现在社会的发展使得信息量日益增加，如何在庞大的数据中寻找对自己有用的数据成为必须要考虑的事情。数据挖掘 可以从庞大的数据库中提取隐藏的预测信息。因为数据挖掘是一种拥有巨大潜力的新技术，所以数据挖掘现在被广泛的应用于各种商业途径中，包括零售销售、电子商务、遥感技术、生物信息学等。教育是一个国家进步的要素之一。挖掘在教育中被称为教育信息挖掘。教育数据挖掘的的重点就是应用合理的、快速的方法从教育数据库中发现知识。教育数据挖掘可以分析学生的趋势和行为，得到一个对不同类型学生教育的最优化教育方式。当大量的数据存储在教育数据库中，为了得到需要的数据和发现隐藏数据间的关系,可以应用数据挖掘技术与软件。数据挖掘的功能有很多种，在教育数据挖掘中，流行的功能有关联、分类、聚类、离散点分析、关联规则、预测等。
数据挖掘技术的出现有其必然性和可能性：首先，信息社会的到来对数据的筛选和利用提出了更高要求，而海量数据的出现又使得基于传统数据处理方法的人们面对大量数据无从下手，此时必然要求有更为先进的数据处理技术;其次，计算机性价比的提升和磁盘存储器价格的大幅度降低，使得人们借助计算机来完成数据的分析和处理成为可能。所谓数据挖掘(data mining)就是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的数据中发现隐含数据中的关系，建立模型，提取具有潜在价值、可信、新颖、有效并能被人所理解的信息和知识的过程，它又被称为数据库中的知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。
教育同信息是密不可分的，因为教育从本质上来说就是信息的传递、接收和加工。人们也绝非近些年才认识到教育与信息水乳交融的关系，只是随着科技进步、社会发展，以电脑多媒体和网络通讯为基础的现代化信息技术在教育中的应用越发广泛，“三论”思想逐步深入人心，教育信息化的提法才终于浮出水面。所以，当前人们所说的教育信息化概念有别于传统教育中信息技术的使用，而是强调其现代化信息技术的基础。
北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
其中KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱引擎是我们自主研发的知识图谱构建与推理引擎，基于汉语词法分析的基础上，采用KGB语法实现了实时高效的知识生成，可以从非结构化文本中抽取各类知识，并实现了从表格中抽取指定的内容等。KGB同时可以定义不同的动作，如抽取动作，并能自定义各类后处理程序。利用KGB知识图谱引擎可以抽取到产品的详细报价信息，方便进行下一步的数据挖掘与图谱构建。
数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究热点，并在许多行业中得到了很好的应用，尤其是在市场营销中获得了成功，初步体现了其优越性和发展潜力。在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。
