大數據時代的數據挖掘技術與應用

張連進

摘要：現階段，數據時代的到來使得社會各個領域發生了前所未有的改變，數據挖掘技術也因此在多個領域得到了廣泛的應用，并且產生了極為顯著的影響。數據挖掘技術能夠有效地融合于社會多個領域的知識，能夠有效地挖掘出更有深度、更具內涵的內容，并且使其高效地服務于具體工作。文章以數據挖掘的基本分析方面為依據，結合數據時代的特征，分析了數據挖掘技術應用的注意事項，以供參考。

關鍵詞：數據時代;數據挖掘技術;應用

引言

針對于數據挖掘技術而言，其屬于一種新型的技術體系，是科學技術高速發展作用下的產物，在人工智能領域得到了廣泛的應用，其有著十分明顯的應用價值。數據挖掘技術的突出優勢就是從海量繁雜的信息中挖掘出具有潛在價值的信息，其所涉及的內容具有復雜性，在應用時需要結合實際需求，從而確保此項技術應用的效率。

1數據挖掘和其關鍵意義

自從提出了大數據之后，數據的信息量和信息量就不斷的增加。數據挖掘是上個世紀八十年代興起的一種新技術，屬于人工智能領域。從技術上講，原始數據的特點是不規則、復雜，而數據挖掘則是將數據中的有用信息高效地提取出來;從商業角度來看，海量的數據都是有潛力的，而數據挖掘就是通過抽取、轉化、分析等手段，為企業的發展提供科學依據。在大數據時代，數據挖掘的作用是非常大的，在 IT技術的幫助下，數據的挖掘將會對企業的經營決策產生很大的影響，而數據的科學利用，可以幫助企業的決策和決策更加的正確和合理。大數據是由各種不同的數據組成的，經過數據挖掘，可以將這些數據中的有用信息，利用起來，從而促進社會和經濟的發展。

2數據挖掘技術基本分析方法

2.1聚類分析方法

聚類分析是數據挖掘技術中的一種基本分析方法，在識別出各種數據對象后，利用其功能;它的特點就是將不同的分類，同時，也會建立起邏輯、聯系的板塊。一旦這些板塊成型，就可以對其進行分析，利用，從而獲得更多有價值的資料。由于數據挖掘技術中的聚類分析方法在數據分類、屬性結合等方面都有不足，因而不能用于多個方面。目前，在心理學、統計學等領域，這種分析方法在其它領域的應用并不顯著。

2.2特征性數據分析方法

網絡數據實施更新，因此數據挖掘技術的應用很有必要。隨著互聯網數據的爆炸，人們獲得有用的信息變得越來越困難，利用數據挖掘技術和利用特征數據分析手段，可以有效地提高數據處理的效率。屬性分類數據分析方法可以直接用于數據的整理和分類，并充分利用計算機的功能，使數據的分類和處理工作更加高效。現在的電腦技術已經有了很大的進步，可以掌握數據的規律和性質，為以后的分類奠定了基礎。

2.3關聯性分析方法

由于網絡上的資料千奇百怪，每一種資料都有自己的特點，有些資料是隱藏的，普通的資料解析法很難把握其中的規律，更不要說運用它了。現在的數據挖掘技術已經發展到了一定程度，它可以通過關聯來區分數據的相關性，加快數據生成的速度。有了相關性的分析，可以節約大量的勞動力，提高數據解析的精確度和工作效率。關聯分析是數據挖掘技術中最重要的一種，其目標明確，在許多需要進行信息處理的行業中都有著重要的意義。

3數據時代的數據挖掘技術應用

3.1高校管理領域

數據挖掘技術能夠在很多方面得到廣泛的運用，而且在各個方面的作用也不盡相同。由于高校管理工作涉及范圍很廣，牽扯到各個領域，所以它對學校的經營起到了正面的影響。利用數據挖掘技術可以促進大學生的入學，學生成績評定等工作的正確性和有效性，并且能夠有效地分析、比較、整合、匯總學生的基本狀況，使之能夠迅速地進行評價，獲得學校所需的優質生源，并為大學的發展和發展奠定數據和數據依據。數據挖掘技術主要是收集和預處理數據，然后根據現實需要構建數據模型，通過特定的分析技術實現數據的挖掘和儲存。

3.2制造業范圍

從數據挖掘技術的角度來看，制造業與社會其他領域有著極大的不同，制造業最重要的是檢測產品的品質，通過對數據進行分析，發現問題所在，從而提升產品的質量，從而提升產品的價值。除了產品的品質之外，數據挖掘在生產決策中的作用也非常明顯，利用相關技術對數據進行過濾，得出有用的數據，再通過決策進行分析，以保證決策的客觀和正確。

3.3煙草領域

目前，煙草行業的技術和服務已經成為一種巨大的技術和服務，它們不僅會影響到市場，還會影響到技術和服務，在整合企業的資源的同時，也會產生大量的信息，如何在海量的信息中找到正確的規則和知識，成為煙草業的一個重要課題。通過數據挖掘，可以很好地解決以上問題。例如：通過應用數據挖掘，發現了盜用和異常狀況，利用關聯和順序模型，找到了影響煙草行業發展的相關因素，從而更好地推動了煙草行業的發展。

4數據時代數據挖掘技術應用注意事項

為了最大程度上凸顯出數據挖掘技術的作用和價值，在應用的時候需要提高技術水平。數據挖掘技術的應用必須強調數據的安全性，應當安裝防止信息泄露的軟件，尤其是需要加強對一些涉密、涉及隱私的數據的保護，防止信息數據泄露造成的巨大損失。數據挖掘技術的應用還要提高數據的存儲、處理水平，有效規避數據的消極影響。數據挖掘技術的應用對技術人員的專業水平以及計算機等基本設施設備都提出了較高 的要求，為此要從這兩個方面著手尋求改善和優化的方法。通過吸收先進的科學技術完成數據挖掘技術應用最大化的目標，并針對具體的設施設備保持實施更新的態度，定期培訓技術人員有效預防數據安全問題。

結束語

總之，目前所知的所有領域都有數據挖掘技術，這說明了數據挖掘技術的可操作性，同時也說明了中國各個產業的發展速度。數據挖掘技術的發展，讓它能夠快速、準確的處理數據，找到隱藏在數據中的規律，將其利用到特定的領域，從而提高企業的經濟效益。

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