微全息开发基于数据挖掘和神经网络的数据分析与监控算法系统，
近年来，互联网及其相关技术促进了计算机、网络和通信的整合，数据处理总量越来越大，各产业信息化程度越来越高，社会数据化趋势越来越明显。面对大量的数据，决策者很难从中直接提取有价值的知识，这导致了对数据分析工具的强烈需求。
数据挖掘是信息技术自然演化的高级数据分析工具。数据挖掘是从庞大的数据库和数据系统中发现对用户有价值的东西，从庞大的观测数据集中提取、分析用户不容易检测和判断的关系，为用户提供有价值的结论。在大数据时代，做好数据分析和数据监控工作，对提高企业运营效率和保障数据安全具有重要意义。
根据调查，WIMI微视觉全息术（NASDAQWIMI）开发了基于数据挖掘和神经网络的数据分析和监控算法系统。利用数据挖掘技术处理原始数据，消除无效信息，保留有价值信息，使数据标准化，提高效率。算法系统主要分为四个部分：对象识别、数据处理、过程识别、结果、预警。
首先是识别对象，其次是数据处理，主要分为三个模块：数据采集、数据预处理、数据编码。这里，数据收集模块负责使用编程语言从数据库获取异常数据监视所需的相关原始数据。数据预处理模块主要包括用于使原始数据成为有效数据的唯一属性处理、合并相关属性、缺失数据处理和数据标准化。数据编码模块主要对标准化数据进行编码，实现特征数据从便于人类理解的语义数据到便于机械处理的数字数据的转换，使所有数据都能直接输入智能算法，为后续智能识别部分奠定基础。其次是识别过程部分，输入数据，通过人工智能算法进行训练。最后一部分是结果和预警，使用训练好的模型识别数据，对异常数据进行标记和预警，将预警系统反馈给系统，形成完整的工作流。
异常数据的识别可以理解为数据的分类，数据识别过程和结果输出以神经网络为识别算法来实现。它利用训练好的神经网络实现对异常数据的监测和分析，提供正常和异常数据的识别结果，并将异常数据反馈给系统。
神经网络是人脑的模拟。构建大量的神经元，将这些神经元结合到网络上。BP神经网络在神经网络中添加了一个隐含层，该网络将具有更好的分类和存储功能。BP神经网络的学习过程通常可分为正向传播和反向传播两个方向。网络数据信息通过输入层，数据的各个特征对应于输入层神经元之一，因为BP神经网络是完全连接的方法，将输入层信息与其连接权重相结合，得到它们的加权和，然后它们就可以到达隐藏层。层是网络的核心处理部分，接收到的数据被进一步处理并传递给输出层。输出层也是如此。处理数据可以获得相应的实际输出信息。
在信息化时代，面对数据量的爆炸式增长，数据库技术也得到了越来越广泛的运用。WIMI基于数据挖掘和神经网络的数据分析与监控算法系统应用面广，可在金融、电信、零售、电子商务等行业应用。