淺談大數據時代的數據挖掘和精細管理

江 瑤

（江西應用工程職業學院 江西 萍鄉 337000）

1 引言

隨著世界科技的不斷向前邁進，各種高新技術運用于生產生活中，世界已成為一個縮小的地球村，隨著信息技術、互聯網技術、物聯網技術的進一步完善，人類已由以前的信息單一的時代轉換成信息爆炸的時代，在海量信息的推動下，人類已悄然進入一個由大量數據堆積而成的大數據時代，人民的生產生活也隨之產生了翻天覆地的變化，人類對信息傳播的速度、信息的厚度以及掌握準確度都產生了巨大的變化，面對海量數據，在龐大的信息中找出有利于生產生活的數據是新時代賦予的時代要求，數據的挖掘和管理需要以科學技術手段為基礎，因此本文對大數據時代背景中如何使用數據挖掘技術和強化精細化管理手段的研究具有很強的時代意義。

2 大數據的概念

大數據是在信息化程度進行到一定程度時產生的一個新的概念，大數據是海量的數據的一個特征表述，由于信息化時代下信息的重要性以及大數據的運用對人民生產生活產生的有利影響，各行各業充分融入大數據技術作為行業發展的技術支撐，雖然大數據作為一個新事物，受到人民的熱捧，但大多數人對大數據的含義卻知之甚少，當前大數據的含義主要包含兩個方面，一是從大數據的表征來解釋其是指人民在生產生活中產生的數據，各種數據匯集在一起，即組成一個龐大的數據集，這個龐大的數據集就被稱作大數據；二是指大數據的技術層面，包括大數據的分析和處理中的各種技術的匯集，這些技術的匯集運用能將大數據變得更價值化，大數據具有量大、增長率高等特點，由于大數據的這些特征致使大數據在分析和使用數據時無法運用普通分析軟件和工具，需要一個相應的模式才能處理好相應的數據[1]。

3 大數據時代需要深度挖掘和精細化管理

3.1 大數據時代的數據特征

大數據一詞起源于國外，據牛津大學教授出版的《大數據時代》書中指明大數據時代帶過來的信息風暴會變革我們生產生活的方方面面，大數據是時代的一次重大的改革和進步，深深地影響著人類的思維、商業、管理等，據權威統計，大數據時代以來的2年的數據量占人類歷史信息總量的90%以上，海量的數據遠遠超出人類大腦的容量，每天的巨大增長量讓人始料未及，大數據的巨大不僅體現在數據的量大，且體現在信息量的繁雜，因此必須采用科學的手段來挖掘和整理數據，通過科學有效的方法來分析和管理數據才能有效地利用海量數據，讓海量數據服務于人民的生產生活。

3.2 大數據時代的數據挖掘

大數據的合理挖掘和整理，讓經營者在海量的數據中提取出對經營的最有利的黃金數據，推動經營盈利的最大化是大數據背景中數據挖掘重要意義的體現，因此數據挖掘的本質就是對一系列數據的處理和分析，通過分析和處理找出對自己最有利的信息。大數據時代是人類在信息上的一次歷史性的顛覆，其對人民的生產生活有著深遠的影響，拉近人與人之間的距離，世界聯系得更加緊密。相對于以前的種種實體資產的重要性，轉換成對各類信息資源的重視性，大數據時代下的數據資源已成為人類的一種寶貴財富，而這些海量的數據資源就如一座堆積而成的寶藏山，需要人民采用科學合理的方法去挖掘，因此在大數據時代的潮流中，如何學會數據的挖掘和深加工是理財致富的一條重要途徑。數據挖掘基于科學的建模方法，根據所需信息的類型以及實際情況采取合適的數理模型對海量數據進行挖掘和深加工，根據獲取到的寶貴信息來做到信息上的先人一步，制定出合理的規章制度以及經營策略，為企業的盈利做好技術以及理論上的保障。

3.3 大數據時代的精細化管理

大數據作為2012年風靡全球的一個新興名詞，在短短的一年時間內，大數據之風被各行各業接受，大數據概念的產生是人類每天信息的產生量達到必須借助大數據科學處理手段來進行整合下的產物，從數據的產量情況來觀測，農業、工業、教育以及軍事在信息化的路上必會產生海量的數據，這些現實情況為數據的精細化管理帶來了挑戰，同時也為其管理手段的完善提供了條件。大數據的精細管理是一個動態的過程，管理過程沒有最好只有更好，因為大數據是實時更新的數據，用來分析數據的建模方法以及技術都在一個不斷前進的過程，目前我國由于地大物博人稠，是世界上數據產生最多的一個國家，但我國在大數據的精細化管理方面還存在很大的進步空間。數據采集是精細管理中的一個重要步驟，因此數據采集的精準對整個數據的精細管理至關重要，采集的過程必須做到資料的詳實準確，只有保障數據的詳實準確，在數據的運用過程中才能保證客觀準確，目前我國主要運用互聯網的手段進行數據的收集，這為以后數據的精細化管理提供了條件，同時為以后的數據分析打下了堅實的基礎[2]。

3.4 大數據時代的數據管理和精細管理的意義

大數據時代下數據的挖掘和精細管理是兩把鋒利刃劍，是充分顯示大數據功效的兩大支柱，通過對大數據的分析，可以為相關人員的決策提供指導和建議，科學的決策都是以數據分析為支撐，目前，世界上的一些大的經營者在科學決策時都是建立在大量數據分析的基礎上，隨著各位經營者逐漸看到數據在科學決策中的重要性，現在經營者們在分析、解決問題的時候，開始以數據作為判斷的理論基礎，作為改善經營策略制定的依據，因為數據本身是會“說話”的，而這些有用信息的發現需要通過科學的方式方法加以分析，大量的數據中肯定蘊藏有很多的寶藏，只有確切地了解消費市場的動態，才能更好地迎合消費市場，提升產品的在市場中地位。

4 數據的深度挖掘的方法

數據的深度挖掘是國內外大的經營主體常用的經營策略，大型經營主體擁有龐大的數據資源，在這些海量的數據信息中提取出有用的信息和線索是每個經營者的最終意愿，數據的深度挖掘過程主要包括準備階段、挖掘階段以及結果的表達和解釋等三個方面的內容，同時數據挖掘的手段也很多，如關聯分析、聚類分析、分類分析、特異群組分析以及演變態勢分析等。

根據數據的多樣性以及差異性，可以按照一定的類別進行建模，這樣才能實現精細化管理，瞄準有價值的客戶群體，目前通過的數據分類方法是在分類之前對數據進行預估，然后通過慢慢修正達到最好[3]。

數據預測有著十分重要的意義，其是數據深度挖掘過程中必不可少的一個步驟，同時也是數據挖掘高級應用的體現，預測的內容不僅僅在于大數據本身的內容，還需要針對數據內容對其未來的一個趨勢進行研判，建立模型時需要反復從信度和效度兩個方面對模型進行檢測，確保建立的模型的準確可用性，模型的準確性是基于大量數據運用模型中產生的相同的結果，通過模型可以找到數據之間的基本機制，從而為大數據的利用成為可能。

5 數據精細管理淺析

數據的挖掘是有用數據利用的前提，而數據的精細化管理是保障數據長久可用的基礎，目前大數據的使用主要集中在一些大的企業經營主體，其中以互聯網企業和高科技企業使用居多，而普通尋常百姓家，由于受到大數據使用的成本以及技術難度的限制，還處于一個待開發的時期，大數據的精細化管理為企業的全方位管理提供了技術上的支撐，目前我國企業在數據的精細化管理上面還存在諸多的不足，缺乏方向性、針對性、導向性以及向心性等諸多因素。

6 結語

信息暴漲時代下，信息已成為一種無形的資產，如何在海量的信息中提取出有效的信息作用于生產生活，是提高生產效率和改善生活品質的重要方式方法，這些目的的實現依賴于大數據技術的支撐。因此大數據背景下，加強數據的挖掘和有效管理顯得尤為重要。