的，但是探索的問題必須是有預見的，明確業務對象可以避免數據挖掘的盲目性，從而大大提高成功率。
（2）數據準備：首先，對於業務目標相關的內部和外部數據資訊進行查找，從中找出可以用於數據挖掘的資訊；其次，要對數據資訊的內容進行全面細緻分析，確定需要進行挖掘操作的類型；然後，結合相應的挖掘算法，將數據轉化稱爲相應的分析模型，以保證數據挖掘的順利進行。
（3）數據挖掘：在對數據進行轉化後，就可以結合相應的挖掘算法，自動完成相應的數據分析工作。
（4）結果分析：對得到的數據分析結果進行評價，結合數據挖掘操作明確分析方法，一般情況下，會用到可視化技術。
（5）知識同化：對分析得到的數據資訊進行整理，統一到業務資訊系統的組成結構中。這個步驟不一定能夠一次完成，而且其中部分步驟可能需要重複進行。
二、數據挖掘技術在水利工程管理中的實施要點
水利工程在經濟和社會發展中是非常重要的基礎設施，做好水利工程管理工作，確保其功能的有效發揮，是相關管理人員需要重點考慮的問題。最近幾年，隨着社會經濟的飛速發展，水利工程項目的數量和規模不斷擴大，產生的水利科學數據也在不斷增加，這些數據雖然繁瑣，但是在許多科研生產活動和日常生活中都是不可或缺的。例如，在對洪澇、乾旱的預防以及對生態環境問題的處理方面，獲取完整的水利科學數據是首要任務。那麼，針對日益繁雜的海量水利科學數據，如何對有用的資訊知識進行提取呢？數據挖掘技術的應用有效的解決了這個問題，可以從海量的數據資訊中，挖掘出潛在的、有利用價值的.知識，爲相關決策提供必要的支援。
1。強化數據庫建設
要想對各類數據進行科學有效的收集和整理，就必須建立合理完善的數據庫。對於水利工程而言，應該建立分類數據庫，如水文、河道河情、水量調度、防洪、汛情等，確保數據的合理性、全面性和準確性，選擇合適的方法，對有用數據進行挖掘。
2。合理選擇數據挖掘算法
（1）關聯規則挖掘算法：關聯規則挖掘問題最早提出於1993年，在當前數據挖掘領域，從事務數據庫中發現關聯規則，已經成爲一個極其重要的研究課題。關聯規則挖掘的主要目的，是尋找和挖掘隱藏在各種數據之間的相互關係，透過量化的數據，來描述事務A的出現對於事務B出現可能產生的影響，關聯規則挖掘就是給定一組Item以及相應的記錄組合，透過對記錄組合的分析，推匯出Item間存在的相關性。當前對於關聯規則的描述，一般是利用支援度和置信度，支出度是指產品集A、B同時出現的概率，置信度則是在事務集A出現的前提下，B出現的概率。透過相應的關聯分析，可以得出事務A、B同時出現的簡單規則，以及每一條規則的支援度和置信度，支援度高則表明規則被經常使用，置信度高則表明規則相對可靠，透過關聯分析，可以明確事務A、B的關聯程度，決定兩種事務同時出現的情況。
（2）自頂而下頻繁項挖掘算法：對於長頻繁項，如果採用關聯規則挖掘算法，需要進行大量的計算分析，不僅耗時耗力，而且影響計算的精準度，這時，就可以採用自頂而下頻繁項挖掘算法，這種算法是一種相對優秀的長頻繁項挖掘算法，利用了事務項目關聯資訊表、項目約簡、關鍵項目以及投影數據庫等新概念與投影、約簡等新方法，在對候選集進行生成的過程中，應該對重複分支進行及時修剪，提升算法的實際效率，從而有效解決了長頻繁項的挖掘問題。結合計算機實驗以及算法分析，可以看出，這種方法是相對完善的，同時也是十分有效的。不過需要注意的是，當支援度較大、頻繁項相對較短時，利用關聯規則挖掘中典型的Apriori方法，可以起到更好的效果。
（3）頻繁項雙向挖掘算法：這種算法是一種融合了自頂向下以及自底向上的雙向挖掘算法，可以較好的解決長頻繁項以及段頻繁項的挖掘問題，主挖掘方向是利用自頂向下挖掘策略，但是結合自底向上方法生成的非頻繁項集，可以對候選集進行及時修剪，提升算法的實際效率。
三、結語
總之，在當前資訊時代，應用數據挖掘技術，可以強化水利工程管理的效率和質量，確保水利工程功能的充分發揮，推動社會經濟建設的穩步進行。