由于提供的【部分内容】非常混乱，存在大量无法识别的字符和数字，无法从中提取出有意义的知识点。但我依旧可以根据标题和描述来详细说明数据挖掘技术在未成年人口数量统计中的应用。
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、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。它是数据库知识发现（KDD）中的一个关键步骤。数据挖掘的算法种类繁多，包括分类、回归、聚类、关联规则、异常检测等。
在未成年人口数量统计这个具体应用领域，数据挖掘技术可以用于预测人口变动、分析人口结构、识别影响未成年人口数量变化的因素等方面。以下将详细介绍几个关键点：
1. 预测未来未成年人口变化趋势
数据挖掘技术可以通过历史数据来建立模型，从而预测未来某段时间内的人口发展趋势。常用的方法有回归分析，它可以通过分析历史人口数据和相关社会经济因素，来预测人口增长趋势、出生率、死亡率等。例如，通过分析特定年份的出生人数、死亡人数、结婚人数等数据，可以预测未来一段时间内的新生儿数量。此外，时间序列分析、神经网络等也是常用的数据挖掘预测方法。
2. 分析未成年人口结构变化
人口结构分析对于了解特定人群（如未成年人）的特征分布非常重要。数据挖掘技术可以揭示不同区域、不同经济条件、不同教育水平等条件下未成年人口结构的差异。例如，通过聚类分析可以将具有相似属性的未成年个体分成一组，了解他们的人口分布。此外，使用决策树分析等方法可以帮助分析和解释不同特征如何影响未成年人口的比例。
3. 识别影响未成年人口数量的关键因素
数据挖掘技术中的关联规则发现可以用来识别影响未成年人口数量变化的因素。例如，通过分析经济数据、社会政策、卫生条件等因素与未成年人口数量之间的关系，可以发现哪些因素对未成年人口的增长或减少有重要影响。这有助于政府和相关机构制定针对性的人口政策。
4. 应用数据挖掘工具
数据挖掘通常需要借助于专业软件工具，如SPSS Modeler、R语言、Python等。这些工具提供了丰富的数据挖掘算法和可视化的操作界面，可以帮助研究人员快速准确地完成复杂的数据分析任务。在统计未成年人口数据时，这些工具可以帮助处理大量数据、提取关键信息，并以图表等形式呈现分析结果。
总结起来，数据挖掘技术在未成年人口数量统计中的应用能够提供对人口变化趋势、人口结构和影响因素等方面的深刻洞察。通过对历史数据的挖掘，不仅可以帮助决策者做出更加科学的规划，还能为学术研究提供数据支持。随着技术的进步和算法的优化，数据挖掘在人口统计学领域的应用将更加广泛和深入。
