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当前，数据挖掘(DataMining)技术在经济中的应用是信息决策、经济管理等领域的前沿研究方向之一，它是从大规模的数据中抽取非平凡的、隐含的、未知的、有潜在使用价值的信息的技术。随着信息技术的不断发展，各行业的数据规模也不断庞大，与此同时，数据挖掘技术不断成熟并逐渐向领域应用方向发展。
本文通过深入了解快速消费品企业销售预测活动现状以及对数据挖掘技术的学习研究，详细阐述了数据挖掘技术在快速消费品企业销售预测中的应用，并对如何提高快速消费品销售预测准确性进行了分析和论述。主要工作如下：
1.阐述快速消费品行业的背景知识及销售预测活动的现状。
2.介绍数据挖掘技术的相关理论，包括数据挖掘的产生、定义、与其它技术的比较、数据挖掘方法和技术、数据挖掘过程。
3.研究了数据挖掘技术在销售预测中的应用，重点介绍了以时间序列和回归分析技术为基础的销售预测模型，并以实际数据进行了挖掘和分析。
4.描述了面向销售预测的数据挖掘一般结构框架，本文对这个系统的体系结构、数据模型以及各个功能模块都做了详细的介绍。
最后对本文进行了总结，对进一步工作做了展望。