随着第三产业旅游业在中国的不断发展，人们越来越关注旅游业所带来的机会和商机，这也就必然会出现激烈竞争的现象。想要在旅游业合理获得最大的利益，不容置疑要准确把握旅游消费的特点。旅游消费的差异主要来源于地区经济发展的不衡以及人民消费理念和文化的差异。不仅如此，旅游者的所在地区、年龄以及收入水平也影响着国内旅游的消费。 按照以上分析，本文要按照的不同指标对全国各地的人均消费支出来进行聚类分析， 这样能通过量的分析来确定不同性质的人民旅游的消费支出。 本文使用了K均值聚类和系统聚类按照年龄性别、旅游消费者的文化水平、旅游消费的旅游目的这三个指标对22个城镇居民旅游出游人均消费进行了分类分析。在年龄性别指标下对22个不同城镇进行分类，由聚类分析结果可分得三类，其中第一类的城市特点是无论男女老少旅游平均消费想水平都很高，处于全国高档水平上；而第三类的城市无论男女老少旅游平均消费水平都不高，处于全国低档水平上；苏州独成一类，没有显著特点，但可得出男性旅行者占旅游人均消费的主导地位，并且年龄在25~44之间的居民占旅游人均消费的主导地位，这两特点的显著性明显远强于其他类中的人均消费支出特点。在文化水平以及旅游目的指标也同上进行了分类。

通过数据挖掘技术和智能算法寻找图书馆读者的借阅喜好，提高图书馆的管理效率和服务水平。以西安工程大学图书馆读者借阅记录为数据来源，选择读者借阅图书类目和读者所属学院作为参考变量，进行聚类分析，各聚类群组具有相似的借阅模式和显著的借阅特征。利用聚类群组中读者的主要借阅图书类目，建立广义回归神经网络（GRNN）模型，模型诊断准确率为94%，因此，将GRNN模型应用到读者借阅行为分析中。据此指导图书采购、完善图书馆藏、优化个性化推荐服务，为建设智能化图书馆奠定基础。

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