（文章來源：中國制藥網）

數據是反映事物發展的直接表現，它能給人們探討事物現狀，規劃未來起到重要的作用。而數據挖掘則是從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程，目前數據挖掘技術正逐漸應用于制藥行業，助力其實現高度信息化的目標。

筆者了解到，數據挖掘技術主要有數據清理、數據變換、數據挖掘實施過程、模式評估和知識表示等8個步驟。它是一個反復循環的過程，每一個步驟如果沒有達到預期的目標，都需要回到前面的步驟，重新調整并執行。那么，數據挖掘技術主要有哪些方法？在制藥行業中，數據挖掘技術是如何被應用的？它又會給制藥行業帶來哪些影響？

一般而言，數據挖掘技術主要有這幾種方法：決策樹法，主要是把數據分類，構成測試函數，建立樹的每一層分支，重復下去就構成了決策樹。人工神經網絡，該法引用生物神經網絡的方法，就好像人的神經網絡，它可以連接輸入、輸出信號的樞紐，模擬人腦的神經系統處理信息。遺傳算法則是模仿達爾文生物進化的自然選擇和遺傳機制的一種尋優算法。聚類算法可以說是多元統計研究“物以類聚，人以群分”的一種方法，主要任務是發現大型數據中的積聚現象。

數據挖掘技術就對藥物研發起到了推動作用。據悉，在新藥研發過程中先導化合物的發現是藥物研發中關鍵的一步。因此，一些藥企會通過技術的分析判斷而非隨即篩選的方式，來尋找藥效基團。這樣做的好處就是可以減少研發成本，縮短研發周期。目前，很多國家都在通過對分子信息的數據挖掘來建立藥物發現集成平臺。

而在中藥領域，數據挖掘技術同樣能產生積極影響。我國有著豐富的中藥資源，很多珍貴的藥材在自然環境漸趨惡劣的情況下面臨滅絕的困境，為了找到適合中藥材生長的環境，一些藥企會利用數據挖掘技術來解決現實問題。不僅如此，我國也建立了國家級數據庫，收錄了很多重要的中藥數據，以便將藥材的生長量化，從而找尋合適的生長環境。

當然，在制藥行業中，數據挖掘技術不僅僅運用在醫藥產品上，還能為藥企的管理帶來便利。比如在藥企進行客戶關系管理方面，數據挖掘技術功能的強大就顯現出來。某藥企管理人員表示，數據挖掘技術可以對客戶進行細分，這樣有利于藥企提供個性化的定制服務。數據挖掘技術還能幫助藥企開發潛在客戶，分辨客戶的關注點，從而讓藥企將潛在客戶變為實際客戶。

除此之外，分析客戶盈利能力、交叉營銷、增加企業競爭力等都是數據挖掘技術的優勢。通過這項技術，藥企不僅能夠科學管理客戶關系，還能對日后的產品研發、市場開拓以及制定資金投資方向、確定藥品上市的先后順序有所明確。

由此看來，數據挖掘技術給制藥行業帶來了較大的便利。針對數據挖掘技術未來的前景，有專家表示，該技術的應用范圍將越來越廣泛。而隨著人們對數據挖掘技術需求水平的提高，該領域的研究焦點將會集中到處理非數字數據、過程可視化、智能發展的方向。

對于數據挖掘技術在制藥行業中的前景，該專家表示，目前數據挖掘技術在制藥行業中的應用其實還處于起步階段，發展路上仍有很多挑戰和問題需要解決。盡管如此，該技術還是會給藥企在藥物研發以及企業管理上帶來便利。

而且從當前市場情況以及全球制藥行業的發展速度來看，一些軟件開發和供應商已經將目光瞄準了這項領域。他們旨在為藥企提供更加便利的技術手段，充分利用全球網絡從而助其簡化研發和創新藥品的流程，節約資源，降低成本，達到最終目標。
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