多尺度数据挖掘是一种在不同尺度级别上探索和分析数据以获得有价值信息的技术。它是数据挖掘领域的一个重要分支，尤其在处理大规模复杂数据集时显得尤为关键。多尺度数据挖掘的应用研究，涉及到如何通过多尺度理论来提升数据挖掘的深度和广度，以及如何解决实际应用中的多尺度效应问题。
从给定文件的内容来看，多尺度数据挖掘的应用研究主要围绕以下几个关键点展开：
1. 多尺度数据挖掘的研究现状：文章指出，虽然多尺度理论已经在数据挖掘领域得到应用，但我国在此方面的研究尚未大规模开展。同时，主要应用的数据类型为各种空间数据，这限制了多尺度数据挖掘理论的发展。
2. 多尺度数据挖掘的目的：实施多尺度数据挖掘的目的在于对单一尺度数据进行挖掘，并将获得的知识转换为适用于其他数据尺度的形式。这样做可以减少工作压力，并促进在不同尺度数据上进行分析和决策。
3. 多尺度数据挖掘的过程：这个过程包括对数据实施多尺度转换，逐一对不同尺度的数据集进行挖掘，然后对挖掘结果进行比较分析。这一过程需要有效的分析和探究，以解决尺度效应问题，即将某一尺度下的挖掘结果转换到其他尺度时，原有分析结果可能不适用的问题。
4. 多尺度数据挖掘的技术挑战：这些挑战包括数据尺度的转换、尺度效应的处理、以及如何根据数据的不同尺度表现形式中隐含的知识进行有效挖掘。实现这些过程需要对多尺度数据挖掘技术进行有效应用或者改良。
5. 多尺度数据挖掘的应用领域：文章举例说明了多尺度数据挖掘在跨国企业销售数据的分析上的应用。通过在不同国家的实际销售数据中进行多尺度分析，可以更好地理解销售数据背后的知识，并据此提出针对性的销售决策。
6. 多尺度数据挖掘的实践操作：实践操作涉及对数据尺度向上聚合或向下分解的技术。向上聚合意味着将数据聚合至更大的目标数据尺度，以探寻概念上的尺度数据集中的元尺度数据集。而向下分解则意味着将数据分解至更小的尺度，以便更好地理解数据产生的根本原因。
多尺度数据挖掘的研究和应用，不仅需要对数据进行尺度上的转换，还需要对挖掘结果进行有效的尺度效应处理，以及对不同尺度间知识的相互联系进行深入分析。这些研究可以促进数据挖掘技术在不同行业领域的深入应用，提高大数据分析的科学性和实用性。通过多尺度数据挖掘，可以为决策提供更加全面和准确的数据支持，从而优化业务流程，提高业务绩效，满足复杂数据环境下对数据分析的要求。
