簡析計算機數據挖掘技術的開發及其應用

管藝博

（廣東工商職業技術大學，廣東 肇慶 526000）

1 計算機數據挖掘技術簡介

數據挖掘指的是從海量數據中通過對數據進行分析來得到有價值信息的一種技術。數據挖掘和計算機科學有密切的關系，通過對數據進行統計和處理、情報檢索、機器學習等各種技術的綜合應用，讓數據的價值進一步體現。數據挖掘技術在商業領域中的應用非常充分，而且能夠發揮很好的作用，比如幫助企業分析海量客戶信息，分析客戶相關信息的變化規律，以便更加準確地鎖定了市場需求。而要想達到這樣的效果，就需要通過數據挖掘技術來分析數據集合的規律。數據挖掘技術融合了其以下領域的相關內容：統計學的數據抽樣、人工智能技術、建模技術等。這些技術在計算機中得到應用之后，能夠更加充分地發揮作用，比如對體量更大的數據集進行分析、以更快的速度完成數據整合等。

2 計算機數據挖掘技術開發

計算機數據挖掘技術應用廣泛，在很多領域中都能夠體現自身的價值。數據挖掘是通過一些特定的算法來實現的，尤其在現如今信息時代，各行各業面臨的挑戰都越發艱巨，為了更好地滿足業務需求，數據挖掘技術一些更加快速和可靠的算法已經能夠為相關企業和個人解決問題。可以利用數據挖掘技術，針對不同的需求來進行數據處理，同時依靠豐富的算法知識庫，還能夠被數據挖掘技術的進一步發展打下堅實的基礎。

2.1 傳統形式的數據統計

計算機數據挖掘技術的開發從很多領域中都能得到體現，最常見的一種形式就是傳統形式的數據統計。利用計算機數據挖掘技術，相關人員能夠對體量更大的數據集進行抽樣、統計、預測。借助于計算機強大的數據處理能力，對于數據的分析會變得更加準確。而這在數據發學技術沒有得到應用的過去，只能通過人工來完成，不僅效率低下，而且準確性難以得到保障。而在應用了數據發學技術之后，不僅能夠大幅縮短數據統計的時間，絕對含量數據進行總結，能夠更好的發現一數據之間的一些隱性關聯。

2.2 可視化技術

數據挖掘在可視化技術的應用方面也有非常顯著的作用。很多計算機中存儲的數據都沒有顯著的特征，這種情況下，要想讓這些數據的特征能夠得到直觀展現，就應當通過可視化的方式以圖表的形式展示出來。而數據挖掘在這一方面的作用就尤其突顯。數據挖掘可以讓可視化技術的應用更加便捷，為數據的可視化展示提供技術支持。

2.3 數據的聯機處理

在沒有數據挖掘技術支持的情況下，聯機進行處理通常是比較繁瑣的。數據的聯機處理對于協同性要求較高，而且他有些特殊的情況下，需要進行聯機處理的數據體量通常更加龐大，對處理能力的要求更高。而使用數據挖掘技術就能夠很好地進行聯機處理，讓數據的處理更加高效、精確。

2.4 決策樹和神經網絡

決策樹和神經網絡也是數據挖掘技術應用的重要方向。通常情況下，神經網絡分為三層：輸入層、隱藏層、輸出層。按照神經網絡的這種形式進行數據處理，能夠達到更好的數據整合效果。決策樹是機器學習的一個預測模型，指的是數據屬性和數據值之間的一種映射關系。在決策樹中，每一個節點就代表一個數據，而每個點的分叉又代表可能的屬性值。決策樹僅能實現單一輸出，是一種比較常用的數據挖掘技術，可以對數據進行預測。

3 數據挖掘技術的應用

3.1 在市場營銷中的應用

數據挖掘技術的應用范圍非常廣泛，在市場營銷中，數據挖掘技術就備受青睞。而且隨著信息技術的發展，企業能夠通過網絡獲得海量的數據，這些數據不光包括產品數據，還包括用戶數據。如果要想讓企業健康發展，更加精準地鎖定用戶需求，企業就一定要積極應用數據挖掘技術來提升市場營銷的質量。比如可以對用戶的消費習慣進行分析，并對這些數據的特征進行總結，然后深入挖掘用戶需求，制定針對性的市場營銷方案。這樣不僅能夠精準鎖定客戶，還能夠為企業節約市場營銷的成本，幫助企業作出最正確的營銷決策。

3.2 在金融投資中的應用

數據挖掘技術在金融投資中的應用也是非常廣泛的，比如能夠在股票交易中通過對海量的股票信息進行分析，及對用戶的投資行為進行分析，能夠更好地預測股市的發展趨勢。對于金融投資而言，風險是不可避免的。在進行投資之前，如果能夠通過數據挖掘技術對數據進行更加精準的分析，就能夠更加準確地預測風險，這樣就能夠及時規避風險，或者在投資的過程中采取相應的預防措施，為金融投資把握正確的方向。按照金融行業進行發展的區域，展開高效地預測。自評估開始，直至進行預測這整個流程當中，能夠對整個金融市場進行發展的狀況展開推測。按照目前現存的數據，進一步對其內部存在的關聯進行挖掘，在制定好的發展模式當中，對數據實施科學的預測。從其中鑒別出金融行業出現的欺詐問題，防止出現金融類型的犯罪問題。

3.3 在產品研發中的應用

數據挖掘技術在產品研發中的作用也是非常顯著的，尤其在工業生產中，通過數據挖掘，能夠對大批量的產品進行數據分析，從這些數據中得出產品的一些特點，然后根據這些特點可能對產品造成的不同程度的影響，對產品的研發過程進行優化。在沒有數據挖掘技術之前，產品研發過程中的某些環節過于依賴相關人員的經驗，產品的一些問題不能夠得到及時發現。而在經用了數據挖掘技術之后，產品的一些細微問題就能夠通過海量數據的整合和統計，更加直觀地展示出來。而且，通過數據挖掘技術對用戶體驗的總結和反饋，在產品研發過程中可以進行適當的調整，讓產品更好地滿足大部分用戶的使用需求。在產品研發的過程中，技術不光能夠從用戶的反饋中總結規律，對產品進行優化，還能讓企業對用戶喜好的變化進行預測，對未來產品設計方向、方案的把控得到更為科學、高效的管理，讓產品設計緊跟市場需求和時代發展，為企業健康發展創造良好條件。

3.4 在電子商務中的應用

數據挖掘技術在電子商務中的作用是無可取代的，尤其在我國電子商務蓬勃發展的大背景下，數據挖掘技術能夠針對不同類型的信息進行深入分析，能夠更加準確地總結出消費者的習慣，為消費者提供定制化的推送以及個性化的服務。在電子商務中，對數據進行分類是非常重要的工作。應用數據挖掘技術能夠根據預先設定好的數據特征，對數據進行更加快速的分類。這一功能的實現有助于針對電子商務的不同行為進行區別化的數據處理，讓數據的分析結果更加精確，還能夠為數據的變化規律進行預測。而且數據挖掘技術在對用戶的消費行為進行大量的抽樣分析之后，能夠對特定消費行為發生之后，很有可能產生的其他關聯消費行為進行預測，這樣能夠在一定程度上優化用戶的體驗，還能夠增加用戶黏性。

3.5 在稅務行業中的應用

通過利用數據挖掘技術，一些偷稅和漏稅行為能夠更加準確地得到鎖定，并采取相應的方法進行追蹤。比如針對不同領域的納稅人，有關部門可以利用數據挖掘技術進行商業行為的分析，發現其中規律，同時發現其中的問題，讓偷稅漏稅等不法行為在第一時間得到懲治。除此之外，通過對于納稅人的商業行為進行總結，能夠更好地發現普遍規律，為我國稅收工作管理體系的完善提供一定的參考，能夠讓我國偷稅漏稅的防范工作質量更高，能夠讓有關部門采取更加精確的預防措施，在保證稅收工作有序開展的基礎上，將偷稅漏稅行為產生的風險控制在最低限度內。

4 結束語

信息技術快速發展，數據挖掘技術的應用也越來越廣泛。在不同領域中的應用能夠發揮不同的作用，不過總體上來說，憑借數據挖掘技術對海量數據強大的處理能力，以及數據挖掘技術對于一些隱性規律的強大總結能力，能夠幫助企業或者相關單位和個人進行更加準確的數據規律總結和數據變化規律的預測，讓相關工作更加高效地開展。無論是在市場營銷領域，還是在產品設計或者電子商務中，數據挖掘技術的作用都無可取代，而且隨著信息技術水平的提升，數據挖掘技術的作用會得到進一步發揮，在不同領域中得到更加充分的應用。本文針對計算機數據挖掘技術的開發及其應用進行探討，希望對相關人員有所幫助。