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　　【中国制药网 技术文章】数据是反映事物发展的直接表现，它能给人们探讨事物现状，规划未来起到重要的作用。而数据挖掘则是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，目前数据挖掘技术正逐渐应用于制药行业，助力其实现高度信息化的目标。

　　笔者了解到，数据挖掘技术主要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。它是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期的目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。那么，数据挖掘技术主要有哪些方法?在制药行业中，数据挖掘技术是如何被应用的?它又会给制药行业带来哪些影响?

　　一般而言，数据挖掘技术主要有这几种方法：决策树法，主要是把数据分类，构成测试函数，建立树的每一层分支，重复下去就构成了决策树。人工神经网络，该法引用生物神经网络的方法，就好像人的神经网络，它可以连接输入、输出信号的枢纽，模拟人脑的神经系统处理信息。遗传算法则是模仿达尔文生物进化的自然选择和遗传机制的一种寻优算法。聚类算法可以说是多元统计研究“物以类聚，人以群分”的一种方法，主要任务是发现大型数据中的积聚现象。

　　数据挖掘技术就对药物研发起到了推动作用。据悉，在新药研发过程中先导化合物的发现是药物研发中关键的一步。因此，一些药企会通过技术的分析判断而非随即筛选的方式，来寻找药效基团。这样做的好处就是可以减少研发成本，缩短研发周期。目前，很多国家都在通过对分子信息的数据挖掘来建立药物发现集成平台。

　　而在中药领域，数据挖掘技术同样能产生积极影响。我国有着丰富的中药资源，很多珍贵的药材在自然环境渐趋恶劣的情况下面临灭绝的困境，为了找到适合中药材生长的环境，一些药企会利用数据挖掘技术来解决现实问题。不仅如此，我国也建立了数据库，收录了很多重要的中药数据，以便将药材的生长量化，从而找寻合适的生长环境。

　　当然，在制药行业中，数据挖掘技术不仅仅运用在医药产品上，还能为药企的管理带来便利。比如在药企进行客户关系管理方面，数据挖掘技术功能的强大就显现出来。某药企管理人员表示，数据挖掘技术可以对客户进行细分，这样有利于药企提供个性化的定制服务。数据挖掘技术还能帮助药企开发潜在客户，分辨客户的关注点，从而让药企将潜在客户变为实际客户。

　　除此之外，分析客户盈利能力、交叉营销、增加企业竞争力等都是数据挖掘技术的优势。通过这项技术，药企不仅能够科学管理客户关系，还能对日后的产品研发、市场开拓以及制定资金投资方向、确定药品上市的先后顺序有所明确。

　　由此看来，数据挖掘技术给制药行业带来了较大的便利。针对数据挖掘技术未来的前景，有专家表示，该技术的应用范围将越来越广泛。而随着人们对数据挖掘技术需求水平的提高，该领域的研究焦点将会集中到处理非数字数据、过程可视化、智能发展的方向。

　　对于数据挖掘技术在制药行业中的前景，该专家表示，目前数据挖掘技术在制药行业中的应用其实还处于起步阶段，发展路上仍有很多挑战和问题需要解决。尽管如此，该技术还是会给药企在药物研发以及企业管理上带来便利。

　　而且从当前市场情况以及制药行业的发展速度来看，一些软件开发和供应商已经将目光瞄准了这项领域。他们旨在为药企提供更加便利的技术手段，充分利用网络从而助其简化研发和创新药品的流程，节约资源，降低成本，达到终目标。