論數據挖掘在計算機故障檢測中的應用

李超然 長春理工大學光電信息學院

論數據挖掘在計算機故障檢測中的應用

李超然 長春理工大學光電信息學院

二十一世紀是數據化的大時代，隨著計算機的普遍應用，計算機故障檢測出現的頻率也越來越高。數據挖掘作為新一代的高科技手段應運而生，在計算機故障檢測中發揮著至關重要的作用。那么，究竟數據挖掘時如何在計算機故障檢測中大顯身手的呢？何為數據挖掘？利用數據挖掘我們可以做些什么？下面本文對此進行了詳細闡述。

數據挖掘 計算機 故障檢測

在計算機應用普遍的今天，如何管理各類硬件資源，對計算機進行迅速準確的檢測是我們遇到的難題。而數據挖掘的出現則為我們提供了一套靈活的數字化的管理系統。通過數據挖掘系統，我們可以高效的檢測計算機的各類故障，減輕了管理人員的工作壓力，從而實現了計算機的智能化管理。

1 數據挖掘的概述

1.1 數據挖掘的定義

數據挖掘作為一種新型的數據處理技術，涉及到的學科十分廣泛。從宏觀層面來講，數據挖掘就是從大量繁雜的數據中準確直觀的找到我們所需要的數據，即挖掘數據。從微觀層面來講，數據挖掘則是利用科技手段，將數據數字化處理，系統的編碼排序，以便準確識別的一個自動化的過程。

1.2 數據挖掘的常用技術

數據挖掘的常用技術可以分為以下兩類。第一類是直接數據挖掘。其運行原理是通過數學模型的建立，鎖定部分已知量，對特定的變量進行描述分析，相對來說，這類操作手段較為直接，也比較常用。第二類是間接數據挖掘。與直接數據挖掘相比，其獨特之處在于沒有鎖定某些已知量，而是對所有的數據進行全部聯系，通過數據之間的層層聯系，從而達到挖掘數據的目的。與前一種方法相比，這一種方法技術含量更高，適用于數據量較大或是程序較為復雜的計算機。通過這兩種數據挖掘技術，我們可以對計算機中的所有數據進行直接的獲取，這對于計算機故障檢測有著十分顯著的作用。

2 數據挖掘在計算機中故障檢測中的優勢

數據挖掘在計算機故障檢測中有著極大的優勢。下面我將從簡化操作，省時省力；智能高效，針對性強這兩個方面分別闡述。

2.1 簡化操作，省時省力

簡化操作，省時省力是指數據挖掘作為一種新型的數據處理手段，它解放了人力，把人從繁瑣復雜的數據維護、處理中解放了出來，利用數據處理，原來一個人十個小時的工作量變成了一個軟件半個小時的工作量，而且可以一天二十四小時連續不斷的進行操作，這大大節省了時間成本，人們不再受制于大量的數據尋找工作。在計算機發生故障時，利用數據挖掘系統，我們可以直接判斷出計算機的故障點，工程師可以直接鎖定故障的位置，進行維修處理。在二十一世紀時間寶貴、人力成本極高的今天，“時間就是金錢”“時間就是生命”，數據挖掘技術不能不說是一項技術上的突破。

2.2 智能高效，針對性強

數據挖掘的另一個突出優點在于智能高效、針對性強。在二十一世紀科學技術高速發展的今天，互聯網席卷了世界的每一個角落，計算機成為了家家戶戶的必需品，計算機故障檢測也不再是一個陌生的詞匯。數據挖掘它不僅僅是一項技術，它更像是一個智能化的機器人，減輕了人們的負擔。它懂得思考，能夠實時的觀察到計算機故障的位置，解決了人們逐個排查的難題。它針對性強，對于計算機發生的各類故障，它能夠夠準確識別，以不同的檢測手段面對各類不同的問題，做到簡單高效快捷，歸根到底就是因為它針對性強，不同于人工大海撈針時的監測，它可以一秒到位，準確無誤，針對性極強，之所以人們排查計算機故障的速度得到了極大地提高，主要原因就在于數據挖掘技術的廣泛運用。

3 優化數據挖掘技術的有效手段

數據挖掘作為二十一世紀不可或缺的技術，有著別的技術難以比擬的優勢。但是，我國的數據挖掘技術與別的發達國家相比，還有著不小的缺陷。因此，優化數據挖掘技術勢在必行。一方面，我們要積極的走出去，不斷學習國外先進的技術和手段，把國外先進的科技理論引進來，學習國外的長處，把西方先進技術與我們的科技相融合，取其精華，棄其糟粕。另一方面，我們也要不斷加強自身建設，科技興國，人才強國，我們要認識到科技、人才的重要性，創新科技、培養人才，為科技人才的生長提供肥沃的土壤，確保我們自身得到強化鞏固。只有內外兼修，既不段充實自己，又不斷吸收借鑒別人的優點、長處，我們的數據挖掘技術才能有質的飛躍。

4 結束語

數據挖掘在二十一世紀的計算機故障檢測中發揮著巨大的作用。本文首先介紹了數據挖掘的核心定義、分類。其次闡述了計算機利用數據挖掘技術的巨大優勢，最后本文創新性的提出了內外兼修，創新數據挖掘技術的可行性建議。筆者希望通過本篇文章，能夠讓大家對數據挖掘有一個更加深入的了解，了解數據挖掘在計算機故障檢測中的作用機制，更進一步的認識到科技的力量，從而把科教興國踐行到底。

[1] 鄔文帥.基于多目標決策的數據挖掘方法評估與應用[D].桂林電子科技大學. 2015

[2] 袁宇.權重未知環境下含有直覺模糊信息的計算機決策方法研究[D].哈爾濱工業大學. 2013

[3] 林昌盛.計算機故障診斷下的群體偏好集結理論與方法研究 [D].電子科技大學. 2015

李超然，出生日期：1989-7，女，漢族，所在單位：長春理工大學光電信息學院，職稱：助教，學歷：碩士，研究方向：數據挖掘。