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教授数据挖掘技术与应用时，应该采用一系列综合的方法，结合理论教学、实践操作和案例研究。以下是一些建议：

理论知识讲解：首先介绍数据挖掘的基本概念、原理和常用方法，包括数据预处理、特征选择、分类、聚类、关联规则等内容。实际案例呈现：通过真实案例展示数据挖掘在各个领域的应用情况，例如市场营销、医疗保健、金融等，让学生了解数据挖掘的实际应用和意义。数据处理技术：教授数据挖掘所需的数据处理技术，包括数据清洗、数据集成、数据转换等，以及常见数据库系统的使用方法。算法原理与实践：详细介绍常用的数据挖掘算法原理，并通过编程实践来应用这些算法，让学生亲自动手解决实际问题。实践操作：通过实际的数据集和工具，指导学生进行数据挖掘实践操作，从数据中发现模式、规律或者建立预测模型。跨学科合作：鼓励学生进行跨学科合作项目，让他们更好地理解数据挖掘在不同领域的应用，并加深对跨学科合作的认识。案例研究：通过深入的案例研究，让学生了解数据挖掘应用的全过程，培养他们的分析和解决问题的能力。

综合以上方法，通过理论与实践相结合的教学，学生可以更好地掌握数据挖掘技术与应用，并具备解决实际问题的能力。