流行性乙型脑炎（简称乙脑），是一种由乙脑病毒引起的急性传染病，主要在亚洲远东和东南亚地区流行，对人类健康构成严重威胁，随着全球气候变化和人口流动的增加，乙脑的传播范围和频率也在不断变化，如何准确预测其流行趋势，成为公共卫生领域亟待解决的问题。
数据挖掘技术，作为从大量、不完全、有噪声、模糊和随机的数据中提取人们感兴趣的模式和知识的过程，为乙脑流行趋势的预测提供了新的思路，通过收集历史疫情数据、气象数据、人口流动数据等多源异构数据，运用关联规则、聚类分析、时间序列分析等数据挖掘方法，可以揭示乙脑传播的规律和趋势。
通过分析历史疫情数据与气象因素之间的关联性，可以预测未来疫情的高发期和地区；通过聚类分析人口流动数据，可以识别出乙脑病毒传播的“热点”区域和“高风险”人群，这些预测结果可以为卫生部门制定防控策略、优化资源配置提供科学依据，从而有效控制乙脑的传播和流行。
数据挖掘技术在乙脑流行趋势预测中的应用仍面临诸多挑战，如数据质量、模型选择、算法优化等问题，随着技术的不断进步和数据的不断积累，相信数据挖掘技术将在乙脑等传染病的防控中发挥越来越重要的作用。
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利用数据挖掘技术，如时间序列分析和机器学习算法对流行性乙型脑炎历史数据进行深度分析预测其未来趋势。
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