大數據時代數據挖掘思考分析

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摘要：科學技術的發展與變化給人們的生活帶來了較多的便利，大數據時代的來臨也讓人們感受到了數據信息的重要性。結合當前大數據時代數據挖掘技術的發展變化過程進行分析，研究合理應用數據挖掘技術的策略措施，期望通過對大數據時代未來的發展展望，展現出數據挖掘技術的有效作用以及相關信息價值，進而讓人們體會到大數據等先進技術的有效應用與價值。

關鍵詞：大數據時代；數據挖掘技術；應用

大數據時代，信息數據處理水平已經成為各行業發展的核心競爭力與發展基礎。深入挖掘數據信息中存在的價值，合理運用數據挖掘技術提升數據價值，不僅能夠及時掌握市場行業的未來發展動向，也能夠幫助一些企業解決當前存在的發展危機。尤其是一些對信息技術應用要求比較高的重要發展領域，合理運用數據挖掘技術，不僅能夠在混亂的信息數據中發現隱藏的商機與未來發展市場，也能夠直接結合企業的實際發展目標與實力，創造出更多的生產價值與自我提升空間。

1數據挖掘

1.1概念

數據挖掘技術顧名思義，需要在大量且繁雜的數據中挖掘出具有價值意義的數據信息。就一般情況來說，數據挖掘主要應用在文本數據以及圖像數據中，作為分析、整理或者預測風險的基礎技術手段，數據挖掘技術能夠在海量的信息數據中精確尋找到目標數據內容。當然，面對不同的應用領域，數據挖掘技術也需要根據實際情況做好具體的分析，甚至需要配合不同場景情況以及需求進行合理升級、轉型應用。其中，數據挖掘技術在商業市場的用途相對比較廣泛，一些企業或者公司為了提升企業或者品牌的核心競爭力，可能會利用數據挖掘處理技術處理客戶信息，首先可以在客戶數據庫中提取眾多目標信息類型，然后結合不同的公式算法分析出適合企業未來的商業發展目標，根據用戶的接受程度與營銷業績進行相應的技術創新與管理改革，在有效提升企業業績的同時，也能夠拓展市場影響力[1]。

1.2實際過程解析

當前社會，利用數據信息創造經濟價值已經比較常見，作為時展的流行趨勢，數據挖掘技術確實展現了比較突出的時展特征。（1）收集并提取信息。想要獲取有價值的信息內容，海量的數據基礎是實現目標的第一步，類似于傳統觀念中的“積累經驗”，大量的數據信息收集能夠減少眾多“試錯”的成本，比如：商業營銷項目方案在開始設計之前可以利用現有的數據庫信息整理出適合的目標區域或者客戶群體，在有效提升市場調查效率與成果質量的同時，也能夠保障營銷方案的成功率。相對于傳統時期分發大量的征集表格，網絡信息傳播的效率也比較高，而且隱秘性的信息征集模式也能夠提升數據信息質量。（2）利用合適的數據信息處理模型或者公式篩選有價值的信息數據。大數據時代，信息收集速度確實比較快，且相對應的成本也比較低，但是，頻繁地進行數據收集也存在一些弊端，尤其是在信息質量問題上，廣泛的來源可能意味著數據信息質量也會存在參差不齊等問題，甚至一些數據處理模型由于建立初期的方向比較不合適，處理后的信息結果也可能會存在一定的誤導性，為了避免后期呈現錯誤結果，項目在初期階段，數據整理期間做好篩選工作，避免后期結果校對期間發現問題原因，提升數據處理成本。（3）分析結果的處理與改進。數據挖掘技術并不是簡單工具，其本身就具有一定的學習能力，一些項目在不斷增加數據處理量的情況下，數據挖掘技術處理后的數據結果一般具有較高的精確性，但是，數據收集期間，系統可能也會由于算法的升級或者自主學習能力，運用了一些模塊化的技術處理方式，忽視了信息數據中本身存在的差異性問題，進而技術應用期間也需要注意及時維護，不能由于過度依賴數據挖掘技術忽視數據信息的發展規律。可以定期進行數據算法的調整分析，在有效提升數據模型準確性的同時，也能夠避免智能信息處理系統出現問題。

2數據挖掘方式

2.1聚類分析

簡化數據信息，通過將類似的信息數據進行整理，能夠獲得具有較多共通性的數據信息內容。大數據時代背景下，利用聚類分析的數據挖掘技術分析目標數據，就會發現不同信息數據存在的共通性特點。這種總結分析多種數據中潛在規律的方式就被稱作為聚類分析方式。一般來說，聚類分析方式會用于生物學、應用心理學以及人工智能學習等領域，在實際應用期間會根據不同層次或者類型的數據信息，進行聚類整合分析，不僅能夠有效提升數據處理效率，也能夠及時總結信息數據中存在的潛在規律。

2.2關聯性分析

不同事物與信息數據中，往往會存在一定的關聯性，針對不同信息數據中存在的關聯性進行挖掘，就會發現其中蘊含的規律問題，針對該類型的數據挖掘分析方式就被稱作為關聯性分析法。比如：在超市等大型營銷環境中，收集用戶信息已經成為行業發展共識。一般超市會利用后臺數據收集用戶的購買數據，并根據數據發展趨勢分析出不同年齡或者群體用戶的大概消費習慣，精確性的營銷方案能夠有效提升營業業績。定期開展會員積分兌換、會員日等優惠活動，就能夠提升會員用戶的消費積極性，進而在數據采集期間利用關聯性的數據分析方式，了解范圍內會員的消費習慣趨勢，通過數據信息的深入挖掘與整理，分析出不同商品之間的關聯性。其中，一些商超會利用“買一贈一”、高低利潤物品捆綁銷售等營銷方案，激發消費者的購買欲望，提升營業業績，消耗積壓庫存，在不斷提升營業業績的同時，也能夠利用數據調查回饋調整采購方案[2]。

2.3神經網絡模擬分析

相對于其他物種，人類的大腦一直是各種高科技研究領域的核心研究對象，利用數據模型模擬人類大腦的神經網絡工作模式，能夠在處理一些精細化數據、非線性數據或者特殊性數據應用情境中發揮較強的優勢。當前，比較常見的人工神經網絡的模擬系統，一般都是由特殊算法以及反向的傳播網絡、函數算法神經網絡等方式組合而成的。

2.4遺傳基因算法分析

遺傳基因與大腦神經元網絡都是大數據時代數據分析期間主要研究、突破的方向，相對于比較系統化的人工神經網絡，遺傳基因具有較多變量特征，對于不同形式的信息數據演變變化也具有一定的預測能力。目前來說，遺傳基因式的算法分析主要應用在信息系統中的風險評估等領域，在未來發展期間也具有較為廣闊的市場前景。

3應用思考

大數據時代，數據挖掘技術的應用價值具有較多隱藏的開發空間，不同的領域與行業在實際應用期間可能會遇到不同的問題情況。針對不同領域的實際應用情況進行分析，研究數據挖掘技術的有效應用方式，不僅能夠有效促進各行業的發展與進步，也能夠根據時代技術發展變化進行相應的調整與整理[3]。

3.1商業市場發展

數據信息技術的發展價值起初就已經應用在市場營銷領域，對于市場行業來說，商業價值是數據挖掘技術的主要應用方向，眾多商業企業與單位想要保障營銷業績，可以通過加強大數據應用的方式，分析總結消費者的消費習慣、消費水平以及相關的消費特點。結合實際的銷售業績與數據分析結果，選擇合適的營銷策略以及方案，通過營銷業績的不斷提升與進步，推動企業經濟水平與核心競爭力不斷提升與進步。另外，關于商業投資方面，也可以應用數據挖掘技術，當前信息化大量普及的社會發展背景下，眾多企業與經營者的信息都會被錄入信息數據庫，想要了解投資項目中合作方的經濟實力以及多方面信息，不僅可以利用數據分析結果了解，也能夠分析出合作方的未來發展形式，通過風險預估等方式最大程度減少企業經濟損失風險。當然，一些小型的金融貸款業務也可以利用數據分析結果，判定客戶是否具有經濟還款實力，多維度以及高時效性的監控管理，不僅能夠及時調整信貸策略，也能夠避免市場發展變化影響企業穩定發展。

3.2科學項目研究

科學的發展與進步離不開技術水平的不斷上升，信息技術在當前的科學研究領域的應用已經比較普遍，尤其是一些人工智能科學技術的研究，數據挖掘技術不僅能夠通過優勢的信息數據基礎，也能夠通過一些算法公式的優化，提升技術發展水平。尤其是一些項目類型比較復雜的科學實驗，大量的數據信息不僅儲存記錄比較費時費力，人工數據處理可有力會由于各種不足造成數據結果的偏差，數據技術的應用不僅解決了相關信息儲存問題，也能夠直接處理數據信息之間存在的細微差別，通過對比分析，在有效提升實驗質量效率的同時，也能夠為科學實驗結果提供一些預測分析，及時將實驗風險進行管控[4]。

3.3醫學

目前來說，醫學領域對于數據挖掘技術的應用場景比較多，尤其是一線醫務人員每天需要面臨大量患者的情況下，醫療工作者難免會由于工作壓力產生疲勞感，利用數據挖掘技術不僅能夠對患者病情進行多方面的癥狀匹配對比，也能夠緩解醫療工作者的工作壓力。尤其是一些簡單的圖像處理工作，利用數據挖掘技術不僅能夠提升醫療行業的服務水平，也能夠利用大數據分析技術，總結該地域易感的高發病癥，通過多元化的考察分析，研究導致該病癥問題的核心元素，多元化的技術發展不僅能夠有效減少病癥患者人數，也能夠根據不同季節規律制定相應的人員調整計劃。另外，需要醫療人員注意的問題是，過度依賴數據挖掘技術也不利于醫療領域快速發展，只有在不斷提升自身專業能力并合理應用數據挖掘技術的同時，才能夠不斷推動醫療服務行業的穩定發展與進步。

3.4教育

數據挖掘技術不僅能夠應用在教育專業改良方面，也能夠在校園環境之外為教師與學生營造良好的教育發展環境。尤其是關于資源配置等方面，一些學生可能在家長的帶領下，已經在線上接觸了課程知識內容，對于學生的自主學習教師應當給予合適的肯定與表揚，但是一些家長與學生可能由于本身的專業辨別能力有限，并不能在大量的教育資源中找到合適的學習資料。針對該問題現象，作為課程教師以及相關的從業人員，可以利用大數據挖掘技術，為學生尋找、匹配一些合適的數據信息，利用信息整合、篩選等方式，為學生篩選適合學生當前學習水平的課外閱讀資源以及相關的習題資料。

3.5網絡安全

網絡安全一直是近年來大家比較關注的問題，針對不同的網絡安全問題，數據挖掘技術可以提前進行排查，在為普通大眾營造良好網絡環境的同時，也能夠及時打擊違法犯罪活動[5]。尤其是一些本身存在安全威脅的流氓軟件或者病毒網站，利用數據挖掘技術手段不僅能夠進行防范，也能夠利用追蹤等技術手段，追蹤一些違法犯罪分子，打擊違法犯罪行為與活動。

4結語

時代的發展與進步，離不開信息技術的升級與更新，大數據時代，數據挖掘技術已經被大眾所認知，想要充分發揮數據信息的重要價值，不僅需要為大眾群體營造良好的信息互動環境，也需要根據不同領域的實際需求進行合理的改良完善，在有效促進各行業穩定發展的同時，也能夠為社會發展貢獻一份力量。

參考文獻

[1]孫福利.大數據時代的數據挖掘技術與應用[J].電子技術與軟件工程,2018,123(1):180.

[2]劉銘,呂丹,安永燦.大數據時代下數據挖掘技術的應用[J].科技導報,2018,(9).

[3]周凌.淺析大數據時代的數據挖掘技術與應用[J].中小企業管理與科技,2018,540(05):189-190.

[4]葉昱希.關于大數據時代數據挖掘在銀行中的應用研究[J].現代營銷：信息版,2019.

[5]張澤平.大數據時代的數據挖掘及應用問題分析[J].數字化用戶,2018,24(48):188.

作者：郭秀峰 單位：河南牧業經濟學院信息工程學院