摘 要:在信息高速爆炸的今天,互聯(lián)網(wǎng)上每天都會產(chǎn)生著海量的信息,這為我們的生活帶來便利的同時,也帶來了一定的沖擊,那就是如何在這海量的信息中,尋找到真正有用的、安全的信息。在這樣的背景下,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)這項比較新穎的數(shù)據(jù)庫技術(shù)應(yīng)運而生,具有廣泛的實際應(yīng)用需求。接下來,文章就簡單分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),在此基礎(chǔ)上,探討該技術(shù)在健康數(shù)據(jù)分析中的運用策略,以饗讀者。
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);健康數(shù)據(jù)分析;運用策略
DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.22.205
0 前言
隨著社會經(jīng)濟(jì)的速猛發(fā)展,人們的生活水平日益提高,也越來越重視自身的健康情況,而且隨著當(dāng)前科技的發(fā)展,在健康方面越來越細(xì)化,導(dǎo)致醫(yī)療保健行業(yè)存在著大量的數(shù)據(jù)亟待處理,這就必須要運用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
所謂的數(shù)據(jù)挖據(jù)就是在大量不完全且模糊的數(shù)據(jù)中提取隱藏的、對于人們生活和工作具有極大價值的信息資源的過程。用通俗的話講就是從大量雜亂無序的網(wǎng)絡(luò)信息中提取出對人們有用的、有價值的信息?;谶@一定義,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是人們在海量數(shù)據(jù)庫中提取有用信息及知識所采用的方法和手段。
自從國家大力推行“互聯(lián)網(wǎng)+”行動以來,各行各業(yè)都紛紛采用計算機技術(shù)來處理業(yè)務(wù),這讓在提高各行業(yè)辦事效率的同時,也產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)信息,如何在這些海量的數(shù)據(jù)信息中快速采集、提取有價值的數(shù)據(jù)信息就成為人們亟待解決的問題。在這樣的背景下,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生,且越來越得到人們的重視。
隨著人們深入研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),逐漸形成了三大核心模塊,那就是:數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能技術(shù)以及數(shù)理統(tǒng)計技術(shù)。
2 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的構(gòu)成分析
(1)數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)直接操作的對象,而這些數(shù)據(jù)庫是由一個或者一組能夠在數(shù)據(jù)中進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的收集、存儲、集成和處理的數(shù)據(jù)與信息的倉庫,或者是其他類型的信息資源倉庫。
(2)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。數(shù)據(jù)庫服務(wù)器也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)重要的組成部分,主要是在處理數(shù)據(jù)的過程中,根據(jù)用戶發(fā)出的請求指令,提取相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行信息反饋的載體。
(3)知識庫。知識庫是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中十分關(guān)鍵的技術(shù)之一,其主要作用是:指導(dǎo)用戶搜索、查找并分析的信息集成,也包括根據(jù)使用者興趣度進(jìn)行擬合評估的領(lǐng)域知識。
(4)數(shù)據(jù)挖掘引擎。數(shù)據(jù)挖掘引擎數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的基礎(chǔ)核心所在,也是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)重要的構(gòu)成部分,主要是對特征化的、關(guān)聯(lián)、分類進(jìn)行細(xì)致的分析,并對其進(jìn)行演變和偏差的分析。
(5)模式評估模塊。模式評估模塊也是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的重要構(gòu)成,同時這一模塊也是人們實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的重要因素。在實際運用中,以興趣度作為度量,然后配合數(shù)據(jù)挖掘引擎,就可以幫助使用者搜索數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)的歸并與聚焦的操作。而且,基于不同的數(shù)據(jù)挖掘目的,這一模塊就可以用使用者的興趣度閥值為參數(shù),進(jìn)行相應(yīng)的評估,然后進(jìn)行過濾,發(fā)現(xiàn)相應(yīng)的數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)的挖掘。因此,在實際的應(yīng)用中,這一模塊一般是結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘引擎進(jìn)行的。
(6)圖形用戶界面。圖形用戶界面是用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢,或是給出查詢操作指令的主要載體,同時,這一載體還能為用戶提供各種參考信息以及相應(yīng)的操作提示,此外,這一模塊還能根據(jù)使用者的搜索記錄確定并聚焦其興趣度,然后據(jù)此進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的挖掘。
3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在健康數(shù)據(jù)分析中的運用策略
(1)關(guān)聯(lián)分析。在進(jìn)行健康數(shù)據(jù)分析時,隨著數(shù)據(jù)的收集、存儲及處理,人們可以運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),根據(jù)被挖掘數(shù)據(jù)項集之間的有趣關(guān)聯(lián)與相互聯(lián)系,進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,從而挖掘出有用的信息數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行組織和處理。
(2)聚類方法。在進(jìn)行健康數(shù)據(jù)分析時,操作人員可以按照距離或是相似尺寸,把數(shù)據(jù)分成相互區(qū)別的數(shù)據(jù)組,或是數(shù)據(jù)集,從而直接挖掘有用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或模式。
(3)決策樹方法。進(jìn)行健康數(shù)據(jù)分析時,還可以使用決策樹的形式。這種運用形式是基于預(yù)測模型的算法,進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)挖掘,并使大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘的信息描述更加簡單,查找的速度也變得更加快捷。在實際運用中,操作人員根據(jù)信息增益,尋找數(shù)據(jù)庫中最大字段的信息,然后提取出其中對自己最具使用價值的內(nèi)容,然后依次構(gòu)建相應(yīng)決策樹的節(jié)點,在此基礎(chǔ)上,逐級建立不同的分枝,并繼續(xù)增添子分支。
(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。進(jìn)行健康數(shù)據(jù)分析時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法也是一種很有效的方法,十分適合健康數(shù)據(jù)的挖掘和分析。在實際運用中,這種方法是以HEBB的學(xué)習(xí)規(guī)則以及MP模型作為基礎(chǔ),模擬人腦的神經(jīng)元,建立起相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后挖掘、分析并處理健康數(shù)據(jù)。
(5)遺傳算法。進(jìn)行健康數(shù)據(jù)分析時,采用遺傳算法也是很有效的方法。這種方式是一種模擬生物自然選擇及遺傳機理的隨機算法,一般由選擇、重組和突變?nèi)齻€基本算子組成,是一種仿生全局的優(yōu)化方法。
(6)可視化方法。進(jìn)行健康數(shù)據(jù)分析時,還可以運用可視化方法。這種方法能拓寬圖表的展示功能,增強人們的認(rèn)識能力,使用戶更深入地感知數(shù)據(jù)反饋,從而更清晰地對數(shù)據(jù)進(jìn)行剖析。例如:運用可視化方法,能將數(shù)據(jù)庫表中的多維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成線型圖或柱型圖,使數(shù)據(jù)變得更加直觀,從而幫助用戶更快、更好地理解并掌握相關(guān)的健康數(shù)據(jù)。
4 結(jié)束語
綜上所述,隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展,每天互聯(lián)網(wǎng)上都出產(chǎn)生海量的信息,其中就包括很多的健康數(shù)據(jù)信息。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對這些健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,能幫助人們更快、更好地了解并掌握相關(guān)的健康數(shù)據(jù),從而更好地為人們服務(wù)。
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作者簡介:王玉(1983-),女,江西九江人,本科,講師,研究方向:大數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁制作。