科研院所数据挖掘应用概述
数据挖掘技术伴随着大数据时代的到来而成为炙手可热的研究和应用方向。科研院所因其特定的研究和应用需求，开始逐渐探索数据挖掘技术在科研管理中的应用。本文将从数据挖掘在科研院所中的应用现状、意义、利用方法等方面进行详细阐述。
数据挖掘的定义和重要性
数据挖掘，又称知识发现，在大数据背景下，它是指通过分析大量数据以发现其中的规律和模式的技术。数据挖掘不仅仅局限于通信产业，而是正在重构许多传统行业，例如网络购物、银行业务、医疗和健身指导等，都开始利用数据分析手段来优化管理和服务。
科研院所数据挖掘的现状
科研院所虽然积累的数据量无法与网络运营公司相比，但长时间累积的数据量也相当可观，并且部分系统可能已运行五年、十年甚至更久，数据量可达到PB级别。因此，数据挖掘和分析能力逐渐成为科研院所的核心竞争力之一。然而，由于管理、保密等多方面因素的限制，科研院所数据挖掘仍处于起步和探索阶段，主要集中在特定的应用点和线上。
数据挖掘的意义
数据挖掘通过分析数据中的规律和技术，可以辅助科研决策，提供科学依据和参考。它在“吞并”和重构传统行业方面发挥着巨大作用，使小数据无法发现的问题得以暴露。数据的价值不仅体现在量大，更重要的是其有效性和可用性。
数据挖掘的应用方法
为了有效地利用数据挖掘，首先要进行数据的了解和分析，这一过程对科研院所而言较为复杂。目前大多数科研院所还在数据处理和数据分析阶段，而数据挖掘起点较高，涉及多学科知识，难度较大。商业数据挖掘工具如SAS的Enterprise Miner、IBM的Intelligent Miner和SPSS的Clementine可以辅助对大数据进行挖掘，从而节省开发费用和维护升级成本。对于数据量不大的系统，建议自行开发软件进行数据分析。
数据挖掘应用案例
科研院所可以通过对历年采购数据的挖掘，预估需求并预算下一年采购金额；对科研课题数据进行分析，判断经费执行是否满足进度，并在必要时进行针对性整改；通过公文数据分析，减少不必要的文件发放和会议；通过实验数据挖掘掌握实验规律，降低失误率，减少试验次数，节约科研经费。此外，还可以全面分析用户需求和使用习惯，立足于数据运维服务，提供并衍生多种服务，为用户带来全新的使用体验。
数据挖掘的发展阶段
数据挖掘的最终目标是实现数据化运营，即让数据从“看”到“用”再到“养”的过程。这个过程既漫长又复杂。数据的“养”，即数据化运营，是逐步实现的，需要在数据挖掘应用的过程中不断发现价值，并通过数据挖掘手段不断提炼和深化数据的应用，从而实现科研管理的创新和发展。
