大數據分析挖掘技術及其決策應用

文/陳宇展

1 大數據分析挖掘系統主要組成部分

大數據分析挖掘系統的主要組成部分，包括知識庫數據庫模式評估以及服務器等4 個主要組成部分，通過這4 個部分才能夠在海量無序的數據以及信息當中選擇出最為有效的信息，同時根據決策的方向而制定出一個較為有效的參考方案，其中在大數據分析挖掘技術內容當中，數據庫主要的作為依托的對象，負責收集所需要的數據，同時對涉及到數據進行儲存以及進一步的分析，以及綜合從而更好的幫助決策者進行決策以及分析，而服務器則主要的提供相應幫助有關數據的分析以及綜合，同時還能夠根據用戶發出的指令，對于信息進行提取，在進行數據的收集以及胎兒過程當中，主要來使用了知識庫，從而對于所需要的多個數據以及信息進行分析歸納以及整合而進行模式評估則是需要根據搜尋者之前所搜尋的，判斷出其大致的興趣之后進行度量而完成整個數據的尋找以及整合處理，從而確定出具體的評定參數。

2 關于大數據分析挖掘技術的概述

數據分析技術者就是對于如今已有的數據挖掘以及積極學習技術不斷的進行改進，并且開發出一種新型的對數據進行挖掘的技術。比如說可以通過特殊組挖掘圖形挖掘以及數據網絡挖掘的方式達到這一目的，從而突破原有的數據連接以及相似連接的數據融合技術針對于用戶的網絡行為以及興趣，還有情感語義進行分析，等通過對于有關的領域進行研究，更進一步的改進數據挖掘技術，從而能夠在大量的模糊不完整以及隨機的數據網絡中提取出自己所需要的，但是隱藏極深，雖然說在廣大數據當中，這些信息以及知識始終處于隱藏狀態，并不能直觀的感受到，但是這也是一種潛在的信息，以及只是具有了一定的利用價值而在進行大數據分析挖掘過程當中所使用的技術可以有多種的分類方法再進行數據的過程當中可以通過數據匯總以及聚集等，在進行規則的關聯之后，通過建設出數據模型等，從而出現異常狀態時，及時的發現并進行解決。

而在數據挖掘的過程當中，分析從數據庫當中所提取出來的數據，從而進一步的分析數據挖掘的主要目標之后通過etl 來進一步的分析挖掘算法，具體寬度之后對于數據進行挖掘，而在傳統意義上常用的數據挖掘軟件，只能夠處理三個計算機當中的小型數據，正因為這一局限性想要進一步的分析以及挖掘大規模的數據，就需要使用抽樣的方法，盡可能的使得最終所獲取的數據具備有準確性。

3 大數據分析挖掘技術在決策過程當中的具體應用

3.1 在教育行業過程當中的應用

大數據分析挖掘技術不僅僅能夠應用于交通運輸系統以及企業的財務系統當中，其在教育系統當中也發揮著重要的作用。如今我國加重了對高等教育事業的發展力度，為了學生能夠自主的成長以及承載勝利的一個較為輕松并且自由的環境，但是在輕松所有環境的背后，也給學校的管理工作帶來了較大的困難，在如期重大高校都設置了學生卡管理系統，對于學生的日常簽到、宿舍住宿、飲食以及門禁等都通過校園卡來收集數據，判斷學生是否遵從學校規章制度，而通過對于校園卡打卡情況判斷數據的傳輸，將大數據分析挖掘技術應用于其中，而構建出大學生網絡數據中心以及大數據挖掘平臺，從而更好的完成教育管理工作。

對校園卡數據進行分析，通過數據統計、人工智能以及可視化等方式進一步的挖掘數據，同時在很多領域當中使用數據挖掘技術都有著不同的分類，其中所涉及到的算法，其中要注重部分為輸入、輸出以及處理三大部分，而對數據進行挖掘的方法可以分為統計方法、神經網絡方法、數據庫方法以及機器學習方法等四大方法，而在所獲取的數據庫以及數據源當中包含著各種種類，因此在對于大學生日常行為以及生活習慣進行數據挖掘過程當中，針對于其針對對象也有了不同的理解，可以將數據挖掘當中的各項分析方法進行詳細的分類，因為數據庫分析方法在數據分析以及化解過程當中是中心步驟，而神經網絡方法則通過構建起神經網絡，進一步的對信息進行挖掘。

對大學生使用校園卡通過對其日常簽到以及上網，還有宿舍出門等信息進行充分的挖掘以及分析，同時與學校當中的后勤及管理人員聯手，尋求相關的數據，而通過所設計出來的數據構建其意見的模型，定期對數據進行分析整理及合并，從而做好大學生日常行為的有效管理，在學生出現失聯或者是離校的問題時，采取一定的預防措施及時發現，從而采取有關的措施及時應對。如果在數據系統出現異常時，通過使用短信、微信以及QQ 信息等方式，將信息發到輔導員處，并且在警報系統當中備案，進一步的歸納以及整理學生失聯問題的成因，從而為輔導員針對于這一問題提供了有效的依據，也能夠在學生實踐過程當中發揮良好的意見功能，做好高效的管理工作。

在教育行業，使用大數據分析挖掘技術，能夠實現教育資源向數據價值的最終轉變，從而更好的發揮數據挖掘的重要作用，從而使得教學領域當中的教學方式不斷的發生變革，并且不斷優化課堂教學方式，獲取更高的教學效果，提高教學質量。而通過對于教育過程當中所產生的大數據進行科學文化教育以及自適應學習，從而闡明了大數據在教學領域當中具體應用的重要意義，進一步的加快了教學領域當中大數據分析挖掘的進程，使得教學領域發生重大突破，然而由于大數據過程中存在了一定的技術缺陷以及人才缺失，這些問題可能會影響到大數據分析挖掘的廣泛應用，延遲了教學領域發展的效果。因此就需要將數據挖掘結束以及教學大數據的應用，保持著同一步伐進一步的提高最終的教學成果。

3.2 大數據分析挖掘技術運營與財務系統決策

在大數據背景之下，人們有著更為方便并且快捷的渠道獲取大量的數據，但是因為數據的量過于龐大，但是其中卻摻雜了大量的無用信息，因此人們迫切的需要尋求一種挖掘以及分析的方法，從而能夠在這段的時間之內獲取自己所需要的大量的個性各異的數據，同時能夠根據自己的要求對數據進行分析以及篩選，最終獲取有一定參考以及利用價值的信息。而在這種情景之下，可以通過使用大數據分析挖掘技術，進一步的將大量的數據轉換為自己所需要的數據并且進行儲存，能夠從巨量的數據當中提取出自己需要的信息，并且構建出一個智能分析體系，從而更好地進行算法的優化以及數據模型的建設，使得數據挖掘技術應用于財務系統當中。如今隨著信息化以及互聯網的快速發展，大數據分析挖掘技術應用于各行各業當中，無論是事業單位教育部門還是行政單位當中，都構建出了一個較為完備的電子化財務系統，從而使得對財務進行管理的效率得到了快速提升，進一步的解決掉財務決策的風險，而如今隨著各種信息樹木逐漸增多并且趨于不確定性，財務部門的有關人員可以通過使用大數據分析挖掘技術對于各種信息進行挖掘，同時建立企業模型進行分析及整合為后續的決策提供較為精確的信息以及數據支撐。比如說需要對投資進行管理時，可以在投資之前就使用大數據分析挖掘技術，對于外部的市場環境以及整體的市場導向進行探究，從而尋求在投資過程當中可能出現風險的種種因素，或者針對這些因素，制定出一個有效的符合如今市場經濟的投資戰略，從而達到利潤最大化。同時在統籌決策的過程當中，也可以使用大數據分析挖掘技術，進一步的探究統籌的數據以及導向，從而盡快的達到最終的目的先去最合適的統籌方法，進一步的降低所投入的資金以及成本。

3.3 大數據中的算法分析

在大數據中，常見的算法分析有許多，具體為：

（1）分類分析。在分類分析中，企業能夠利用大數據技術將不同類別、不同層級的客戶進行分類，幫助企業獲取到不同的算法。

（2）回歸分析。回歸分析是企業在大數據技術中應用最多的數據技術之一，它能夠利用函數將相同數據表達的數據進行歸類處理，并反映出相同屬性之間的數據關系，為企業針對特定群體進行數據決策提供支持。

（3）關聯規則。在關聯規則中，大數據技術能夠為用戶推送其目前瀏覽的數據的相似數據，并逐步分析客戶的具體需求，將數據推送更加精準。

（4）神經網絡算法。神經網絡算法所應用到的人工智能技術和AI 技術是我國的最新科技，也是大數據技術未來的發展方向，它能夠針對不全的、模糊的信息進行分析，并將數據進行分類以及分析，并幫助企業分析用戶的實際需求，在企業的實際決策中發揮了重要的作用。

4 結束語

從上文可以看出，在如今的信息化時代當中，想要使我國的各個行業領域不斷的向前發展，就需要應用到大數據分析以及挖掘技術。從而能夠使得挖掘者從海量模糊不確定的信息當中挖掘出自己所需要具備有一定利用價值的信息，從而更好的為用戶下一步的決策提供充分有效的數據。保證通過使用信息化以及大數據分析挖掘技術，使得人類未來的生活朝著便捷、個性方便的方向發展。