計算機數據挖掘技術的開發及其應用

楊柳 李豫芹 黎紅 王楷 蔣詩百 國網新疆電力有限公司信息通信公司

1 數據挖掘技術概述

計算機數據挖掘技術指的是基于計算機技術，采取統計、分析以及檢索、識別等方法，將隱藏在數據中的信息找出來，轉化成有用信息，從而將數據的潛在價值充分發揮出來。所以在操作計算機數據數據技術時，其任務就在于從大量數據中提煉有用數據信息，使大數據的作用得以發揮。先要將數據劃分成多個類別，接著分析數據，尋找規律，預測數據的未來趨勢。在當今時代，經濟與社會高速發展，人們要想將計算機數據挖掘技術用好，就要搜集大量數據并分析，比較分析結果和實際情況，找到有價值的信息。由此可見，操作計算機數據挖掘技術要經歷搜集、分析、整理等過程，先要準備全面數據庫，不僅要搜集各種數據，還要分類，剔除哪些不需要的數據，奠定數據挖掘基礎；接著是做好挖掘數據的準備工作，基于相關知識對數據進行深入的、細致的分析；再是基于所需數據目標，采取計算機技術以及數據分析技術，挖掘數據庫中的信息，并對挖掘的數據進行評價、分析、整理，達到預期效果。而對于計算機數據挖掘技術的應用主要體現在以下領域。

2 開發計算機數據挖掘技術

2.1 開發可視化技術

在現代社會大數據背景統計過程中，計算機數據挖掘技術的采用不僅僅能夠提升高數據的統計效果，還可以保證數據分析的統計結果符合應用的要求。因此，很多數據分析的結果都會出現一些隱含的特征意義，而這些特征要想發現，需要采用圖表或者是散點圖等方式進行分析。或者通過直觀的計算機數據統計結果的涵蓋特征，可以很好的幫助人們的日常生活更加美好，對于理解的數據統計也能夠達到想要的結果，從現實中的實際角度出發，開發可視化技術對于高緯度的數據管理還是有些不足之處，想要將高緯度的數據統計提取到圖表當中還有一段距離之遠，而這也為可視化技術的開發給的提供了足夠的發展方向。

2.2 計算機數據決策樹方法

計算機決策樹可以被譽為一種龐大的數據分析進行統計分類和數據預算的數據挖掘技術，該技術的操作依據都是根據相關的統計分析而建設的。決策樹所包含的計算統計方法比較多，其中主要包括CHAID和RINT等。并且現如今已經開發出了兩種新型的決策樹統計算法，分別為SLIQ與SPRINT，該功能體系是將龐大的訓練歸納為決策樹，也是作為分類屬性當中與連續屬性處理的有效方法。

2.3 開發遺傳統計方法

根據生物科學技術角度分析得知，計算機技術所擁有的智能學習是在相關的數據關聯的基礎之上，數據自身的聯合和突變的一系列演變過程。弱肉強食適者生存這個道理很適合應用在各個行業當中，計算機數據挖掘技術在處理統計開發行業當中也是不例外的。在處理技術分析的過程當中，淘汰掉一些不合理或者是不完善的數據，將合理化并且完善的數據完整的保存下來進行重新組裝開發，研究出一個全新的數據組合過程，在利用長時間的數據系統優化作用，從而產生適應度較高的數據組合。根據以上分析的表示，我國早起開發的計算機數據挖掘技術也是一種比較粗集的方法應用，計算機數據挖掘技術的自身定位就是根據解決服務為主的實用性技術，而隨著我國的技術開發和推廣使用，對決策者的知識儲備數據要求明顯減少了要求，而這點提高了計算機數據挖掘技術的自身優勢，也對其技術的開發研究和應用越來越受到重用。

3 計算機數據挖掘技術的應用

3.1 在市場營銷中的應用

市場營銷就是對數據進行收集和整理，根據市場數據的調查結果，讓企業的決策層對下一步營銷計劃的設計提供一個方向。在當今移動支付非常流行的今天，在方便人們出行的同時，人們利用支付寶或者微信支付所產生的信息將會通過互聯網被銷售商所收集，消費者的各種信息被銷售商形成了一個龐大的數據庫，通過數據挖掘技術能夠將其中需要數據進行收集和整理，利用這些有價值的信息能夠很好對各個不同人群的消費心理進行研究，為企業的下一步營銷計劃提供資料。

3.2 金融投資方面的應用

金融投資是一項非常需要各種信息和資料進行判斷的領域，很多正確的投資決策都離不開由正確的信息收集構建出的模型進行預測，金融投資雖然能夠帶來巨大的利益，但是在使用過程中因為各種因素也會有著相應的風險，針對這一情況，國際上根據現在的金融投資方式已經形成了非常完整的金融投資風險預測系統。該系統使用需要對各種數據進行分析、收集、統計，并對其進行處理，計算機挖掘技術在該方面的運用不但能夠保證數據檢索的準確性，還能夠保證工作效率。

3.3 在人事管理方面的運用

我國因為經濟的發展很多的企業和機構得到了長足的發展，現在已經形成了一個非常龐大的機構，為了在當今激烈的市場競爭中通過對人才的選擇提升自身的競爭力，就需要有著非常成熟的人力資源管理體系。計算機數據挖掘技術在該方面能夠極大的減少人力資源工作人員在進行人事評定工作的工作量，利用該技術能夠很快的在企業的資料庫中獲取相應人員的各項資料，對其工作質量和發展狀況作出正確的判斷，保證企業有著一套科學的人事評定系統。

3.4 在其他領域中的應用

計算機挖掘技術在各個方面都有著非常廣泛的運用，在計算機非常普及的今天能夠靈活的運用該技術將能夠在信息處理上極大的提升工作的實用性。除了在管理和一些需要進行數據收集的領域計算機挖掘技術能夠有著非常大的作用，在我國現在重要的制造行業中，計算機數據挖掘技術還對某些鏟平質量的提升貢獻量。尤其是半導體制造企業中，技術人員在進行研發時需要收集大量的數據，才能為產品的研發提供一些研究方向，同時在產品性能的評測階段還需要對其進行數據對比，利用計算機數據挖掘技術將能夠極快的對新產品的各項性能和市場價值有著較為直觀的反應。在電子商務領域，計算機數據挖掘技術更是有著非常廣泛的發展和應用空間，我國在網絡上的交易額度和網絡上瀏覽商品的流量非常多，這些信息的出現為電子商務的發展提供了非常廣闊的發展方向。

4 結束語

數據挖掘技術現在快速發展，在世界范圍也有泛應用，因此需要對這個技術的方法、過程、應用等有充分的認識和了解，從而更好地深入研究和開發應用，對于數據挖掘面臨的挑戰，才能有更好的解決方案，為人類生活作出更大貢獻。