DMS數據系統:
DMS，數據挖掘系統，又稱“九派壹線服裝軟件”，是由北京九派壹線軟件有限公司自主研發，專門為服裝企業使用的運營分析和預警管理軟件。該軟件將運營數據分析、倉儲物流管理、商品流通管理、展示方案管理、人員管理、VIP會員管理、庫存管理、訂單管理、生產進度管理有機結合。DMS的獨特之處在於它擁有各種數據分析功能:業績分析、貢獻分析、Z圖、環比對比、銷售速度、銷售趨勢等專門為服裝企業設計的銷售報表。它自動為妳生成日報表、月報表、周報表，並能在幾秒鐘內即時匯總全年銷售結果。該軟件靈活多變:歷史庫存、當前庫存、出庫、入庫、銷售、退貨...想要什麽數據都可以選擇。您可以根據需要設置它們之間的計算公式，並定義自己的報表。
DMS分為網絡下載版和企業安裝版。網上下載版本按功能模塊分為雲基礎版、雲標準版、雲專業版、雲旗艦版，可在北京九拍壹線軟件有限公司官網下載試用，91DMS服裝軟件企業安裝版有多套解決方案，可實現企業個性化管理定制。
數據挖掘(英文:Data mining)也譯為數據挖掘和數據挖掘。這是數據庫中知識發現的壹步(KDD)。壹般來說，數據挖掘是指在大量數據中自動搜索隱藏的具有特殊關系的信息(屬於關聯規則學習)的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，通過統計學、聯機分析處理、信息檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗規則)、模式識別等多種方法來實現上述目標。
定義
數據挖掘有以下不同的定義:“從數據中提取隱藏的、未知的有價值的潛在信息”和“從大量數據或數據庫中提取有用信息的科學。”[2]雖然數據挖掘通常應用於數據分析，但和人工智能壹樣，它也是壹個含義豐富的詞匯，可以用在不同的領域。
方法
數據挖掘的策略包括監督學習、非監督學習、相似分組和購物籃分析、聚類和描述。監督學習包括分類、估計和預測。
例子
數據挖掘在零售業中的應用:零售公司跟蹤客戶的購買行為，發現壹位客戶購買了大量的真絲襯衫。這時，數據挖掘系統在這個客戶和絲綢襯衫之間創建了壹個關系。銷售部門會看到這些信息，直接把真絲襯衫目前的行情以及所有關於真絲襯衫的信息發給客戶。這樣，通過數據挖掘系統，零售店可以發現以前不為人知的客戶的新信息，擴大業務範圍。
歷史
數據挖掘是海量有用數據快速增長的產物。利用計算機分析歷史數據，實現了1960年代的數字化數據采集。在1980年代，關系數據庫用結構化查詢語言(SQL)發展起來，它能適應數據的動態按需分析。數據倉庫開始存儲大量數據。由於處理數據庫中大量數據的挑戰，數據挖掘應運而生。對於這些問題，其主要方法是數據統計分析和人工智能搜索技術。
挖掘過程
數據預處理壹般包括四個處理過程:數據清洗、數據集成、數據轉換和數據規範。