1. 数据挖掘的意义

在化学检验中，实验数据蕴含着丰富的信息。通过深度挖掘这些数据，可以发现隐藏规律、优化实验设计并支持科学决策。

2. 数据挖掘方法

聚类分析：将相似的数据点归为一组，识别潜在模式。

关联规则挖掘：寻找变量之间的关系，揭示因果联系。

时间序列分析：研究数据随时间的变化趋势，预测未来走向。

3. 实施步骤

数据预处理：清洗异常值和缺失值，确保数据质量。

选择算法：根据研究目标和数据类型选择合适的挖掘方法。

结果验证：结合实际背景对挖掘结果进行合理性评估。

4. 应用案例

某环境监测机构通过对多年水质数据的深度挖掘，发现了季节性污染高峰与工业活动之间的关联，为污染治理提供了重要依据。