一、背景與意義

隨著數字經濟的蓬勃發展，大數據已成為國家基礎性戰略資源。數據挖掘作為從海量數據中提取有價值信息的關鍵技術，是釋放數據要素價值、推動大數據產業創新發展的核心引擎。為深入貫徹落實國家大數據戰略，加快數據挖掘技術在各行業的深度應用，特制定本專項方案。

二、總體思路與目標

（一）總體思路
以數據挖掘技術創新為引領，以行業應用需求為導向，以數據要素市場化配置為動力，構建“技術研發—平臺支撐—場景應用—生態培育”四位一體的發展體系，推動大數據產業向高端化、智能化、融合化方向發展。

（二）發展目標
到2026年，突破一批數據挖掘核心算法和工具，建成3-5個國家級數據挖掘技術創新中心；培育100家以上數據挖掘應用標桿企業；在制造、金融、醫療、交通等重點領域形成200個以上數據挖掘典型解決方案；數據挖掘相關產業規模超過5000億元。

三、重點任務

（一）數據挖掘核心技術攻關行動

1. 智能算法突破：研發面向多模態數據、圖數據、時空數據的下一代數據挖掘算法，提升復雜場景下的模式發現與預測能力。
2. 工具鏈自主化：開發國產化數據挖掘基礎平臺與工具鏈，包括數據預處理、特征工程、模型訓練、可視化分析等全流程組件。
3. 隱私計算融合：推動數據挖掘與聯邦學習、安全多方計算、可信執行環境等隱私計算技術深度融合，實現“數據可用不可見”。
4. 自動化機器學習（AutoML）：構建面向非專家的自動化數據挖掘系統，降低技術應用門檻。

（二）數據挖掘平臺能力提升行動

1. 建設公共數據挖掘服務平臺：整合算力、算法、數據資源，為中小企業提供低成本、高效率的數據挖掘服務。
2. 打造行業數據挖掘樞紐：在重點行業建設垂直領域數據挖掘節點，匯聚行業數據，沉淀行業知識模型。
3. 推動開源社區建設：支持國內開源數據挖掘框架發展，鼓勵企業、高校貢獻算法與工具。

（三）數據挖掘場景融合應用行動

1. 智能制造：利用數據挖掘優化生產排程、預測設備故障、提升質量檢測效率。
2. 金融風控：通過數據挖掘構建信用評估、反欺詐、量化交易模型。
3. 醫療健康：挖掘電子病歷、影像數據，輔助疾病診斷、藥物研發和健康管理。
4. 智慧交通：分析交通流、軌跡數據，實現擁堵預測、信號優化和自動駕駛決策。
5. 農業與環境：挖掘遙感、氣象、土壤數據，支撐精準農業和環境監測。

（四）數據挖掘生態培育行動

1. 培育市場主體：支持數據挖掘初創企業、專精特新企業成長，鼓勵頭部企業開放平臺能力。
2. 加強人才培養：設立數據挖掘方向交叉學科，建設實訓基地，開展職業資格認證。
3. 完善標準體系：制定數據挖掘流程、算法評估、結果解釋等標準規范。
4. 促進國際合作：參與國際數據挖掘規則制定，推動技術交流與跨境數據流動試點。

四、保障措施

（一）加強組織領導
建立由工信、發改、科技等部門參與的聯席會議制度，統籌協調重大事項。

（二）加大資金支持
設立數據挖掘專項基金，采用“揭榜掛帥”方式支持關鍵技術攻關；引導社會資本設立產業投資基金。

（三）優化數據供給
推動公共數據有序開放，培育數據交易市場，建立健全數據產權、流通、收益分配機制。

（四）強化安全監管
完善數據分類分級保護制度，加強算法安全評估，防范數據挖掘中的隱私泄露和算法歧視風險。

（五）開展試點示范
遴選一批數據挖掘應用試點城市和企業，推廣成功經驗，形成可復制的模式。

五、

數據挖掘是解鎖數據價值、驅動大數據產業創新發展的關鍵抓手。通過本專項方案的實施，將有力提升我國數據挖掘技術水平和應用能力，為數字中國建設注入強勁動力。