近年來， 互聯網 及其相關技術促進了計算機、網絡和通信的整合，數據處理總量越來越大，各產業的信息化程度越來越高，社會的數據化趨勢越來越明顯。面對海量數據，決策者很難直接從中提取有價值的知識，這導致對數據分析工具的強烈需求。

數據挖掘是信息技術自然演進產生的高級數據分析工具。數據挖掘是從龐大的數據庫或數據系統中發現對用戶有價值的東西，并從龐大的觀測數據集中提取和分析用戶不容易檢測或判斷的關系，然后給用戶提供有價值的結論。在大數據時代，做好數據分析與數據監測對于提高企業的運營效率及保障數據安全具有重要意義。

據了解，WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)開發了基于數據挖掘和神經網絡的數據分析與監測算法系統。利用數據挖掘技術對原始數據進行處理，去除無效信息，保留有價值的信息，并對數據進行標準化，提高效率。算法系統主要分為四個部分：識別對象、數據處理、識別過程、結果和預警。

首先是識別對象，接下來是數據處理，它主要分為三個模塊：數據采集、數據預處理和數據編碼。其中，數據采集模塊負責使用編程語言從數據庫中獲取異常數據監測所需的相關原始數據。數據預處理模塊主要包括唯一屬性處理、相關屬性合并、缺失數據處理和數據標準化，以使原始數據成為有效數據。數據編碼模塊主要負責對標準化數據進行編碼，實現特征數據從便于人類理解的語義數據到便于機器處理的數字數據的轉換，以便使所有數據都可以直接輸入到智能算法中，為后續的智能識別部分奠定基礎。接下來是識別過程部分，輸入數據，通過人工智能算法進行訓練。最后一部分是結果與預警，使用訓練好的模型識別數據，并對異常數據進行標記和預警，并將預警系統反饋給系統，形成完整的工作流程。

對于異常數據的識別可以理解為數據的分類，數據識別過程和結果輸出通過神經網絡作為識別算法來實現。其利用訓練好的神經網絡實現對異常數據的監測和分析，給出正常和異常數據的識別結果，并將異常數據反饋給系統。

神經網絡是對人腦的模擬。它構建了大量的神經元，并將這些神經元組合成一個網絡。而BP神經網絡為神經網絡添加了一個隱藏層，該網絡將具有更好的分類和內存功能。BP神經網絡的學習過程通常可以分為兩個方向，即正向傳播和反向傳播。網絡的數據信息通過輸入層，數據的每個特征對應于輸入層中的一個神經元，由于BP神經網絡是一種完全連接的方法，因此將輸入層的信息與其連接權重相結合，得到它們的加權和，然后它們就可以到達隱藏層。該層是網絡的核心處理部分，接收到的數據被進一步處理，然后傳遞到輸出層。輸出層也是如此。對數據進行處理后，可以獲得相應的實際輸出信息。

信息化的時代，面對數據量的爆炸式增長，數據庫技術也得到越來越廣泛的運用。WIMI基于數據挖掘和神經網絡的數據分析與監測算法系統的應用面很廣，其可在 金融 、電信、零售、電子商務等行業得到應用。