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數(shù)據(jù)挖掘技術的研究論文
摘要“:互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的實施促進了我國信息技術的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術能夠?qū)崿F(xiàn)對海量信息的統(tǒng)計、分析以及利用等,因此數(shù)據(jù)挖掘技術在生活實踐中得到了廣泛的應用。因此本文希望通過對數(shù)據(jù)挖掘技術的分析,分析數(shù)據(jù)挖掘技術在實踐中具體應用的策略,以此更好的促進數(shù)據(jù)挖掘技術在實踐中的應用。
關鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;應用;發(fā)展
1數(shù)據(jù)挖掘技術的概述
數(shù)據(jù)挖掘是通過對各種數(shù)據(jù)信息進行有選擇的統(tǒng)計、歸類以及分析等挖掘隱含的有用的信息,從而為實踐應用提出有用的決策信息的過程。通俗的說數(shù)據(jù)挖掘就是一種借助于多種數(shù)據(jù)分析工具在海量的數(shù)據(jù)信息中挖掘模數(shù)據(jù)信息和模型之間關系的技術總裁,通過對這種模型進行認識和理解,分析它們的對應關系,以此來指導各行各業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展,提供重大決策上的支持。數(shù)據(jù)挖掘技術是對海量數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計、分析等因此數(shù)據(jù)挖掘技術呈現(xiàn)以下特點:一是數(shù)據(jù)挖掘技術主要是借助各種其它專業(yè)學科的知識,從而建立挖掘模型,設計相應的模型算法,從而找出其中的潛在規(guī)律等,揭示其中的內(nèi)在聯(lián)系性;二是數(shù)據(jù)挖掘主要是處理各行數(shù)據(jù)庫中的信息,因此這些信息是經(jīng)過預處理的;三是以構(gòu)建數(shù)據(jù)模型的方式服務于實踐應用。當然數(shù)據(jù)挖掘并不是以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)理論為目的,而是為了在各行各業(yè)的信息中找出有用的數(shù)據(jù)信息,滿足用戶的需求。
2數(shù)據(jù)挖掘的功能
結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術的概述,數(shù)據(jù)挖掘主要具體以下功能:一是自動預測趨勢和行為。數(shù)據(jù)挖掘主要是在復雜的數(shù)據(jù)庫中尋找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通過數(shù)據(jù)挖掘可以快速的將符合數(shù)據(jù)本身的數(shù)據(jù)找出來;二是關聯(lián)分析。關聯(lián)性就是事物之間存在某種的聯(lián)系性,這種事物必須要在兩種以上,數(shù)據(jù)關聯(lián)是在復雜的數(shù)據(jù)中存在一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識;三是概念描述。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述;四是偏差檢測。
3數(shù)據(jù)挖掘技術的步驟分析
3.1處理過程
數(shù)據(jù)挖掘雖然能夠?qū)崿F(xiàn)在復雜的數(shù)據(jù)庫中尋求自己的數(shù)據(jù)資源,但是其需要建立人工模型,根據(jù)人工模型實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、分析以及利用等。
3.2關鍵技術
由于數(shù)據(jù)挖掘涉及到很多專業(yè)學科,因此相對來說,數(shù)據(jù)挖掘技術融合多門專業(yè)技術學科的知識,結(jié)合實踐,數(shù)據(jù)挖掘技術主要應用到以下算法和模型:一是傳統(tǒng)統(tǒng)計方法。采取傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法主要有抽樣技術,也就是采取相應的策略對數(shù)據(jù)進行合理的抽樣。多元化統(tǒng)計和統(tǒng)計預測方法;二是可視化技術,可視化技術是數(shù)據(jù)挖掘技術的熱點,它是采取可視化技術與數(shù)據(jù)挖掘過程的結(jié)合,以直觀的圖形等使人們更好地進行數(shù)據(jù)挖掘技術;三是決策樹。決策樹需要對數(shù)據(jù)庫進行幾遍的掃描之后,才能完成,因此其在具體的處理過程中可能會包括很多的預測變量情況;四是4)聚類分析方法。聚類分析方法是一種非參數(shù)分析方法,主要用于分析樣本分組中多維數(shù)據(jù)點間的差異和聯(lián)系。判別分析法需要預先設定一個指針變量,假設總體為正太分布,必須嚴格遵守數(shù)理依據(jù)。而聚類分析則沒有這些假設和原則,只需要通過搜集數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換成相似矩陣兩個步驟,就能完成聚類分析的全過程。聚類分析主要用于獲取數(shù)據(jù)的分布情況,能夠簡單方便的發(fā)現(xiàn)全局的分布模式,識別出密集和系數(shù)區(qū)域;此外,對于單個類的分析也有很強的處理能力,能深入分析每個類的特征,并找出變量和類之間的內(nèi)在聯(lián)系�；诰嚯x、層次、密度和網(wǎng)絡的方法是最常用的聚類分析方法。
4數(shù)據(jù)挖掘技術的實踐應用
數(shù)據(jù)挖掘技術雖然在我國發(fā)展的時間還不長,但是其在實踐中的應用已經(jīng)非常的廣泛,因為數(shù)據(jù)挖掘技術在實踐中的應用價值是非常大的,其可以提取隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用信息,具體來看,其主要應用在:(1)在醫(yī)學上的應用。人體的奧秘是無窮無盡的,人類遺傳密碼的信息、人類疾病史和治療方法等,都隱含了大量數(shù)據(jù)信息。采用數(shù)據(jù)挖掘來解決這些問題,將給相關工作者的工作帶來很大方便。此外,醫(yī)院內(nèi)部醫(yī)藥器具的管理、病人檔案資料的整理、醫(yī)院內(nèi)部結(jié)構(gòu)的管理等,也是龐大的數(shù)據(jù)庫。將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于醫(yī)學領域,深入分析人類疾病間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律,幫助醫(yī)生進行診斷和治療,能夠有效提高醫(yī)生診斷的準確率,對人類的健康和醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展有十分重要的作用。(2)在電信業(yè)中的應用。隨著三網(wǎng)融合技術的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的電信業(yè)務已經(jīng)不能滿足當前社會發(fā)展的需求,而是側(cè)重通信、圖像以及網(wǎng)絡等業(yè)務的融合,而實現(xiàn)“三網(wǎng)融合”的關鍵技術是實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析與統(tǒng)計,因為三網(wǎng)融合會帶來更多的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都需要充分的挖掘,以此實現(xiàn)“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的實現(xiàn)。將數(shù)據(jù)挖掘技術與電信業(yè)務有效的結(jié)合起來,能夠提高資源利用率,更深入的了解用戶的行為,促進電信業(yè)務的推廣,幫助各行各業(yè)獲取更大的經(jīng)濟效益。(3)在高校貧困生管理的應用。貧困生管理分析系統(tǒng)主要應用了數(shù)據(jù)倉庫技術以及數(shù)據(jù)挖掘技術,其主要是將高校貧困生的各種信息統(tǒng)一納入到高校信息管理平臺中,然后根據(jù)具體的貧困生劃分標準,建立模型,進而對學生的信息進行統(tǒng)計與分析,實現(xiàn)對貧困生信息的科學管理,便于高校管理者及時了解學生的信息。
5結(jié)語
總之數(shù)據(jù)挖掘技術在實踐中的廣泛應用,為我國互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略提供了關鍵技術支撐,但是由于數(shù)據(jù)挖掘技術在實踐中還存在某些技術問題,比如各種模型和技術難于集成、缺少與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)耦合的通用API或挖掘系統(tǒng)僅提供孤立的知識發(fā)現(xiàn)功能,難于嵌入大型應用等問題導致挖掘技術在實踐中的應用還存在缺陷,因此需要我們加大對數(shù)據(jù)挖掘技術的進一步研究,以此更好地實現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略。
作者:陳建偉 李麗坤 單位:安陽職業(yè)技術學院
參考文獻
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[2]諶章俊,蔣智剛.基于數(shù)據(jù)挖掘技術的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)[J].現(xiàn)代情報,2007(05).
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