现如今，数据挖掘越来越受到人们的关注。各个领域都开始研究并运用数据挖掘，这项技术也在不断地完善和成熟。在利用数据挖掘处理和解决实际问题方面，王光宏等提出了三个值得注意的角度：用数据挖掘技术解决问题的类型，解决数据挖掘的数据准备工作和数据挖掘的理论基础[6]。数据挖掘的发展趋势将会围绕数据价值的挖掘体现在以下五个层面：
（一）多媒体数据挖掘
多媒体包含的内容比较广泛，比如视频、音频、图像等。随着时间的推移，数据结构呈现出复杂化和动态化的特征，而通过单独的传统数学方法管理现实生活中的问题，很难让人们满意。无人机和无人驾驶的实际应用、天网工程的展开、智慧医疗项目的全面发展等都要求快速处理多媒体数据。为了得到理想的效果，我们需要开发和设计数据挖掘的新智能算法。
（二）金融领域潜在数据的挖掘
在信用卡业务中，违约预测的数据挖掘具有预言性、有效性、实用性的优势。在信用卡交易的过程中，数据挖掘的应用类型也比较多，如在信用卡异常行为检测、高端信用客户的维护和信用卡风险控制等方面，都可以展开深入研究。
（三）数据挖掘算法的改进和可视化(www.xing528.com)
当采用数据挖掘的算法分析和处理海量数据时，算法的改进主要取决于算法的精度和速度，也就是算法的准确度和效率。目前，学术研究主要集中在两个方面，即精度和效率之间设定适当的临界值和对数据挖掘的结果进行可视化。针对RNN、CNN、DNN、Capsule等一系列深度学习算法的研究，将成为数据挖掘新的发展方向。
（四）数据挖掘和隐私保护
在解决实际问题时，难免会涉及隐私的数据。例如，在研究信用卡和用户之间的关系时，数据中难免会有用户的个人信息。在进行数据挖掘过程中，不泄露用户的个人隐私问题，对数据进行脱敏处理，将成为人们研究数据挖掘的另一个重要方面。
（五）数据挖掘和其他系统的集成
数据挖掘是一个完整的过程，而不是单纯的某一个算法或者几个算法简单的混合。运用数据挖掘时，需要和其他领域的系统有条理地集成起来，最大化地体现数据挖掘的优势。
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