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从我对数据挖掘的了解，我认为技术原理应该包括以下几个方面：

数据预处理

数据挖掘的第一步就是对原始数据进行数据预处理，这就包括了数据清晰、数据噪声去除、处理缺失值和异常值等方面，预处理确保数据质量，为后续的数据挖掘工作提供高质量的数据。

特征选择

在数据挖掘中，特征是描述数据的属性，特征选择是从原始特征中选择出对挖掘任务最具有意义的特征，这样有助于提高模型的性能，减少维度灾难。

特征提取

特征提取是通用某种数学变换将原始数据映射到新的特征空间，可以通过降维技术来实现，减少数据的维度。

数据挖掘算法

这是数据挖掘的核心部分，它根据任务的不同进行选择，常见的挖掘算法包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法等。

模型评估与选择

对于构建的挖掘模型，需要进行评估以确定性能，常见的指标包括准确率、召回率、F1 Score 等，通过，可能需要在多个模型中进行选择。

模型优化

在评估模型性能后，可能需要对模型进行优化，这里面就包括调整模型的超参数、采用集成学习方法、解决过拟合问题等。

模型解释

数据挖掘模型的解释性非常重要，尤其是对一些对决策敏感的领域，解释性可以帮助用户理解模型的预测结果。

实施和部署

完成模型构建后，需要将其部署到实际应用中，这可能涉及将模型集成到业务流程中，创建可视化工具等。

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你知道数据挖掘的技术原理是什么吗？