数据挖掘技术在近几年是很流行的计算机信息处理技术,通过这种技术在大规模数据中进行知识提取取得了很好的效果。数据挖掘技术已经被广泛的应用,对所应用到的行业通常起到指导和决策作用。数据挖掘的方法很多,通过不同的方法可以解决不同数据所要解决的问题,也可以得到不同的知识形式。运用决策树分类对大规模数据进行挖掘是当前流行的方法,高效和精确是决策树技术显著的特点。通过决策树很容易进行规则的提取,并且转化成知识。人口数据对于一个国家来讲是至关重要的,因为人口是国家的最核心组成。人口数据随着信息技术和数据库技术的发展逐渐健全并且庞大,如何更好的运用人口数据服务国家和地区政策的制定,最终服务于社会和人口,已经是现代社会迫在眉睫的事情。本文主要研究如何运用数据挖掘的决策树分类技术对内蒙古自治区人口数据进行知识发现,主要关注的是通过分类技术发现人口属性之间潜在的联系。文中对数据挖掘和决策理论进行了比较深入的介绍。在实际应用中选取了内蒙古自治区某一个地区的人口作为研究对象,运用预处理技术对数据进行了归约、集成和简化,从而符合数据挖掘的数据要求。接下来选择基于信息增益和基于信息增益率中优秀的决策树算法生成决策树。然后根据内蒙古自治区人口数据的特点对生成的决策树进行优化,提高数据挖掘的准确性。接下来采用悲观错误率剪枝对优化后的决策树进行规模的控制,从而方便知识的提取。最后,使用“IF-THEN”规则进行了规则的提取,被提取规则存入知识库,用户可以通过图形化界面获取所需的知识,文中根据人口学理论也对所提取的知识进行了简要的分析,得出所需人口属性间关联原因。从研究内容可以发现,大规模数据通过简单的查询统计无法获得数据深层次的知识,庞大的数据只会被白白的浪费,借助数据挖掘的理论综合各种数据挖掘的方法对数据进行深入的分析,就可以得到数之间潜在的知识,当然数据挖掘也不是放任不管的进行挖掘,根据用户的需求和数据的特点需要灵活的使用算法,使得到知识更加准确和丰富。