在深入分析“基于数据挖掘分析穴位贴敷治疗小儿厌食选穴与用药规律.pdf”这一文献中所包含的IT知识点前，需要指出，本文似乎混淆了医疗和IT专业领域。实际上，本文内容主要属于中医学、药理学与临床应用范畴，而非IT领域。但考虑到其中涉及了数据挖掘技术，我们可以从数据科学的角度来解读这些内容。
文章标题和描述表明本研究基于数据挖掘技术分析了穴位贴敷治疗小儿厌食症时穴位选择和药物使用的规律性。数据挖掘是IT领域中的一个重要分支，它涉及使用算法来从大量数据中发现模式、关联、趋势或其他有价值的信息。在这里，数据挖掘被应用于中医药研究，以期揭示其中隐含的医学规律，这体现了跨学科领域的应用。
描述中提到的“整理现代文献中穴位贴敷治疗小儿厌食的腧穴配伍及用药规律”部分，说明了研究团队通过搜集相关文献资料，收集并整理了大量临床数据。然后，在“经过筛选最终共纳入文献35篇，包括17个穴位，57味药物”这一信息中，我们可以看到文献筛选和数据清洗的重要性。数据清洗是数据挖掘前期的重要步骤，用于移除错误、重复或不完整的数据，以保证分析结果的准确性。
文章中提到的“穴位选择上以任、督脉为主，配合膀胱经、肾经上的穴位；用药以山楂、神曲、鸡内金等消食药居多”部分，则反映了数据挖掘中模式识别和关联分析的应用。在海量的中医药方和穴位使用记录中，识别出哪些穴位和药物更常被用于治疗小儿厌食症，是关联分析的一个典型场景。
关键词中的“数据挖掘”和“数据分析”揭示了研究方法的核心所在，而“参考文献”和“专业指导”表明了数据分析过程中所需的文献支持和专业知识。
进一步从数据挖掘的角度看，文章中的研究涉及了以下IT知识点：
1. 数据预处理：指对原始数据进行清洗和转换，以满足数据挖掘工具和算法的要求。这可能包括去除非关键信息、纠正数据错误、数据归一化等步骤。
2. 数据分析：通过对大量数据进行统计和计算分析，从而提取有用信息、形成解释性模式或预测趋势。在这里，数据分析用于研究穴位贴敷和药物使用规律。
3. 数据挖掘算法：包括分类、回归、聚类、关联规则学习等。例如，研究可能使用关联规则学习算法找出常用穴位和药物之间的关联。
4. 数据可视化：通过图表和图形将数据挖掘的结果形象地展示出来，帮助研究者更好地理解数据模式。尽管在文档中没有直接提及数据可视化，但其对于理解和交流研究成果至关重要。
5. 知识发现：数据挖掘的最终目的是从数据中发现新知识，这些知识能够被转化为有价值的信息或洞察，指导未来的决策过程。在这项研究中，新发现的穴位和药物使用规律可能对治疗小儿厌食症产生指导作用。
6. 大数据技术：虽然本研究的规模不足以被归类为大数据，但现代中医药研究经常需要处理和分析庞大的数据集，这需要大数据技术的支持，如分布式计算、大规模存储和高效检索等。
虽然这篇文章的主题属于中医学范畴，但其在研究方法上运用了数据挖掘技术，这些技术在IT领域中具有广泛的应用。通过跨学科的研究，数据挖掘技术能够帮助我们从传统医学中提取出有价值的知识，以促进医学研究和临床实践的进步。
