个性化信息检索系统的数据分析和挖掘是非常重要的，它可以帮助系统优化搜索结果，提升用户体验。数据分析和挖掘的过程可以分为以下几个步骤：
数据收集：首先需要收集个性化信息检索系统的各种数据，包括用户行为数据（点击、浏览、搜索记录等）、用户偏好数据（个人喜好、历史偏好等）、文档信息数据（文档内容、标签等）等。
数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等预处理工作，确保数据的质量和完整性。
数据存储：将清洗后的数据存储到数据库或数据仓库中，以便后续的分析和挖掘。
数据分析：利用统计分析、关联分析、聚类分析等方法，对用户行为数据和文档信息数据进行分析，找出用户的搜索习惯、偏好和文档之间的关联规律。
数据挖掘：运用机器学习、深度学习等技术，建立个性化推荐模型，对用户进行个性化推荐，提升搜索结果的准确性和用户满意度。
结果评估：对个性化推荐系统的效果进行评估，包括推荐准确率、召回率、覆盖率等指标的评估，不断优化和调整推荐算法，提升系统性能。
在实际应用中，可以借助各种数据分析和挖掘工具，如Python中的pandas、numpy、scikit-learn等库，使用SQL进行数据查询和处理，以及利用Hadoop、Spark等大数据平台进行海量数据的分布式处理和计算。
通过以上步骤和工具的应用，个性化信息检索系统可以进行数据分析和挖掘，从而不断优化推荐算法，提升搜索结果的质量，满足用户个性化需求。