試論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦計算機(jī)綜合管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

郭城

摘要：近年來，信息技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)，使我們逐漸跨入數(shù)據(jù)信息時代，對于當(dāng)前信息爆炸趨勢，有效的提高數(shù)據(jù)分析、處理能力尤其重要。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)分析技術(shù)，較為先進(jìn)，并受到各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用，既能控制企業(yè)成本，又能提高經(jīng)濟(jì)效益。而煤礦企業(yè)作為能源企業(yè)，可有效帶動社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，對煤炭企業(yè)給予數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)尤其關(guān)鍵。本文先對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涵義個常見方法進(jìn)行簡要闡述，并對煤炭計算機(jī)綜合管理系統(tǒng)中采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行探討。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);計算機(jī)綜合管理;煤炭

目前，數(shù)據(jù)信息資源得以快速增加，對企業(yè)管理工作具有更高要求和標(biāo)準(zhǔn)。對于數(shù)據(jù)庫容量不斷增加趨勢，如何有效提高數(shù)據(jù)分析、處理能力，是現(xiàn)階段每個企業(yè)發(fā)展難點(diǎn)和重點(diǎn)。隨著信息時代的誕生，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸得以發(fā)展，該技術(shù)既能有效解決數(shù)據(jù)信息過大等情況，還能通過該技術(shù)應(yīng)用，提高數(shù)據(jù)分析和處理能力，進(jìn)而提高企業(yè)管理工作，帶動企業(yè)進(jìn)步和發(fā)展"。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涵義

數(shù)據(jù)挖掘是交叉學(xué)科，可將數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行低層次簡單查詢，以便于在數(shù)據(jù)中挖掘有效知識，且涉及領(lǐng)域相對較多，比如數(shù)據(jù)庫、人工職能、數(shù)據(jù)統(tǒng)計以及可視化領(lǐng)域。同時，數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谛滦托畔⑻幚砑夹g(shù)，可對數(shù)據(jù)庫中存在的數(shù)據(jù)予以轉(zhuǎn)換、分析、其他模型化以及抽取處理，以便于抽取關(guān)鍵性數(shù)據(jù)岡。因數(shù)據(jù)庫中含有較多數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要作用就是用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中信息價值較高的數(shù)據(jù)。

二、數(shù)據(jù)挖掘常見方法

（一）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可模擬人類直覺思維，基于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)條件下，可利用生物神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的特點(diǎn)，通過簡化、歸納等形式，起到提煉、總結(jié)的效果。并且，在非線性映射思想以及并行處理方法基礎(chǔ)上，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可有效表達(dá)與輸出、輸入有關(guān)的知識。

（二）決策樹方法

決策樹方法多用于預(yù)測模型中，利用一系列相關(guān)規(guī)則，可對大量數(shù)據(jù)予以系統(tǒng)化、目的性分類，以便于及時找出具有潛在性、價值性的信息。該方法描述相對簡單，理解程度較低，同時精度較高、分類速度較快，在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中尤其適用，并在知識系統(tǒng)中應(yīng)用較為廣泛。且該方法重點(diǎn)是對數(shù)據(jù)予以分類，但該方法仍存在一些不足，實(shí)際規(guī)則分析時，針對多變量組合，難以發(fā)現(xiàn)其規(guī)律，易引起后續(xù)分類問題，使數(shù)據(jù)挖掘效果無法發(fā)揮最大化。

（三）遺傳算法

遺傳算法主要是在生物自然、遺傳機(jī)理的基礎(chǔ)上的隨機(jī)搜索算法。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可在大量數(shù)據(jù)中及時提取受眾感興趣的相關(guān)知識點(diǎn)，且該類知識點(diǎn)具有隱含性、潛在性以及未知性以及價值性。因此，針對多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘問題而言，可將其作為搜索問題，同時將數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫看作是搜索空間，一般情況下，這便是挖掘算法的一種搜索策略。此外，利用遺傳算法搜索數(shù)據(jù)庫，進(jìn)化數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)產(chǎn)生的規(guī)則組，而該組數(shù)據(jù)在被覆蓋的情況下，就能將其中隱含規(guī)則予以挖掘同。

（四）粗糙集方法

粗糙集理論屬于數(shù)學(xué)工具，研究尚不明確，且知識不精確，處理對象主要與二維關(guān)系表中含有的信息表相似。粗糙集理論可在先驗(yàn)知識相對較少的情況下，分類處理數(shù)據(jù)，同時，粗糙集方法中具備的知識點(diǎn)主要是利用信息系統(tǒng)形式予以表達(dá)，可對信息系統(tǒng)予以歸納。在歸納后，便于在知識庫匯總及時抽取準(zhǔn)確性高、價值性高的系列規(guī)則。因此，利用粗糙集方法，將大量數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)予以約簡，最終得到屬性歸納集的一種過程，進(jìn)而起到抽取規(guī)則的作用。

三、煤炭計算機(jī)綜合管理系統(tǒng)中采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

（一）預(yù)測功能

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤炭企業(yè)計算機(jī)綜合管理系統(tǒng)中占據(jù)重要位置，且預(yù)測效果良好，能夠?yàn)槠髽I(yè)后期發(fā)經(jīng)營管理出謀劃策，提供科學(xué)管理依據(jù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，管理人員能夠不斷積累和企業(yè)相關(guān)的信息數(shù)據(jù)，有助于為企業(yè)今后發(fā)展、經(jīng)營方向做出相應(yīng)規(guī)劃、決策。比如，煤炭企業(yè)在進(jìn)行相關(guān)銷售方法計劃時，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠及時分析市場變動情況，以有效掌握市場走向，進(jìn)而為方法制定提供科學(xué)、合理的決策支持意見。

（二）檢測功能

在綜合管理系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還具備檢測功能。若企業(yè)在開采前設(shè)計相關(guān)方案時，要建立相關(guān)數(shù)據(jù)庫，同時利用管理系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)庫，便于得出有效開采方案。并且，在實(shí)際應(yīng)用中，煤炭企業(yè)可對具體數(shù)據(jù)分析后，能夠偏差檢測其分析結(jié)果，以確保數(shù)據(jù)結(jié)果精準(zhǔn)性。若數(shù)據(jù)分析結(jié)果偏差，也能及時優(yōu)化。為此，檢測功能既有助于企業(yè)生產(chǎn)、開采，又能提高綜合管理水平。

（三）聯(lián)系功能

聯(lián)系功能主要是強(qiáng)化企業(yè)不同數(shù)據(jù)信息關(guān)聯(lián)度，保證分析和處理有效性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中較為重要的環(huán)節(jié)就是聯(lián)系分析，且分析結(jié)果可對后續(xù)結(jié)果產(chǎn)生較大影響。因此，為了保證聯(lián)系功能發(fā)揮作用最大化，可通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析。處理信息資源，以確保綜合管理水平得以明顯提高間。

?（四）聚類功能

聚類功能也具有重要作用，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠?qū)?shù)據(jù)信息特點(diǎn)有效結(jié)合，并予以總結(jié)、分類，以便于提高管理人員數(shù)據(jù)信息獲取能力。一般而言，煤炭企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)信信息具有相似性，為了提高數(shù)據(jù)挖掘以及分析效果，可對數(shù)據(jù)信息予以聚類處理，從而保證信息資源得到合理利用。

四、結(jié)束語

總之，各行各業(yè)均不能脫離信息技術(shù)發(fā)展，需要依托信息技術(shù)得以提高發(fā)展效率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)屬于新型信息技術(shù)，在企業(yè)管理中具有重要作用，尤其是針對煤礦企業(yè)。由于信息分析數(shù)據(jù)一定程度上對企業(yè)開采運(yùn)營起到關(guān)鍵性作用，因此，為了確保煤炭企業(yè)高效的管理水平、管理效率，應(yīng)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸在計算機(jī)綜合管理系統(tǒng)中得以應(yīng)用，使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)功能得到充分發(fā)揮，有助于推動煤炭企業(yè)進(jìn)步和發(fā)展。

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