張連進(jìn)

摘要：現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)時(shí)代的到來使得社會各個領(lǐng)域發(fā)生了前所未有的改變，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也因此在多個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，并且產(chǎn)生了極為顯著的影響。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效地融合于社會多個領(lǐng)域的知識，能夠有效地挖掘出更有深度、更具內(nèi)涵的內(nèi)容，并且使其高效地服務(wù)于具體工作。文章以數(shù)據(jù)挖掘的基本分析方面為依據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)時(shí)代的特征，分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的注意事項(xiàng)，以供參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)時(shí)代;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);應(yīng)用

引言

針對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)而言，其屬于一種新型的技術(shù)體系，是科學(xué)技術(shù)高速發(fā)展作用下的產(chǎn)物，在人工智能領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，其有著十分明顯的應(yīng)用價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的突出優(yōu)勢就是從海量繁雜的信息中挖掘出具有潛在價(jià)值的信息，其所涉及的內(nèi)容具有復(fù)雜性，在應(yīng)用時(shí)需要結(jié)合實(shí)際需求，從而確保此項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用的效率。

1數(shù)據(jù)挖掘和其關(guān)鍵意義

自從提出了大數(shù)據(jù)之后，數(shù)據(jù)的信息量和信息量就不斷的增加。數(shù)據(jù)挖掘是上個世紀(jì)八十年代興起的一種新技術(shù)，屬于人工智能領(lǐng)域。從技術(shù)上講，原始數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是不規(guī)則、復(fù)雜，而數(shù)據(jù)挖掘則是將數(shù)據(jù)中的有用信息高效地提取出來;從商業(yè)角度來看，海量的數(shù)據(jù)都是有潛力的，而數(shù)據(jù)挖掘就是通過抽取、轉(zhuǎn)化、分析等手段，為企業(yè)的發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘的作用是非常大的，在 IT技術(shù)的幫助下，數(shù)據(jù)的挖掘?qū)ζ髽I(yè)的經(jīng)營決策產(chǎn)生很大的影響，而數(shù)據(jù)的科學(xué)利用，可以幫助企業(yè)的決策和決策更加的正確和合理。大數(shù)據(jù)是由各種不同的數(shù)據(jù)組成的，經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘，可以將這些數(shù)據(jù)中的有用信息，利用起來，從而促進(jìn)社會和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基本分析方法

2.1聚類分析方法

聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的一種基本分析方法，在識別出各種數(shù)據(jù)對象后，利用其功能;它的特點(diǎn)就是將不同的分類，同時(shí)，也會建立起邏輯、聯(lián)系的板塊。一旦這些板塊成型，就可以對其進(jìn)行分析，利用，從而獲得更多有價(jià)值的資料。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析方法在數(shù)據(jù)分類、屬性結(jié)合等方面都有不足，因而不能用于多個方面。目前，在心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域，這種分析方法在其它領(lǐng)域的應(yīng)用并不顯著。

2.2特征性數(shù)據(jù)分析方法

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)實(shí)施更新，因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用很有必要。隨著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的爆炸，人們獲得有用的信息變得越來越困難，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和利用特征數(shù)據(jù)分析手段，可以有效地提高數(shù)據(jù)處理的效率。屬性分類數(shù)據(jù)分析方法可以直接用于數(shù)據(jù)的整理和分類，并充分利用計(jì)算機(jī)的功能，使數(shù)據(jù)的分類和處理工作更加高效?，F(xiàn)在的電腦技術(shù)已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，可以掌握數(shù)據(jù)的規(guī)律和性質(zhì)，為以后的分類奠定了基礎(chǔ)。

2.3關(guān)聯(lián)性分析方法

由于網(wǎng)絡(luò)上的資料千奇百怪，每一種資料都有自己的特點(diǎn)，有些資料是隱藏的，普通的資料解析法很難把握其中的規(guī)律，更不要說運(yùn)用它了?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了一定程度，它可以通過關(guān)聯(lián)來區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的相關(guān)性，加快數(shù)據(jù)生成的速度。有了相關(guān)性的分析，可以節(jié)約大量的勞動力，提高數(shù)據(jù)解析的精確度和工作效率。關(guān)聯(lián)分析是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中最重要的一種，其目標(biāo)明確，在許多需要進(jìn)行信息處理的行業(yè)中都有著重要的意義。

3數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用

3.1高校管理領(lǐng)域

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠在很多方面得到廣泛的運(yùn)用，而且在各個方面的作用也不盡相同。由于高校管理工作涉及范圍很廣，牽扯到各個領(lǐng)域，所以它對學(xué)校的經(jīng)營起到了正面的影響。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以促進(jìn)大學(xué)生的入學(xué)，學(xué)生成績評定等工作的正確性和有效性，并且能夠有效地分析、比較、整合、匯總學(xué)生的基本狀況，使之能夠迅速地進(jìn)行評價(jià)，獲得學(xué)校所需的優(yōu)質(zhì)生源，并為大學(xué)的發(fā)展和發(fā)展奠定數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)，然后根據(jù)現(xiàn)實(shí)需要構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，通過特定的分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的挖掘和儲存。

3.2制造業(yè)范圍

從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的角度來看，制造業(yè)與社會其他領(lǐng)域有著極大的不同，制造業(yè)最重要的是檢測產(chǎn)品的品質(zhì)，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)問題所在，從而提升產(chǎn)品的質(zhì)量，從而提升產(chǎn)品的價(jià)值。除了產(chǎn)品的品質(zhì)之外，數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)決策中的作用也非常明顯，利用相關(guān)技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，得出有用的數(shù)據(jù)，再通過決策進(jìn)行分析，以保證決策的客觀和正確。

3.3煙草領(lǐng)域

目前，煙草行業(yè)的技術(shù)和服務(wù)已經(jīng)成為一種巨大的技術(shù)和服務(wù)，它們不僅會影響到市場，還會影響到技術(shù)和服務(wù)，在整合企業(yè)的資源的同時(shí)，也會產(chǎn)生大量的信息，如何在海量的信息中找到正確的規(guī)則和知識，成為煙草業(yè)的一個重要課題。通過數(shù)據(jù)挖掘，可以很好地解決以上問題。例如：通過應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)了盜用和異常狀況，利用關(guān)聯(lián)和順序模型，找到了影響煙草行業(yè)發(fā)展的相關(guān)因素，從而更好地推動了煙草行業(yè)的發(fā)展。

4數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用注意事項(xiàng)

為了最大程度上凸顯出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用和價(jià)值，在應(yīng)用的時(shí)候需要提高技術(shù)水平。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用必須強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的安全性，應(yīng)當(dāng)安裝防止信息泄露的軟件，尤其是需要加強(qiáng)對一些涉密、涉及隱私的數(shù)據(jù)的保護(hù)，防止信息數(shù)據(jù)泄露造成的巨大損失。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用還要提高數(shù)據(jù)的存儲、處理水平，有效規(guī)避數(shù)據(jù)的消極影響。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用對技術(shù)人員的專業(yè)水平以及計(jì)算機(jī)等基本設(shè)施設(shè)備都提出了較高 的要求，為此要從這兩個方面著手尋求改善和優(yōu)化的方法。通過吸收先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)完成數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用最大化的目標(biāo)，并針對具體的設(shè)施設(shè)備保持實(shí)施更新的態(tài)度，定期培訓(xùn)技術(shù)人員有效預(yù)防數(shù)據(jù)安全問題。

結(jié)束語

總之，目前所知的所有領(lǐng)域都有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這說明了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的可操作性，同時(shí)也說明了中國各個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，讓它能夠快速、準(zhǔn)確的處理數(shù)據(jù)，找到隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律，將其利用到特定的領(lǐng)域，從而提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

參考文獻(xiàn)

[1]古榮龍，趙文杰，王磊.大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2022，12（05）：176-178.DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.05.054.

[2]郭志杰.基于大數(shù)據(jù)時(shí)代下軟件工程技術(shù)的應(yīng)用研究[J].軟件，2021，42（12）：163-165+180.

[3]張鵬.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與實(shí)踐[J].中國新通信，2021，23（22）：68-70.

[4]楊海紅.大數(shù)據(jù)時(shí)代計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2021（19）：47-48.