所谓数据挖掘分析，就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，甚至是分布在网络上的异构型数据。数据挖掘分析技术借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建自己的理论体系，是涉及数据库、人工智能、数理统计、机械学、人工神经网络、可视化、并行计算等的交叉学科，是目前国际上数据库和决策支持领域的最前沿的研究方向之一。

　　我公司提供数据挖掘分析在建设现代化档案管理中的应用

　　(1)利用Web访问信息挖掘技术发现其中的关联模式、序列模式和Web访问趋势等，构建多维视图的用户兴趣模型。从而可以确定档案信息或服务受欢迎的程度，发现用户访问模式和用户需求的趋势，从不同侧面来研究用户的信息需求，为优化档案馆的档案信息资源建设提供了科学依据。

　　(2)收集档案网web服务器保留的用户注册信息、访问记录，以及有关用户与系统交互的信息等原始数据，经过清洗、浓缩和转换形成便于统计分析的用户查阅数据库、日志数据库、用户定制信息库、用户反馈信息等各种数据集合。

　　(3)利用档案网和档案管理软件访问信息的挖掘分析出档案资源的利用率，将利用率高、需求量大的传统载体档案优先数字化。例如：通过对档案信息的访问记录、检索请求中用户请求失败的数据进行分析，按类统计档案拒用集和频繁利用集，结合聚集算法发现馆藏资源的缺漏，有针对性地补充和丰富档案信息资源。

　　(4)在档案馆藏管理过程中利用文本挖掘，运用关联、分类、聚类等方法，从海量档案信息中按照相关专题进行挖掘、分类、加工、整理和有序化重组，构建特色档案信息库及各类专题档案信息库等。

　　(5)在提供利用环节中，对用户每次借阅的信息进行关联分析，发现各类档案信息之间的关联规则或比例关系，这样可以进一步优化馆藏信息。

　　(6)开展档案馆馆藏信息文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价工作，实现对大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析、分布分析，通过归纳与总结，发现的知识可以为未来档案工作的趋势进行预测。