我們現在正進入一個知識爲主的工業時代，無論是那一種商業型態，快 速獲得有品質的資訊變成我們衡量一事業是否成功的主要指標。由於現在所產 生資料和資訊的速度遠比它被利用和被分析的速度快，因此，此刻我們所應著 重的議題應在於如何收集、管理、消耗並使用這些商業資訊，而這便關係到知 識發掘，從中並可藉以判斷企業的競爭力是屬於領先還是落後的。不同的資料 控掘方法被視爲是知識發掘的工具，其形成一個有益於組織行銷的知識庫，而 値得我們去思考的是，何種方法最適合在某一類特殊的領域中使用。 本文主要是著重在目前使用於資料倉儲的資料控掘技術，以及硏究透過 已定義好的資料控掘工作（data mining task)來決定適合的資料控掘方法。 資料控掘工作在我們所提出的知識控掘方法論架構中是最主要的一個步驟。在 本文中，也透過資料控掘系統來實際模擬一服飾零售業之案例，評估我們所提 出的方法架構其技術理論可行性。

In today knowledge base industry, the key to determine the success of business depends on the speed of discovering quality and useful information. We generate data much faster than we could process to understand it. The critical issue here is how you gather, manage and consume or use your business information, and this concern knowledge discovery which determine you are ahead or behind in business. Many data mining methods are used for knowledge discovery to form knowledge bases for intelligent decision support. The question is which specific method is the most appropriate for use in a particular goal. This paper highlights the major data mining techniques applied in data warehousing and investigates the issues of determining the match of data mining methods with the user-defined goals. In addition, a data mining case study for a retail clothing business is examined. A prototype is developed to determine the feasibility of our framework.