盧文亮 中國人民大學(xué) 102200

在各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展過程中，信息資源是最為重要的生產(chǎn)管理因素之一，可以為各領(lǐng)域的發(fā)展提供有效的參考和依據(jù)。云技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為信息資源的存儲(chǔ)和分析提供了堅(jiān)實(shí)有力的技術(shù)基礎(chǔ)，因此，各行業(yè)想要獲得更大的發(fā)展，就需要注重對(duì)隱藏的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，將其進(jìn)行有效整合，從中獲取有效的信息。在此過程中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就顯的尤為重要，科學(xué)合理的運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)信息的最大化利用，利用對(duì)數(shù)據(jù)信息挖掘分析的結(jié)果來指導(dǎo)行業(yè)的發(fā)展。與此同時(shí)，也要注重?cái)?shù)據(jù)信息的安全和保密，完善各項(xiàng)數(shù)據(jù)保密技術(shù)，有效保護(hù)各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息。

1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)顧名思義就是對(duì)數(shù)據(jù)信息的深入挖掘，尋找其中有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，具體來講就是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、云技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及人工智能技術(shù)等高科技技術(shù)，在龐大的數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘其中隱藏的數(shù)據(jù)信息，以此來為相關(guān)決策提供支持【1】。之所以被稱之為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，主要是這項(xiàng)技術(shù)所要尋找的信息是之前尚未明確的，但是其具有潛在的價(jià)值，因此需要在龐大的數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行挖掘。這項(xiàng)技術(shù)需要以多項(xiàng)高科技技術(shù)為基礎(chǔ)，從龐大的數(shù)據(jù)信息中識(shí)別具有價(jià)值的信息，從而為決策人員進(jìn)行決策提供一定的參考和指導(dǎo)，以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，做出合理的判斷。

數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)是需要龐大的數(shù)據(jù)信息，且數(shù)據(jù)信息的來源必須真實(shí)有效，這樣才能在其中發(fā)掘出一些之前尚未明確的，且具有相應(yīng)的利用價(jià)值的信息。被挖掘的數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)可以是多種多樣的，包括未識(shí)別的數(shù)據(jù)、隨機(jī)的數(shù)據(jù)、缺損數(shù)據(jù)、不完整數(shù)據(jù)等，但是數(shù)據(jù)量必須要大，只有以龐大的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，才有可能從其中挖掘出有價(jià)值的信息。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并不是一項(xiàng)簡單的技術(shù)，而是多種技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在挖掘數(shù)據(jù)的過程中實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的歸納和整理，使這些數(shù)據(jù)信息得到最大化的利用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從對(duì)數(shù)據(jù)的簡單分析到復(fù)雜演繹，從表面深入到隱藏的部分，通過一個(gè)極其復(fù)雜的過程從原始數(shù)據(jù)中尋找出具有利用價(jià)值的信息。同時(shí)其挖掘數(shù)據(jù)的過程中，其所歸納和整理的數(shù)據(jù)也可以對(duì)其加以利用，譬如信息檢索、查詢等。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要方法

2.1 聚類

聚類的分析方法主要是針對(duì)一組數(shù)據(jù)信息，將其按照數(shù)據(jù)信息的類別以及其相似度將其分為不同的層級(jí)，制定出科學(xué)的、覆蓋范圍廣的、詳盡的判斷模型，使這部分?jǐn)?shù)據(jù)信息中，同類別數(shù)據(jù)具備較高的相似性，不同類別數(shù)據(jù)具備較低的相似性，以此為決策人員的決策提供參考。這種方法一般在市場營銷中使用的比較多，譬如對(duì)客戶的分類、尋找潛在客戶、預(yù)測(cè)銷售狀況、分析商品的周期等【2】。

2.2 關(guān)聯(lián)

關(guān)聯(lián)主要指的是原始數(shù)據(jù)中各部分?jǐn)?shù)據(jù)信息之間所存在的聯(lián)系或者關(guān)系，具體來說就是原始數(shù)據(jù)中的這部分?jǐn)?shù)據(jù)信息很可能與另一部分?jǐn)?shù)據(jù)信息之間存在一些隱藏的聯(lián)系，通過對(duì)兩部分?jǐn)?shù)據(jù)信息的分析可以發(fā)現(xiàn)其中隱藏的關(guān)聯(lián)性。例如，當(dāng)你在維護(hù)和客戶的關(guān)系的時(shí)候，就可以在該企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)源中挖掘有效信息，在大量的關(guān)系交流的記錄中挖掘有效信息，挖掘有價(jià)值的線索，挖掘出不明顯的影響市場的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，這對(duì)商品價(jià)格預(yù)判、銷售走勢(shì)、客戶類群分辨、銷售整體方向的規(guī)劃等具有重要的參考價(jià)值。

2.3 回歸分析

回歸分析主要是利用原始數(shù)據(jù)時(shí)間上的分布特征，構(gòu)建一個(gè)可以把數(shù)據(jù)信息回歸到預(yù)測(cè)變量中的函數(shù)關(guān)系，然后利用相應(yīng)的數(shù)學(xué)理論，分析變量與變量之間的關(guān)系。關(guān)于回歸分析的要點(diǎn)主要有以下幾項(xiàng)，一是數(shù)據(jù)信息之間關(guān)系的分析，二是預(yù)判走向的分析，三是數(shù)據(jù)變量的趨勢(shì)分析。

2.4 分類

分類的方法主要就是在原始數(shù)據(jù)中選擇一組具有相同特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，依照事先確定的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的分類，將原始數(shù)據(jù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)信息歸入到某種既定的類別中。把數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)對(duì)象聯(lián)結(jié)到某種特殊的類別當(dāng)中【3】。例如可以把某一組數(shù)據(jù)對(duì)象聯(lián)結(jié)到顧客的分類中，然后對(duì)顧客的屬性進(jìn)行分析，對(duì)顧客的特點(diǎn)進(jìn)行分析，做滿意度調(diào)查、然后評(píng)判顧客的購買意向以及購買力.以某一個(gè)汽車廠商為例，如果這個(gè)汽車廠商把數(shù)據(jù)源中的顧客依據(jù)對(duì)汽車的愛好分門別類，這樣一線的銷售人員便可以把握主動(dòng)，直接向這類顧客銷售相應(yīng)的產(chǎn)品，投其所好，大大提高了效率。

2.5 變化和偏差分析

原始數(shù)據(jù)中存在諸多存在偏差的數(shù)據(jù)信息，這其中隱藏著一些有利用價(jià)值的信息，譬如模式中的反?，F(xiàn)象，數(shù)據(jù)分類當(dāng)中的反?，F(xiàn)象，現(xiàn)實(shí)和期望之間的偏差等，對(duì)于這些存在偏差的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，主要是研究現(xiàn)實(shí)中的結(jié)果和參照物之間的差別。在一些大型企業(yè)中，管理人員應(yīng)該對(duì)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)中的反常現(xiàn)象和信息重點(diǎn)關(guān)注，對(duì)其進(jìn)行深入挖掘分析，可以有效幫助管理人員挖掘出潛在的危機(jī)，從而提前做出應(yīng)對(duì)，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，降低危機(jī)造成的損失。

2.6 特征

數(shù)據(jù)源也可以根據(jù)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)分類，從中提取關(guān)于這些特征的特征式，這類公式可以提現(xiàn)該數(shù)據(jù)源的整體特點(diǎn)【4】。例如在一線的銷售人員在預(yù)防顧客流失的時(shí)候就可以先將顧客按照特征進(jìn)行分類，然后再從中提取出顧客流失特征的特征式，就可以很快分找出造成顧客流失的很多原因以及特征了，然后再從特征中找出主要特征和次要特征，通過對(duì)這些顧客流失的特征分析就可以提前預(yù)防顧客流失的情況了。

2.7 Web網(wǎng)頁

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了大范圍的普及，人們?cè)谏詈凸ぷ鞔罅康睦镁W(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交互，這就使得網(wǎng)絡(luò)中留存了大量的信息?；ヂ?lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)包羅萬象，包括金融信息、企業(yè)信息、人力資源信息以及潛在的用戶群體信息等等，通過對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的挖掘可以找出諸多有利用價(jià)值的信息。對(duì)于這部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)在于預(yù)期可能會(huì)對(duì)企業(yè)的發(fā)展造成的影響因素，包括內(nèi)因和外因，或者說是潛在的內(nèi)因和外因，通過對(duì)這些影響因素進(jìn)行分析，從而指導(dǎo)企業(yè)的發(fā)展方向，促使管理人員進(jìn)行科學(xué)的決策。

3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

3.1 教育領(lǐng)域

在教育領(lǐng)域運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘及時(shí)，可以讓老師對(duì)學(xué)生產(chǎn)生更深入的認(rèn)識(shí)和了解，通過對(duì)學(xué)生的基礎(chǔ)信息、興趣愛好、各學(xué)科的學(xué)習(xí)狀況等數(shù)據(jù)信息的挖掘分析，可以從中了解到學(xué)生優(yōu)勢(shì)、不足以及在學(xué)習(xí)中存在的薄弱環(huán)節(jié)，便于老師進(jìn)行針對(duì)性的指導(dǎo)和幫助，從而有效提升教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效率。此外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用可以使各項(xiàng)教育資源配置進(jìn)一步優(yōu)化，從而更好的開展教學(xué)。

3.2 科研領(lǐng)域

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用，科研領(lǐng)域所取得的各項(xiàng)科研成果往往依賴于各種實(shí)驗(yàn)以及對(duì)于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的整理、歸納和分析，找出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)所表明的關(guān)系或者規(guī)律，并對(duì)其加以概括和引申。由于一項(xiàng)科研成果的出現(xiàn)往往需要大量的實(shí)驗(yàn)，因此就會(huì)產(chǎn)生大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，如果采用人工對(duì)其進(jìn)行整理、歸納和分析，其難度相對(duì)較大，工作量也極大，而利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以很輕易的完成，只要構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，然后依次對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，可以更高效的找出其中所隱含的信息，從而對(duì)科研方向提高相應(yīng)的參考。

3.3 電信領(lǐng)域

電信行業(yè)在人們的生活和工作中發(fā)揮著重要作用，可以讓人們便捷的實(shí)現(xiàn)交流和溝通，時(shí)間和空間上的限制極小。由于電信行業(yè)的用戶群體極為龐大，各個(gè)用戶群體之間往往所需要的服務(wù)也不盡相同，所以就需要有針對(duì)性的為用戶提供相應(yīng)的服務(wù)【5】。這就需要通過挖掘用戶信息，分析用戶的偏好以及所需要的服務(wù)類型，從而為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用可以使電信企業(yè)在對(duì)龐大的用戶信息的分析中，明確各個(gè)用戶群體的偏好，有根據(jù)的預(yù)判其所需要的服務(wù)，并有針對(duì)性的為用戶提供其可能需要的服務(wù)，從而提升電信企業(yè)的服務(wù)水平。在電信領(lǐng)域用戶的需求就是潛在的、具有利用價(jià)值的信息，企業(yè)需要對(duì)用戶日常的使用習(xí)慣進(jìn)行分析，挖掘用戶潛在的需求，并最大程度的滿足用戶的需求，這樣才能使電信企業(yè)獲得更大的發(fā)展。

3.4 市場營銷領(lǐng)域

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最初就是在市場營銷當(dāng)中所使用的，主要是該領(lǐng)域需要記錄龐大的客戶信息，并通過對(duì)客戶信息的挖掘和分析，找出客戶的潛在需求，并為其提供相應(yīng)的產(chǎn)品。同時(shí)，還需要為客戶推薦其可能感興趣或者需要的產(chǎn)品，從而達(dá)到提升銷售業(yè)績的效果【6】。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在市場營銷領(lǐng)域的使用，一定程度上降低了市場營銷的難度，同時(shí)也最大限度的使客戶的需求得到了滿足，形成了一種雙贏的局面。無論是對(duì)于銷售人員還是對(duì)于客戶，雙方都達(dá)成了各自的目的，各自的需求都得到了極大的滿足。

3.5 制造業(yè)領(lǐng)域

近年來，隨著人們物質(zhì)生活水平的不斷提升，人們對(duì)于市場上提供的各項(xiàng)產(chǎn)品的要求也逐漸變高。對(duì)于制造業(yè)領(lǐng)域而言，如何根據(jù)用戶的喜好拉優(yōu)化自身的產(chǎn)品是一個(gè)極為重要的問題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，可以用客戶的需求信息中發(fā)掘客戶所需要的產(chǎn)品，或者客戶對(duì)于產(chǎn)品某一方面的喜好。同時(shí)，將這些信息運(yùn)用到產(chǎn)品的升級(jí)和研發(fā)當(dāng)中，從而使產(chǎn)品更加符合客戶的需求和喜好，是產(chǎn)品在市場上具備一定的競爭力，從而為企業(yè)創(chuàng)造更大的效益。

4.數(shù)據(jù)安全

當(dāng)前，在大數(shù)據(jù)的背景下，各個(gè)領(lǐng)域?qū)τ跀?shù)據(jù)信息的重視和利用都達(dá)到了一個(gè)前所未有的高度，對(duì)于數(shù)據(jù)信息的發(fā)掘和利用一方面促進(jìn)了各個(gè)領(lǐng)域更好的發(fā)展，另一方面也最大程度的滿足了人們的需求，產(chǎn)生了極高的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。但是我們?cè)谙硎艽髷?shù)據(jù)給我們帶來便利的同時(shí)，也要認(rèn)識(shí)到其中所存在的安全隱患，比如數(shù)據(jù)安全【7】。數(shù)據(jù)的泄露會(huì)對(duì)人們的生活和工作帶來極大的影響，尤其是關(guān)于個(gè)人隱私信息的泄露，不僅侵犯了人們的隱私權(quán)，同時(shí)對(duì)于人們也造成了一些潛在的威脅。

此外，部分別有用心之人可能通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析，得出某些信息，從而進(jìn)行一些危害社會(huì)的活動(dòng)。譬如，通過對(duì)人口健康數(shù)據(jù)、基因測(cè)序數(shù)據(jù)的挖掘，可以預(yù)判國民身體健康走向；通過對(duì)移動(dòng)消費(fèi)的數(shù)據(jù)挖掘，可以得出國民消費(fèi)的金融數(shù)據(jù)；通過對(duì)社會(huì)文化的分析可以得出國民的文娛喜好和思想文化偏好，這些分析結(jié)果很可能會(huì)被不法分子利用，從事某些破壞活動(dòng)，進(jìn)而影響到國家和人們的安全。

部分人員受利益的驅(qū)使，從事倒賣信息的活動(dòng)，目前，甚至已經(jīng)形成了一個(gè)龐大的利益鏈條，其中尤其是個(gè)人隱私信息的倒賣，使得人們已無隱私可言，對(duì)人們的生活是極大的威脅。而目前，我國在這方面的法律機(jī)制尚不完善，加之網(wǎng)絡(luò)追責(zé)的難度較大，使得這種情況很難得到有效治理【8】。

因此，我們要以辯證的眼光看待大數(shù)據(jù)，不僅要積極的利用其優(yōu)勢(shì)，從而促進(jìn)社會(huì)各個(gè)行業(yè)的發(fā)展。與此同時(shí)，我們也要認(rèn)識(shí)到其中所存在的隱患，并逐步完善相應(yīng)的保護(hù)機(jī)制，確保對(duì)于數(shù)據(jù)信息的利用在合理合法的范圍之內(nèi)，從而促進(jìn)其良性發(fā)展。

結(jié)語

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展都發(fā)揮了極大的作用，不僅促進(jìn)了各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展，同時(shí)也滿足了人們的需求。但是目前我國對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用還有極大的提升空間，因此，仍要進(jìn)一步探究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的價(jià)值，使其發(fā)揮更大的作用