金巨波，葛 雷，徐秀麗

(黑龍江財經(jīng)學院，黑龍江 哈爾濱 150025)

1 計算機挖掘技術與大數(shù)據(jù)的關系

隨著網(wǎng)絡的普及與迅速發(fā)展，大數(shù)據(jù)與移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算聯(lián)系緊密、息息相關。移動網(wǎng)絡的發(fā)展必然離不開大數(shù)據(jù)的分析。大數(shù)據(jù)的分析挖掘能力是保證物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等發(fā)展的基礎與前提。

1.1 大數(shù)據(jù)的概念

一般來說，現(xiàn)在各行各業(yè)都提到的大數(shù)據(jù)指的是一種宏觀、無法用現(xiàn)有的普通規(guī)模數(shù)據(jù)庫來表示的管理技術以及工具處理的數(shù)據(jù)集。但實際上，這種大規(guī)模數(shù)據(jù)群出現(xiàn)的很早。在剛開始出現(xiàn)時，由于沒有固定的統(tǒng)一稱謂，大家普遍稱之為“海量數(shù)據(jù)”。同時，大數(shù)據(jù)的處理技術問題還出現(xiàn)在專業(yè)雜志上進行公開討論。

簡而言之，大數(shù)據(jù)就是各式各樣的不同數(shù)據(jù)集合在一起的數(shù)據(jù)集合[1]。但是，大數(shù)據(jù)有其特殊性，一般很難被普通尋常的數(shù)據(jù)挖掘以及分析工具進行合理有效的分析處理。因為大數(shù)據(jù)的范圍很廣，它的定義還包括了一部分超出普通大小處理范圍的數(shù)據(jù)規(guī)模，因此，必須有專門的計算機挖掘技術對這部份大數(shù)據(jù)進行處理。

1.2 大數(shù)據(jù)所具有的特點

海量、多樣性、價值密度低、速度快是大數(shù)據(jù)所具有的四個典型特征[2]。首先，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)體積規(guī)模超過普通的數(shù)據(jù)，它的計量單位有別于一般的數(shù)據(jù)存儲容量，大數(shù)據(jù)是以PB、EB、ZB作為基本數(shù)據(jù)存儲單位進行計量；其次大數(shù)據(jù)不僅僅體積規(guī)模龐大，它的種類多且復雜。大數(shù)據(jù)有著各種來源，因此它的數(shù)據(jù)變化快，種類和格式各式各樣，種類繁多，遠遠超出普通的結構化數(shù)據(jù)。非結構性數(shù)據(jù)和多元結構性數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)在目前市場下最常見的兩種數(shù)據(jù)格式，其中不具備具體結構卻依舊可以通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)就是非結構型數(shù)據(jù)。此類大數(shù)據(jù)字互聯(lián)網(wǎng)消息傳遞方面運用較為廣泛。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)的收益效果不理想，其價值密度低。但是，通過分析資料可知，大數(shù)據(jù)在生產(chǎn)率、價值質(zhì)量的優(yōu)勢遠大于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。只要運用計算機挖掘技術對大數(shù)據(jù)的價值質(zhì)量進行挖掘，則其價值效益將遠遠超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)還有一大優(yōu)勢是它產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的速度高于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。目前，市場中很多企業(yè)的發(fā)展依賴于大數(shù)據(jù)的研究，大數(shù)據(jù)帶動著企業(yè)生產(chǎn)與收益。在企業(yè)中，往往大數(shù)據(jù)種類的多樣性會隨著企業(yè)的運營而增長。可以說大數(shù)據(jù)屬于企業(yè)資產(chǎn)的一部分，不斷更新的數(shù)據(jù)又進一步提升了大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度。

1.3 大數(shù)據(jù)的需求挖掘

為了達到滿足用戶各種需求，使用大數(shù)據(jù)挖掘技術手段可以達到開拓新市場的目的，這是大數(shù)據(jù)在企業(yè)中最重要的應用。一個企業(yè)的發(fā)展少不了以下四個步驟：分析市場、尋找潛在客戶、進行談判、市場操作。在市場分析中，大數(shù)據(jù)扮演者重要的作用，可以使用數(shù)據(jù)進行市場分析。以往市場分析通過市場問卷調(diào)查，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行分析調(diào)查的方法很容易造成市場分析誤差，影響后續(xù)步驟的進行。而運用數(shù)據(jù)挖掘技術，可以全面運用各式各樣和各類型的數(shù)據(jù)進行分析，這些數(shù)據(jù)可以涵蓋過去的行業(yè)歷史數(shù)據(jù)、最新的數(shù)據(jù)進行全面系統(tǒng)的分析。不僅可以實現(xiàn)對企業(yè)的運行各方面的分析，而且數(shù)據(jù)分析效率和質(zhì)量還更高，其數(shù)據(jù)分析結果的精準性，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法無法比擬的。經(jīng)過大數(shù)據(jù)挖掘技術的分析，公司在對大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)作為依據(jù)，根據(jù)市場需求、市場發(fā)展趨勢以及市場演變的規(guī)律、企業(yè)推出產(chǎn)品的發(fā)展、經(jīng)濟收益做出更精確的計劃，從而最大程度上實現(xiàn)經(jīng)濟效益的提升[3]。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術

2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術的概念

數(shù)據(jù)挖掘技術是根據(jù)已獲取的數(shù)據(jù)，從中挖掘出有潛在價值、未知的以及對所做的決定有價值的數(shù)據(jù)[4]。數(shù)據(jù)挖掘技術的成功發(fā)展也經(jīng)歷必不可少的五個階段：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)訪問、決策支持數(shù)據(jù)挖掘以及大數(shù)據(jù)挖掘。對各式各樣、種類繁多的數(shù)據(jù)進行收集整理，進行最簡單的分類處理是數(shù)據(jù)收集階段的工作。這對之后出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)挖掘技術奠定了基礎，具有更高的利用價值。

此外，大數(shù)據(jù)挖掘技術的流行是隨著使用需求大、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的運用而快速發(fā)展起來的。大數(shù)據(jù)挖掘為這些行業(yè)提供準確度高的預測信息，根據(jù)對數(shù)據(jù)倉庫中的海量數(shù)據(jù)進行分析，雖然與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析挖掘技術相似，但大數(shù)據(jù)挖掘可以改變數(shù)據(jù)算法應對不同的數(shù)據(jù)分析條件進行預測分析。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術的流程

數(shù)據(jù)挖掘技術可對已有海量數(shù)據(jù)庫繼續(xù)挖掘，從而獲取有價值的信息。但值得注意的是，幾乎所有的數(shù)據(jù)挖掘技術算法的種類所歷經(jīng)的流程相似。在數(shù)劇挖掘過程中，各種算法互相協(xié)調(diào)配合使用，可以解決多種問題，達到獲取有價值信息的目的。數(shù)據(jù)挖掘技術會歷經(jīng)輸翻譯數(shù)據(jù)、預處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)建模三個階段來得到輸出結果(見圖1)。翻譯數(shù)據(jù)指將數(shù)據(jù)庫中海量的數(shù)據(jù)換成計算機可識別的格式后，再輸入計算機。此階段，會對海量數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行選擇與篩除，分析出有價值的數(shù)據(jù)。在進行數(shù)據(jù)的選取后，會繼續(xù)對翻譯后的數(shù)據(jù)進行初始化處理，更大程度上提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量。進行預處理數(shù)據(jù)是為了避免翻譯數(shù)據(jù)流程中輸入的不準確數(shù)據(jù)對后續(xù)分析的干擾。對數(shù)據(jù)進行再篩選，也是為了保障后續(xù)數(shù)據(jù)分析的準確性。通常使用數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)變量轉換、缺失值處理、壞數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標準化、屬性選擇等方法進行全面客觀的數(shù)據(jù)處理。隨后進行的第三階段的數(shù)據(jù)建模，是按照實際數(shù)據(jù)處理問題的需要，對預處理的數(shù)據(jù)進行數(shù)學建模分析，通過數(shù)據(jù)建模對預處理的數(shù)據(jù)軌跡進行概括處理，使這些數(shù)據(jù)的具體結構相互匹配，從而得到最終的數(shù)據(jù)挖掘結果。

圖1 數(shù)據(jù)挖掘過程圖

總的來說，盡管大數(shù)據(jù)挖掘技術已經(jīng)替代了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法。但大數(shù)據(jù)挖掘技術始終是建立在普通數(shù)據(jù)挖掘處理上的，大數(shù)據(jù)挖掘技術是由時代的變化規(guī)律發(fā)展而來的。

3 計算機挖掘技術的開發(fā)

3.1 算法的種類

處于大數(shù)據(jù)化的背景下的社會的發(fā)展，計算機挖掘技術的產(chǎn)生與使用可以更高效率地得到數(shù)據(jù)信息，相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理，其準確性也更高，得到的結果也更全面。從實際生活的運用來分析，大數(shù)據(jù)的應用能夠開發(fā)出可視化數(shù)據(jù)處理技術，這就需要計算機挖掘技術進行不斷的開發(fā)與探索。大數(shù)據(jù)的核心在于其數(shù)據(jù)加工能力，根據(jù)目前的算法類型，可把數(shù)據(jù)挖掘算法分為六種：分類算法、回歸分析、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、Web數(shù)據(jù)挖掘。[5]根據(jù)大數(shù)據(jù)的類別對大數(shù)據(jù)進行分析就是分類算法；回歸分析算法是依據(jù)某一個因變量與其他多個自變量之間的變化關系進行分析，找到數(shù)據(jù)屬性值之間的關系，從而寫出多個聯(lián)系兩者關系的算法；聚類分析算法是把分類分析的算法進行大劃分，依照數(shù)據(jù)直接的類似性，對數(shù)據(jù)再次進行分類；關聯(lián)規(guī)則算法是指深入挖掘找到使大數(shù)據(jù)組中數(shù)據(jù)集合的關聯(lián)關系的算法；神經(jīng)網(wǎng)絡算法是模擬人大腦的學習思考過程，對一些樣本進行學習后，從而產(chǎn)生相似的對不同的樣本數(shù)據(jù)也能進行區(qū)別的算法；而Web算法是最簡單的算法，它的目的是不斷收集Web網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)。

實際上，大數(shù)據(jù)挖掘技術的運用，不是單一算法的運用，往往是多種算法一起結合使用后再進行數(shù)據(jù)挖掘。它將數(shù)據(jù)挖掘的過程抽象化，從而形成一種可通用的數(shù)據(jù)挖掘方法，與傳統(tǒng)方法單一方法相比，可利用性、可復制性以及通用性更高。

3.2 軸線型數(shù)據(jù)挖掘法

軸線型挖掘法指將數(shù)據(jù)挖掘過程看成一條軸線，軸線的起始點到終點的流程分別指的是數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)輸出等幾個階段[6]。軸線型數(shù)據(jù)挖掘法流程示意圖(見圖2)，這個過程簡單明了。此方法的優(yōu)勢是可以隨時進行修改，實現(xiàn)起來較為簡單且操作方便。軸線型數(shù)據(jù)挖掘法唯一的缺點是其進行數(shù)據(jù)挖掘時，耗時長，但這仍然是目前挖掘工作中所使用的主流方法。

圖2 軸線型數(shù)據(jù)挖掘法流程示意圖

3.3 環(huán)形數(shù)據(jù)挖掘法

環(huán)形數(shù)據(jù)挖掘發(fā)是把完整的一個數(shù)據(jù)流程分布在一個環(huán)上，所有的階段在環(huán)上執(zhí)行一周即代表一次數(shù)據(jù)挖掘工作的完成。一次完整的環(huán)形數(shù)據(jù)挖掘，仍然包括數(shù)據(jù)的輸入輸出與分析，與軸線型數(shù)據(jù)挖掘法的流程一致。這種方法可以循環(huán)高效利用挖掘到的數(shù)據(jù)。一次數(shù)據(jù)挖掘的結束可以繼續(xù)運用到下一次數(shù)據(jù)挖掘循環(huán)中，不斷地進行循環(huán)、持續(xù)。環(huán)形數(shù)據(jù)挖掘法具有數(shù)據(jù)的高效利用性、挖掘流程持續(xù)性、效率高的優(yōu)勢，但其操作流程較為復雜，實操性較弱[7]。

4 計算機數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

4.1 行政管理方面

在日常行政管理方面計算機數(shù)據(jù)挖掘技術有較大利用空間，可以協(xié)助解決許多存在問題。比如，在交通運輸管理方面，隨著各種打車軟件的興起，人們的日常出行需求得到了滿足，但是隨之而來也有很多問題。實際上，這些打車軟件也利用計算機數(shù)據(jù)挖掘技術，但是仍然不夠全面與完善。行政部門可通過計算機數(shù)據(jù)挖掘技術將交通出行的有效信息傳入到交通運輸數(shù)據(jù)系統(tǒng)庫中，方便大眾實時查看，合理選擇出行路線與方式，可以達到減少交通事故，保證道路暢通的目的。另外，在行政工作的檔案數(shù)據(jù)管理工作中，可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術，更改檔案保存整理方式，有效的對檔案進行檢索與整理，減少工作量，從而實現(xiàn)工作的高效性。

4.2 市場方面

良好的市場發(fā)展離不開市場營銷的作用，而市場營銷是為了更好地迎合大眾需求，掌握大眾心理。利用計算機數(shù)據(jù)挖掘技術，可以實現(xiàn)通過應用信息管理與條形碼技術的結合，收集用戶的日常數(shù)據(jù)[8]。但由于數(shù)據(jù)數(shù)量大，種類多的特點，很難實現(xiàn)人為管理，所以此時大數(shù)據(jù)挖掘技術就可以解決這個問題，利用大數(shù)據(jù)挖掘技術收集到的客戶數(shù)據(jù)，對其日常生活軌跡、購買力情況以及消費心理習慣進行數(shù)據(jù)分析(見圖3)?；跀?shù)據(jù)挖掘技術得到的數(shù)據(jù)更為精確、全面的特點，市場營銷部門可以更好地掌握顧客的消費習慣，從而制定出更為合理、適應市場強度力強的營銷方案。還可以利用大數(shù)據(jù)庫的交互查詢以及建模預測算法進行演練，挖掘出更多潛在顧客，實現(xiàn)更全面市場營銷。

圖3 計算機數(shù)據(jù)挖掘技應用于市場營銷模式示意圖

4.3 其他領域的應用

不止在上述兩個方面，數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)的發(fā)展方面也有較大運用價值。一個成功的企業(yè)離不開其金融分析能力。通過對股票交易市場的投資評估與預測，可以減少投資風險。在開始投資前，利用計算機數(shù)據(jù)挖掘技術，建立數(shù)學模型進行風險預測，可以有效地分析出各種潛在風險，避免企業(yè)進行不合理的投資，及時規(guī)避風險。通過數(shù)據(jù)分析，協(xié)助企業(yè)更改并完善投資計劃，選擇最佳時期進行投資，最大程度上降低風險[9]。此外，對于一些特殊的企業(yè)，例如煤礦挖掘、燃油開采等工作性質(zhì)較為危險的企業(yè)，可以利用計算機數(shù)據(jù)挖掘技術，對工作環(huán)境進行分析，建立完善的報警安全管理舉措。在進行開采作業(yè)時，對施工現(xiàn)場進行數(shù)據(jù)建模，預估風險，合理評估風險指數(shù)，從而演算出安全舉措，盡可能保障施工人員安全；計算機挖掘技術還可運用在開采作業(yè)的計劃中，利用大數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析，協(xié)助決策部門制定出更完整，開采效益更高，危險系數(shù)更低的開采計劃；在半導體領域，計算機數(shù)據(jù)挖掘技術可以用于零件的檢測。由于半導體零件對質(zhì)量以及精密度的要求較高，為了達到企業(yè)的生產(chǎn)標準，需要計算機數(shù)據(jù)分析技術，通過采集元件的信息數(shù)據(jù)，對元件的質(zhì)量進行檢測，再繼續(xù)投入生產(chǎn)，從而保證元件的合格率以及質(zhì)量安全。

5 結語

綜上所述，在社會經(jīng)濟不斷發(fā)展的現(xiàn)狀下，各行各業(yè)對于大數(shù)據(jù)的依賴日漸增強，這使計算機數(shù)據(jù)挖掘技術的開發(fā)與應用有較高的研究和利用價值。大數(shù)據(jù)挖掘技術在各行業(yè)中的影響力越來越大,例如在市場營銷運營方面，通過分析客戶購買行為以及購買率，可更深入的了解顧客心理，可推廣更適合大眾的產(chǎn)品。