試析大數據時代的數據挖掘技術及應用

羅勇 王東山

摘要：在大數據時代的背景下，人工智能、云計算、互聯網技術等飛速發展，并且得到廣泛應用。因此，人們需要處理的數據量也逐漸增加，甚至成為了一個天文數字，如何有效的處理這些數據，從這些數據中獲取有價值的信息已經成為企業、科研領域、經濟市場十分關注的話題。在數據處理中，數據挖掘技術是關鍵影響因素，因此，相關技術人員不斷探索和研究數據挖掘技術，為國家和社會創造更多的價值。

關鍵詞：大數據時代；數據挖掘技術；應用

隨著社會信息化的發展，互聯網、計算機技術得到有效普及，網絡購物更加平民化，很多實體經濟將自己的資源“搬運”到網絡上，個人信息、消費信息、通訊信息逐漸增加，并且成為了有跡可循的數據資源。我們在享受網絡資源、信息技術的同時，經常會出現一些問題，例如信息處理的速度遠遠落后于數據增長的速度，信息提取技術不完善，不能夠保證信息的真實性，個人隱私的保密制度技術有待提高等等。

1.數據挖掘的概述

數據挖掘是當今社會和數據處理行業重點研究的課題，它的本質內容在數據庫中發現隱藏的知識內容，這項數據挖掘技術所要尋找的知識具有不確定性，并且存在著潛在的價值，隱藏較多的內容[1]。決策支持的過程便是數據挖掘的過程，統計學和大數據技術是數據挖掘重要的基礎，相關技術人員使用非常規化的程序來自動分析各行各業的數據，最終總結出一定的關系，從而發現其隱藏的潛力或者模式，協助相關管理人員引領市場的發展，降低風險，提高經濟效益，做出正確的決策。

從技術方面來說，在大量的數據中，數據挖掘需要提取出有效的信息和隱藏的知識，并且要保證這些信息和知識是之前隱藏的和不知道的，具有一定的潛在價值。這些數據的來源一定要保持真實可靠，其中也包含一些問題數據，例如，有缺損的數據、不完整的數據、不能夠完全識別的數據、隨機應用的數據等等。需要處理和挖掘的數據量較大，最后提取出的數據一定要使目標用戶感興趣，并且在實際操作過程中具有可行性。

在數據挖掘過程中使用的原始數據來源于各行各業的數據庫，例如一些文本資料、視頻資料等各種半結構化數據和在網上散布的比較零散的并且沒有任何關聯的數據。數據挖掘將提取出的知識和信息進行歸納總結，建立數據模型，應用在快速查詢、信息搜索等過程中，保持本身數據的穩定性。所以，我們可以說，數據挖掘是一種混合技術，它能夠充分利用數據，展現出從簡單的表層知識到深入的隱藏知識的過程，是當今社會做出決策和引導的關鍵步驟。

2.數據挖掘的基本過程

數據挖掘技術是一個綜合分析系統，它將數據集成與數據挖掘相結合，遵循一個固定的工作流程，完成信息資源的整合和挖掘工作[2]。數據挖掘工作分為三個部分，第一部分是數據的準備，進行數據挖掘時，相關工作人員必須明確需要挖掘的“目標數據”，制定數據挖掘的目的，而不是盲目的進行分析工作。第二部分是數據挖掘，在這一過程中需要進一步挖掘和處理信息，使數據能夠高效、正確的進入到相關的管理機制中，根據相關的要求，具有針對性的選擇適當的、科學的、合理的計算方法和分析方法，尋找和歸納數據信息的特征以及其應用價值。第三部分是強化管理，加強計算機等專業知識的應用。使用數據挖掘技術后會總結和提取出有價值的信息，得出最終結果并應用到現實的生活和工作中。從而正確、科學的判斷某個思想和決策的準確率，展現出數據挖掘技術的應用價值。

3.數據挖掘技術的應用

3.1在市場營銷領域中的應用

數據挖掘技術最早應用的領域便是市場營銷領域，它通過使用數據挖掘技術分析和掌握了不同消費者不同的消費習慣和消費特點，從而進一步了解顧客在購買商品時的心理想法，制定相應的營銷方案，激起顧客購買商品的欲望，最終達到增加營業額，提升銷售業績的目標[3]。現階段，數據挖掘技術在市場營銷領域的應用已經不能僅僅涉及到超市購物方面，還逐步應用到保險、醫療、電子商務等行業，并且為各個行業提供了有價值的潛在客戶群體，使各個行業的企業充分利用相關的數據和資源，實現自身的飛躍和發展。

3.2在科學研究領域的應用

在科學家研究科技成果，探究真理的過程中，需要分析各種各樣的數據信息，然后從這些數據中提取出可以進行下一步研究，做出有效參考的信息，實現科學研究的最終目的，有助于科學研究結果的形成。我們也可以認為，數據挖掘技術是科學研究領域中一項必不可少的輔助工具[4]。所以，科技人員使用數據挖掘技術可以在一定的時間內找到各種數據之間的聯系和相應的規律，最終得出一系列有效的信息和想要的結論。例如，技術人員可以使用數據挖掘技術詳細的分析和研究DNA，從而提升親子鑒定的準確率，提升數據查詢的速度。因此，在科學研究領域中，數據挖掘技術的應用是十分重要的。

3.3在制造領域中的應用

隨著社會經濟的發展，人們的生活質量和生活水平逐步提高，用戶對于工業產品的需求和要求隨之增加[5]。制造商可以收集相關的數據，對各個產品的相關數據進行具體的分析，了解用戶對于每個產品的要求，從而進一步提升工業產品的質量，提升工廠的生產效率，降低產品的生產成本，滿足用戶對于產品的需求，增強滿意度。例如，制造商可以收集產品出現缺陷的數據，并且分析出造成產品缺陷的原因，然后使用數據挖掘技術進行詳細的分析，制定相應的解決方案，從而提升產品的質量和使用效率。

3.4在教育領域的應用

現今，隨著人們思想的不斷改變，以及教育體制的改革，學校和家長不僅僅關心學生的學習成績，更加注重學生心理健康的教育，其中，數據挖掘技術在現代的教育領域中發揮著不可忽視的作用。學校通過使用數據挖掘技術，分析相關的數據，提取出有效的信息，準確的掌握和分析出學校學生的心理特征，學校教師可以針對不同心理健康的學生制定出不同的教學方案，講解相關知識，安排相關內容[6]。學校也可以利用數據挖掘技術進一步分析學校學生的學習成績，教師可以準確的找出學生學習方面的薄弱點，并且針對薄弱點進行詳細的講解和具體的指導，提高教學質量和教學效率，提升學生的學習成績，有助于學生形成一個良好的心理。

結語：

在教育領域、制造領域、科學研究領域和市場營銷領域中數據挖掘技術發揮著重要的作用。隨著數據挖掘技術的不斷改革和完善，這項技術將會被應用到更多的領域中。

參考文獻：

[1]張凱萍.大數據時代背景下數據挖掘技術的應用探討[J].赤峰學院學報（自然科學版），2018，34（08）：52-54.

[2]文世敏.淺析大數據時代下數據挖掘技術的應用[J].企業科技與發展，2018（06）：109-110.

[3]周凌.淺析大數據時代的數據挖掘技術與應用[J].中小企業管理與科技（下旬刊），2018（05）：189-190.

[4]劉銘，呂丹，安永燦.大數據時代下數據挖掘技術的應用[J].科技導報，2018，36（09）：73-83.

[5]孫福利.大數據時代的數據挖掘技術與應用[J].電子技術與軟件工程，2018（01）：170.

[6]唐雅璇，李麗娟，吳芬琳.大數據時代的數據挖掘技術與應用[J].電子技術與軟件工程，2017（21）：159.

作者簡介：羅勇（1967.11-）江西南昌，男，漢，高級工程師，學士，信息技術

二作：王東山（1966.8-） 江西南昌，男，漢，高級講師，學士，信息技術，國網江西省電力有限公司培訓中心