無(wú)線電網(wǎng)格化管理系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，該技術(shù)通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)及行為，做出前攝的、基于知識(shí)的決策。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的知識(shí)，金鵬信息網(wǎng)格化專(zhuān)家小組就數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，闡述主要有以下五類(lèi)功能：

1、自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為

　　數(shù)據(jù)挖掘自動(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)測(cè)性信息，以往需要進(jìn)行大量手工分析的問(wèn)題，如今可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。例如市場(chǎng)預(yù)測(cè)問(wèn)題，數(shù)據(jù)挖掘使用過(guò)去有關(guān)促銷(xiāo)的數(shù)據(jù)來(lái)尋找未來(lái)投資中回報(bào)最大的用戶(hù)，其它可預(yù)測(cè)的問(wèn)題包括預(yù)報(bào)破產(chǎn)以及認(rèn)定對(duì)指定事件最可能作出反應(yīng)的群體。

2、關(guān)聯(lián)分析

　　數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，是數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類(lèi)重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。若兩個(gè)或多個(gè)變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱(chēng)為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。有時(shí)并不知道數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。

3、聚類(lèi)

　　數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類(lèi)。聚類(lèi)增強(qiáng)了人們對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識(shí)，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類(lèi)技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法和數(shù)學(xué)分類(lèi)學(xué)。

4、概念描述

　　概念描述，就是對(duì)某類(lèi)對(duì)象的內(nèi)涵進(jìn)行描述，并概括這類(lèi)對(duì)象的有關(guān)特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類(lèi)對(duì)象的共同特征，后者描述不同類(lèi)對(duì)象之間的區(qū)別。生成一個(gè)類(lèi)的特征性描述只涉及該類(lèi)對(duì)象中所有對(duì)象的共性。生成區(qū)別性描述的方法很多，如決策樹(shù)方法、遺傳算法等。

5、偏差檢測(cè)

　　數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢測(cè)這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識(shí)，如分類(lèi)中的反常實(shí)例、不滿(mǎn)足規(guī)則的特例、觀測(cè)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值的偏差、量值隨時(shí)間的變化等。偏差檢測(cè)的基本方法是，尋找觀測(cè)結(jié)果與參照值之間有意義的差別。