1. 信息分析报告的智能化生成
以结构化数据库和非结构化信息数据库为数据源，以信息动态监测、信息萃取、数据准备、技术组群识别和关联分析、技术监测指标、概念层次、数据可视化等技术为支撑，对科技文献数据信息、金融数据信息、农业数据信息等对象进行监测与分析，最后智能化生成数据信息的分析报告。
2. 无线与有线相结合的收发方式
用户只需通过手机发送短信息（关键词+Email地址）至用户请求服务系统，系统在短时间内即可将智能化生成的分析报告以电子邮件的形式发送给用户，同时用户也可以登录固定的网站，通过输入手机号进行相关资料的下载。这样，给用户节省了大量的时间成本和通讯费用。为用户带来了极大的经济效益。
3. 可视数据挖掘
将抽象的信息以一种简明的形式呈现出来，从而给用户一个关于分析结果总体情况的概念。目前大多数数据挖掘应用中都结合了一些可视化方法，但这种结合是松散的，主要表现在可视化技术主要是用于数据挖掘结果的可视化，即将挖掘后得到的知识以数据分布图、曲线(面)、三维立方体、散列图、决策树等形式表示出来网，但是用户在其中并未涉及数据挖掘的过程，这样容易对最后结果的可信度产生怀疑。可视数据挖掘旨在将数据挖掘的过程可视化，用户通过可视的交互手段调用后台的数据挖掘算法，由用户所感兴趣的数据得到相应的数据分析，而不仅仅是数据查询。可视数据挖掘实现了数据可视化网和数据挖掘之间的一种更紧密的结合。 |
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