大數據時代背景下數據挖掘技術的應用

文/楊繼武

1 數據挖掘技術的主要形式

要想讓數據真實、且具有價值，那么就應制定有效的方法與途徑，由此讓數據挖掘技術更好的運用到實際工作當中去。由于數據屬于龐大的信息資源庫，因此在對數據進行研究與挖掘時，其中的資源信息能夠掌握一些特點與規律，其主要方法有以下幾點：

1.1 關聯性的分析形式

對于一些事物是有一定關聯性的表現，而對于數據也是相同的。因數據信息量相對偏大，如果對其關聯性進行尋找將會耗費較長實際，屬于相應明確數據間規律是相當艱難的。而為了更好的提升尋找數據關聯性的效率性以及準確性等，就應合理的借助關聯性分析形式開展工作，有效的借助數據分辨的任務形式，滿足幫助人們提升工作效率與質量的要求。因這一方法具有較強目的性，因此對數據準確度要求高的信息管理工作中應合理的運用該方法開展工作。

1.2 聚類分析形式

對于該形式就是將不同的數據進行分組和歸類，把已有的零碎數據變為有條理的信息內容。而聚類在分類中并不是簡單的進行分類，是在不清楚對象的情況下，在數據組找尋具有已有的數據信息。可以看出該方法缺點就是難以精確把數據信息進行分類，因此該方法一般會運用到心理學、數據識別等領域中。

1.3 特征分析形式

在數據爆炸時代下，分類數據會結合自身特征開展工作的，而該方法是結合數據特征來獲得相應信息的。一般會運用計算機，對數據開展虛擬數據的分類工作，明確數據和數據間特征，借助其分析的結果來開展分類工作。

1.4 人工神經網絡體系

對于這一方法是上述特征性的分析形式，主要對數據量開展相應的處理工作，之后使得數據能夠建立成網絡模型，運用神經網絡對相應的數據開展分析工作。

2 大數據時代下數據挖掘技術的應用分析

對于數據挖掘技術來說，其能夠運用到多個領域知識的原因就是，由于其可以很好地融合到不同的領域當中，從而更好的提升企業整體的服務水平，對于這一技術也能在各個企業中，增強其競爭力，對其生產經營管理形式以及效率進行改善。而在海量數據挖掘工作前，應對這些數據開展分析、整合以及分類等工作，可以說數據信息量屬于數據挖掘的保障，由此才能為數據挖掘、分析以及運用工作的開展提供保障。

2.1 在教育領域中的運用

對于教育領域中的數據挖掘技術來說，能夠讓教師更好的掌握和了解學生的信息，明確學生成績、優點以及學習情況等，也能對學生各個方面開展分析，這樣教師才能對學生開展更為有效的幫助和教學。對于這一技術在教育上的運用，能夠增強教育的質量以及教學的效率，讓教學系統的配置滿足優化的狀態，由此能夠為教育事業的開展提供保障，也能為教育事業的穩定發展提供堅實基礎。由此可以看出數據挖掘技術在教育領域中的作用是非常重要的。

2.2 科研領域的有效運用

對于科研領域中的數據挖掘屬于輔助的因子，其原因就是在于科學研究與實驗數據是非常密切的，對數據間關系開展分析，之后統計結果以及經驗，而且實驗數據的信息量也非常的龐大。因此數據挖掘被運用到科研領域當中，有效的借助數據挖掘技術能夠更好的幫助科研項目帶來有意義的信息和數據，對科研工作的就開展提供了一定的條件。

2.3 在電信領域運用該技術

對于當前互聯網快速發展的環境下，電信企業的發展速度也是不容忽視的，由于電信企業具有大量數據信息，因此應為人民提供良好的服務。因該數據具有較強綜合性，因此其服務會受到一定的限制，導致服務質量不斷下降。可是數據挖掘技術運用在其中，能夠有效的改善該問題，讓數據更加的條理化，能夠對數據開展良好分析，并能夠全方位的了解以及記錄用戶的各項信息與數據，更好的服務于各項工作。屬于數據挖掘能夠在電信企業中提供良好的服務，也能為用戶提供一定幫助，對企業高效發展提供了良好的條件。

2.4 在制造業運用該技術

在當前人民生活水平進一步提升的環境下，人們對于產品品質要求也在進一步提升。在制造業中，最為關鍵的部分就是產品相關數據信息，因此數據挖掘技術在該領域中的作用也是不容忽視的。在產品數據歸類整理中，更為有效的開展分析工作，明確產品優缺點，這樣才能為制造業提供良好的數據信息，提高產品生產率，并為制造商提供良好的收益，也為客戶提供優質的產品。所以數據挖掘技術應合理的運用在制造業中，積極有效的將自身優勢發揮出來，挖掘出更具價值的數據信息，為制造業未來良好發展奠定堅實基礎。

3 結束語

在當前大數據時代之下，數據挖掘技術的運用，為人們生活帶來很多的便利和幫助，并且也為提升人們生活質量提供了保障。對于數據挖掘技術來說，屬于無可取代的人工智能化技術形式，對于這一技術能夠融入到不同的領域當中，從而為不同的領域提供便捷且優質的服務項目，進而更好的滿足當前發展需求，充分將數據挖掘功能發揮出來，優化數據挖掘技術形式，從而為各個領域工作的開展提供更具價值的數據信息，為社會經濟穩定發展提供有利保障。