无机化学中的‘隐秘’数据，如何通过数据挖掘揭示其内在规律？

在无机化学的广阔领域中，隐藏着无数未被完全揭示的规律和模式，一个值得探讨的问题是：如何利用数据挖掘技术，从海量的无机化合物性质、结构与反应数据中，挖掘出那些不易察觉的关联和趋势？

通过构建大规模的无机化学数据库，并运用聚类分析、关联规则挖掘等先进技术，我们可以发现不同化学键的稳定性与元素周期表位置之间的微妙联系，预测新化合物的合成路径，或是揭示特定反应条件下的最优催化剂选择，利用时间序列分析，我们可以追踪化学反应动力学中的周期性变化，优化实验设计，减少试错成本。

这一过程也面临着数据质量参差不齐、高维数据处理挑战等难题，如何确保数据质量、开发适用于无机化学领域的专用算法，成为数据挖掘在无机化学应用中的关键挑战。