周政宇

摘 要 隨著信息技術(shù)不斷發(fā)展，各種新進(jìn)技術(shù)不斷被應(yīng)用于我國(guó)各個(gè)行業(yè)，促進(jìn)了我國(guó)各個(gè)行業(yè)的快速發(fā)展。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和信息管理技術(shù)應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，大大提升了各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益。因此本文在此技術(shù)上重點(diǎn)研究了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和信息管理在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用前景展望，從而更好促進(jìn)我國(guó)各個(gè)行業(yè)的發(fā)展。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；信息管理；應(yīng)用前景展望

中圖分類(lèi)號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2019）236-0114-02

1 大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘就是通過(guò)一定的技術(shù)手段來(lái)研究數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，學(xué)界一般這樣表述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中，通過(guò)一定的算法來(lái)提出數(shù)據(jù)背后隱含的、不為人知、同時(shí)又具有價(jià)值的規(guī)律的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)有不同的分類(lèi)，一般可以概括地分成：數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)一般可以分為兩類(lèi)：分類(lèi)和回歸。對(duì)于這種任務(wù)對(duì)于不同的算法可能二者又有一定的統(tǒng)一性。在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時(shí)，一般需要根據(jù)具體的任務(wù)來(lái)進(jìn)行判斷該任務(wù)是屬于哪一種任務(wù)，是回歸還是分類(lèi)，然后根據(jù)不同的任務(wù)來(lái)選擇合適的算法，從而使得數(shù)據(jù)挖掘出來(lái)的效果更加優(yōu)異。在開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，要意識(shí)到數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，只有通過(guò)對(duì)于當(dāng)前數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，得到數(shù)據(jù)潛在的規(guī)律，才能更好對(duì)于未來(lái)的數(shù)據(jù)執(zhí)行一定的操作。但是這種預(yù)測(cè)是一定的概率，因此通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘得出來(lái)的結(jié)論一般是具有統(tǒng)計(jì)規(guī)律的。一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)量越大，算法一定時(shí)，所發(fā)掘的規(guī)律更加準(zhǔn)確，在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)也會(huì)更加精準(zhǔn)。

1.2 各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘

為了更好促進(jìn)各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展，很多數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)。對(duì)于不同的環(huán)節(jié)往往采用不同的數(shù)據(jù)模型，一般國(guó)內(nèi)外在把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)的過(guò)程中，主要是通過(guò)建立不同的數(shù)據(jù)挖掘模型，從而提高各個(gè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

我國(guó)主要將數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)儲(chǔ)層評(píng)價(jià)、施工方式的選擇、生產(chǎn)指標(biāo)的預(yù)測(cè)以及各個(gè)行業(yè)系統(tǒng)的診斷。對(duì)于不同環(huán)節(jié)的工作往往采用的算法不盡相同，基于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法包括了決策樹(shù)、隨機(jī)森林、聚類(lèi)算法以及粗糙集等，基于深度學(xué)習(xí)的方法可以應(yīng)用于分類(lèi)和回歸等各個(gè)環(huán)節(jié)。但是深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘算法往往需要很大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，同時(shí)還需要人為進(jìn)行數(shù)據(jù)集的標(biāo)定等等，但是基于深度學(xué)習(xí)的方法往往在準(zhǔn)確率方面的性能遠(yuǎn)超于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)。這是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的算法能夠具有以下的特點(diǎn)，第一學(xué)習(xí)深度特征、第二自主學(xué)習(xí)，第三非線性映射、第四較強(qiáng)泛化能力。雖然深度學(xué)習(xí)的模型在訓(xùn)練和調(diào)試方面需要投入大量的人力物力，但是一旦模型被訓(xùn)練好之后就可以一直使用。我國(guó)很多研究人員將深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在稠油開(kāi)采方式進(jìn)行篩選，取得了很好的效果，在各項(xiàng)性能方面都超過(guò)了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法。

2 信息管理技術(shù)概述

根據(jù)相關(guān)調(diào)查，現(xiàn)階段信息管理技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于我國(guó)各個(gè)行業(yè)，通過(guò)信息管理技術(shù)能夠整合企業(yè)的資源，優(yōu)化企業(yè)的辦事效率，提高對(duì)于知識(shí)、材料管理的效率，大大提高了各個(gè)環(huán)節(jié)的生產(chǎn)和工作效率，從而保障了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。很多企業(yè)都已意識(shí)到信息化管理能夠極大提升了管理的效率，但是沒(méi)有去大力發(fā)展這個(gè)技術(shù)，很大原因是信息化技術(shù)管理存在著很大的安全隱患。不法分子能夠利用信息化技術(shù)去竊取信息系統(tǒng)的信息，信息安全受到很大的威脅。另一方面，由于信息技術(shù)的開(kāi)放性，目前的技術(shù)很難保證信息技術(shù)的絕對(duì)安全，同時(shí)我國(guó)對(duì)于信息化監(jiān)管制度不夠完善，監(jiān)管部門(mén)對(duì)于信息化安全的監(jiān)察力度不夠，導(dǎo)致了很多不法分子利用信息技術(shù)盜取公司機(jī)密案件的發(fā)生，給公司帶來(lái)了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。

3 基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特點(diǎn)

3.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點(diǎn)

相關(guān)性是大數(shù)據(jù)技術(shù)很重要的一個(gè)特征。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，通過(guò)分析數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，往往可以得出來(lái)很重要的結(jié)論。具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程就是通過(guò)相關(guān)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)挖掘數(shù)據(jù)背后存在的顯著性的統(tǒng)計(jì)因素，然后利用這些統(tǒng)計(jì)因素進(jìn)一步分析得到預(yù)期結(jié)果。進(jìn)行相關(guān)分析的技術(shù)手段有很多，常見(jiàn)的手段有基于最小二乘方法或者利用多回歸模型來(lái)構(gòu)建大數(shù)據(jù)模型，然后進(jìn)行回歸分析得到影響變量的主要因素，然后這些因素就可以廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)勘測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)工程中，這個(gè)過(guò)程就不用使用基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的手段進(jìn)行了。往往通過(guò)大數(shù)據(jù)得出來(lái)的影響因素可以直接用在各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)的過(guò)程中，可以有效預(yù)測(cè)出各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)各個(gè)指標(biāo)的發(fā)展趨勢(shì)。因此，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的背景下，大量的數(shù)據(jù)為各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，通過(guò)相關(guān)分析就可以很快得到各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)各項(xiàng)指標(biāo)的參數(shù)以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估情況，以此制定的各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃更加的科學(xué)合理。

3.2 云計(jì)算為大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了可靠支持

云計(jì)算技術(shù)使得大數(shù)據(jù)技術(shù)計(jì)算實(shí)現(xiàn)了可能，同時(shí)它擴(kuò)展了虛擬技術(shù)、分布式技術(shù)、并行技術(shù)等技術(shù)框架，為大數(shù)據(jù)計(jì)算提供了靈活性和可擴(kuò)展性的應(yīng)用程序服務(wù)、資源存儲(chǔ)服務(wù)等云服務(wù)，幾乎涵蓋了所有的信息資源。包括數(shù)據(jù)資源、應(yīng)用程序、計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和基礎(chǔ)設(shè)施等都可以從云服務(wù)中獲得。但是云計(jì)算存在著很大的安全隱患，這也是限制它發(fā)展的很重要的一個(gè)因素，但是云計(jì)算提供了很大的快捷性和可靠性。通過(guò)云服務(wù)，工程審計(jì)人員可以構(gòu)建數(shù)據(jù)云，從而利用數(shù)據(jù)云的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)業(yè)務(wù)的開(kāi)展與實(shí)施。

4 大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和信息管理技術(shù)的應(yīng)用

4.1 能夠有效提高各個(gè)行業(yè)產(chǎn)量

隨著信息技術(shù)不斷發(fā)展，各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化、智能化和信息化。本文以信息管理技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在石油行業(yè)的應(yīng)用為例，通過(guò)各種智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠采集油田生產(chǎn)環(huán)節(jié)的各種數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括了采油與地面工程的生產(chǎn)、作業(yè)等各個(gè)類(lèi)型的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫(kù)中，為開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘算法研究了提供了第一手?jǐn)?shù)據(jù)。通過(guò)信息管理系統(tǒng)對(duì)于各個(gè)生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)的管理對(duì)于行業(yè)環(huán)節(jié)，尤其以中各個(gè)行業(yè)A5系統(tǒng)為代表的。A5系統(tǒng)的推廣和油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)A11的實(shí)施，為采集各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)做出了重要貢獻(xiàn)，然后通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)提出數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律，從而更好地指導(dǎo)各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)，能夠保障各個(gè)行業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效率。把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)的環(huán)節(jié)具有很多優(yōu)點(diǎn)，能夠保障管理人員根據(jù)預(yù)測(cè)的指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估來(lái)制定相應(yīng)的生產(chǎn)技術(shù)，同時(shí)這些預(yù)測(cè)的指標(biāo)往往是基于大數(shù)據(jù)得出來(lái)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，往往更具有一般性。管理者利用這些指標(biāo)來(lái)指導(dǎo)各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)，往往可以有效提升油田產(chǎn)量、采收率、效率、效益。

4.2 網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展

近些年隨著各個(gè)行業(yè)信息技術(shù)的不斷發(fā)展，行業(yè)的基于信息管理的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也得到了很大的提升。監(jiān)督管理人員在任何地點(diǎn)都可以對(duì)于各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的監(jiān)督，這一技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)主要由于網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)的發(fā)展。另外一方面，隨著工業(yè)化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的發(fā)展，各個(gè)行業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)也越來(lái)越智能化，智能傳感器通過(guò)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)τ谙到y(tǒng)的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行合理分析，一般發(fā)現(xiàn)異常就通過(guò)控制系統(tǒng)向相關(guān)管理系統(tǒng)發(fā)送錯(cuò)誤報(bào)告，從而對(duì)于故障進(jìn)行合理的修復(fù)。網(wǎng)絡(luò)化的技術(shù)使得人們加強(qiáng)了對(duì)于生產(chǎn)環(huán)節(jié)的控制力度，從而更好促進(jìn)我國(guó)各個(gè)行業(yè)的發(fā)展。

4.3 環(huán)保工藝生產(chǎn)制造

目前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于我國(guó)環(huán)境產(chǎn)生了一定的破壞作用，但是基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)地應(yīng)用為解決這個(gè)問(wèn)題提供了可行的解決方案，使用基于數(shù)據(jù)的信息管理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)充分符合我國(guó)的綠色設(shè)計(jì)理念，提高了產(chǎn)品設(shè)計(jì)科學(xué)性和合理性，以最小的資源獲得最大的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，同時(shí)在生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)工藝方面都得到了優(yōu)化，減少了廢料廢氣的排放，更好促進(jìn)了我國(guó)產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展，符合我國(guó)可持續(xù)發(fā)展理念。

5 結(jié)論

綜上所述，信息管理技術(shù)和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠最大程度提高各個(gè)行業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)大數(shù)據(jù)得出來(lái)的結(jié)論往往比人主觀得出來(lái)的結(jié)論更加可靠，得到的規(guī)律更加具有普遍性。同時(shí)能夠保證信息管理技術(shù)的高效性，提高企業(yè)的管理效率，從而保障企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

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