大數據時代的數據挖掘技術與應用

張博

(深圳博十強志科技有限公司，廣東深圳 518000)

大數據技術的優勢在于能夠對大量數據進行優化處理和管理，但是大數據技術并非沒有缺陷，其缺陷在于實際操作過程中數據搜索精準性不足，用戶對于數據的使用難度較高等。因此，當前大數據技術優化和發展的方向在于提升數據搜索的精準性，降低用戶數據使用的難度，優化數據編輯處理過程。現如今，大數據技術已經被廣泛應用于社會各行各業，極大地推動了社會的發展與進步。因此，針對大數據技術進行深入的研究和探討，對于其今后的優化和發展有著非常重要的意義。

1 數據挖掘技術的概念與內涵

數據挖掘的過程中就是對具有隨意性強和模糊性強的數據處理的過程。數據挖掘過程中是一個相對復雜的過程，對于不同數據的處理需要運用到不同的數據挖掘技術和方法。但是，不同的數據挖掘方法的基本步驟是一致的：首先，針對需要處理的數據的特點、形式進行分析和判斷，確定其挖掘的價值和意義；其次，結合數據挖掘的需求和數據自身的特性，確定數據挖掘的標準，并對殘余數據進行清理；最后，開展深度挖掘，獲取挖掘成果[1]。

現階段，數據挖掘技術在各行各業都有著非常廣泛的應用，其不但能夠針對不同行業的實際需求，對數據進行準確定位，開展數據挖掘，還能夠實現對數據信息的深度挖掘，為市場變化及行業預測提供數據支撐，從而提升決策的準確性。

2 常見的數據挖掘方法

在數據挖掘技術實際的應用過程中，想要將數據挖掘的作用充分的發揮出來，提升數據挖掘的精準性，必須要結合實際情況選擇合適的數據挖掘方法，現階段，大數據挖掘技術常用的方法主要包括以下幾種：

2.1 聚類分析法

聚類分析法是指針對多種不同類型的數據信息進行歸類處理，對零碎數據信息進行高效整理，有效提升數據的層次性和規范性。聚類分析并非是對數據信息進行簡單的分類處理，而是在相對混亂、無序且類型不同的數據中尋找有價值的信息。在聚類分析法實際運用的過程中，其也具有一定的缺陷，例如無法對數據信息無法進行精準分類等。因此，該方法大多應用在心理學以及數據識別方面。

2.2 關聯分析法

關聯分析法是指基于各種數據之間的關聯性，來對有價值的信息進行定位，進而提取有用信息。關聯分析法是給予事物之間的關聯性理論而產生的一種方法，因此，關聯分析法借助對各種數據之間的關聯性及規律，不僅能夠準確獲取有用數據信息，還能夠對數據進行辨別處理，在各行各業都有著非常廣泛的應用。

2.3 特征分析法

近些年來，我國社會發展速度不斷加快，各行各業的數據量都呈現出爆發性增長的趨勢。在這樣的背景下，想要對龐大的數據信息進行高效處理，必須要采用特征分析法，針對各類數據的特征進行分類，以此來提升數據處理的高效性。在對數據特征進行分類處理的過程中需要借助計算機技術進行虛擬分類，在此基礎上運用數據挖掘技術獲取有價值的信息。隨著數據挖掘技術的不斷發展和廣泛應用，未來將會出現更多、更好的數據挖掘方法，以此來滿足各種數據挖掘的需求。

3 數據挖掘技術的具體應用分析

正如上文所提到的，在大數據時代背景下，數據挖掘技術已經被應用于社會的各行各業之中，提升了行業發展速度，推動了社會發展。從現階段數據挖掘技術的應用現狀來看，其主要在以下幾個領域有著廣泛的應用。

3.1 數據挖掘技術在科研領域的應用

為了保障科學研究的可靠性與真實性，科學研究過程必須要以大量的數據作為支撐，例如資料數據、實驗數據等。在科學研究過程中，不僅要對各種數據進行統計，還要對數據之間的聯系進行分析和歸納，把握數據變化的規律。借助數據挖掘技術，一方面能夠對科研數據進行深度挖掘，簡化科研人員數據處理的過程，提升科研效率；另一方面能夠有效的保障數據處理的科學性，有效的避免了數據處理過程中可能出現的人為錯誤[2]。

3.2 數據挖掘技術在電信領域的應用

在計算機網絡飛速發展的同時，我國電信產業得到了快速的興起。現如今，電信行業的發展與人們的日常工作與生活有著密不可分的關系。同時，隨著社會的發展，人們對于電信服務的質量也有著越來越高的需求。電信企業想要從根本上提升電信服務的質量，首先要提升對數據的利用水平。與其他行業不同，電信行業的數據信息往往具有更強的綜合性，數據信息的應用水平直接關系到電信服務的質量。借助數據挖掘技術，一方面能夠提升電信數據信息的條理性，能夠對用戶信息進行更加清晰的記錄；另一方面則是能夠降低企業用戶管理工作的難度，幫助企業提供更加精準和全面的用戶數據，為企業制定更加優質的用戶服務提供數據支撐。

3.3 數據挖掘技術在教育領域的應用

新課標明確要求學校要加強對學生核心素養的培養，想要制定出高效的教學方案，僅僅依靠學生的考試成績是遠遠不夠的。學校和教師只有全面掌握學生的各項數據，例如學習情況、學習習慣、興趣愛好、性格特點等，才能夠制定出針對性的培養方案，才能夠從根本上提升學生的綜合素養。借助數據挖掘技術，能夠對學生的各項數據進行綜合分析和整理，數據分析結果能夠將學生的發展情況和學習情況充分反映出來，從而為教師制定教學方案、學校制定管理方案提供參考[3]。

3.4 數據挖掘技術在制造業領域的應用

隨著我國人民生活水平的不斷提升，人們對于產品的質量和功能也有了更高的要求，在制造業領域發展的過程中，各項產品的數據以及消費者的相關信息是極為關鍵，借助數據挖掘技術對這些數據信息進行分類整理以及分析，能夠幫助制造企業準確把握產品的優缺點，讓企業能夠以消費者實際需求為基礎對產品進行針對性優化。通過這樣的方式，一方面能夠有效的提升產品的質量，滿足消費者的需求，幫助企業擴大市場；另一方面則能夠節省企業發展的實踐和成本，提升企業的經濟效益，為企業今后可持續發展的實現奠定堅實基礎。

3.5 數據挖掘技術在醫療領域的應用

數據挖掘技術在醫療領域中的應用能夠有效提升疾病診斷的精準性，同時還能降低醫務工作者的任務量，提升診治的效率。在醫院的建設和發展過程中，會積累海量的數據信息，只有采用大數據技術才能夠以高效、科學的方式將這些數據的價值充分的發揮出來。傳統的數據處理方式，一方面需要耗費大量的人力與物力，另一方面則是難以保障數據處理的高效性和準確性，因此無法將數據信息的價值充分的發揮出來。所以說，在當前以及未來的醫療領域發展過程中，數據挖掘技術以及其他大數據技術的應用是一個主流的方向。

3.6 數據挖掘技術在新聞媒體領域的應用

在新聞報道中，客觀性和真實性是兩大基本原則，而及時性則直接關系到新聞報道的質量。在大數據時代下，如果僅僅是對時下熱門的事件進行報道，往往不能保障新聞報道的及時性，這也是為什么現階段新聞行業內容同質化嚴重的重要原因。數據挖掘技術的優勢，不僅僅在于能夠對海量的數據進行存儲、管理以及分析，更重要的是數據挖掘技術能夠在歷史數據記錄的基礎上，對數據行為進行預測，從而賦予新聞采編預見性。因此，新聞從業人員借助數據挖掘技術的分析預測結果，就能夠對一些新聞信息進行預見，從而有效的提升新聞報道的及時性，提升新聞報道的質量。

4 數據挖掘技術的發展前景

現階段，社會各行各業都對數據挖掘技術引起了充分的重視，借助數據挖掘技術幫助企業獲取重要發展信息，極大地推動了行業的進步。在今后，隨著大數據技術的不斷優化和完善，數據挖掘技術必然會得到進一步的發展和應用。

4.1 多媒體數據發展

多媒體數據是指文字、圖片以及音視頻等數據，其在計算機網絡領域有著非常廣泛的應用，但是在現階段的數據挖掘中應用較少。相對于傳統的數據信息，多媒體數據具有更高的復雜性和數據類型，在實際處理過程中有著更高的難度。但是，如果能夠對多媒體數據進行有效的挖掘，將會進一步擴大數據挖掘技術的應用范圍，幫助使用者獲取更多的價值數據。

4.2 算法的進一步優化

在數據挖掘技術中，最為關鍵的是算法，算法的科學性與合理性直接關系到數據挖掘技術的應用水平。因此，在未來的發展過程中，想要進一步提升數據挖掘技術的效率和準確性，必須要在現有算法的基礎上進行優化和完善，加強算法的創新，擴大數據挖掘技術的應用范圍[4]。

4.3 與其他系統的集成

隨著人們數據處理需求的不斷提升，僅僅依靠數據挖掘技術往往難以實現預期的數據處理結果。因此，如果能夠實現數據挖掘技術與其他計算機系統的集成和配合，就能夠更好的滿足人們數據處理的需求。當然，在實現數據挖掘技術與其他系統集成的過程中，應該盡可能的保障數據挖掘技術應用的靈活性，只有這樣才能夠將數據挖掘技術的作用充分的發揮出來[5]。

5 結語

總的來講，在大數據時代背景下，數據信息的價值逐漸引起人們的廣泛重視。但是隨著數據量的急劇增加，想要在海量的數據中獲取有價值的信息，僅僅依靠傳統的數據處理方式是不夠的。借助數據挖掘技術一方面能夠節省大量的人力與時間，提升數據處理的高效性；另一方面則是能夠根據各行各業的數據使用需求，精準獲取信息，為各行業的決策與發展提供有力的數據支撐。近些年來，隨著數據挖掘技術的不斷優化與廣泛應用，其在社會各個領域中扮演著越來越重要的角色，例如醫療、制造業、新聞以及科研等，在大數據時代下，數據挖掘技術在今后的發展過程中必然會發揮出更加重要的作用，能夠為社會的進步作出更大的貢獻。因此，必須要充分的認識到數據挖掘技術的重要性，掌握數據挖掘技術的相關理論和方法，在實際的應用過程中結合實際情況選取合適的數據挖掘技術，只有這樣才能夠將數據挖掘技術的作用充分的挖掘出來。