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數據挖掘技術與應用探析

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數據挖掘技術與應用探析

摘要:大數據時代的發(fā)展為各行各業(yè)提供了新的工作方式,為了更好應用大數據相關技術手段,數據挖掘成為比較基本的一環(huán),確保數據挖掘技術可以得到較好創(chuàng)新發(fā)展,并且適應于大數據環(huán)境成為當前發(fā)展的重要目標。下面就重點圍繞著大數據時代的數據挖掘技術應用進行了簡要分析論述,以供參考。

關鍵詞:大數據時代;數據挖掘技術;應用

隨著當前大數據時代的發(fā)展,信息技術的應用價值越來越突出,在很多領域都表現出了極強的應用價值,為了更好凸顯大數據時代的效益,必然需要加大對于大數據相關數據信息的充分運用?;诖髷祿嚓P技術的應用和落實,針對各類數據信息進行充分挖掘是比較關鍵的條件,只有利用數據挖掘技術實現對于繁雜數據信息的有效挖掘,才能夠提升其應用效益,為此數據挖掘技術應該作為未來大數據時展中比較關鍵的一環(huán)。

一、大數據和數據挖掘技術概述

(一)大數據概述

大數據時代是當前互聯網信息技術發(fā)展的重要趨勢,有研究表明當前互聯網數據量正在逐年遞增,“大數據”特點越來越凸顯。大數據時代的發(fā)展主要表現出了以下幾個方面的基本特征:大量化,主要就是指數據信息的量相對比較大,其一般涉及到了應用對象的所有數據信息,完整性比較明顯;多樣性,大數據時代的發(fā)展還表現出了數據信息的多樣化趨勢,其涉及到的數據信息類型眾多,并且數據信息的表現形式同樣也多樣,尤其是非結構化數據,在當前的占比越來越高;快速化,當前大數據時代的發(fā)展和應用還表現出了較為明顯的高速要求,雖然其需要處理的數據信息量較大,也相對比較繁雜,但是卻同樣也面臨著較高的速度要求,需要具備較強的應用實效性;高質量,就大數據時代的發(fā)展來看,因為其涉及到的數據信息量比較大,必然也會表現出了較為明顯的低質量密度,但是這也并非是指大數據相關技術的應用不存在較高的質量要求,相反,為了確保大數據應用更為高效適宜,同樣也需要重點圍繞著質量進行嚴格把關,能夠確保其在決策環(huán)節(jié)中表現出較強的作用價值。

(二)數據挖掘技術

數據挖掘技術作為一種新型的數據處理方式,在當前大數據時展下表現出了極強的作用價值,其可以較好實現大量繁雜數據的有效分析,從中提取一些有用的高質量數據,如此也就能夠適應于質量密度較低的數據集處理。從數據挖掘技術的具體應用中來看,其表現出了明顯的循環(huán)往復特點,能夠對于數據信息進行高效利用,結合不同的數據應用需求進行有針對性地處理,最終可以取得理想效益。隨著當前人工智能技術的發(fā)展,數據挖掘技術同樣也呈現出了較多新的應用特點,尤其是神經網絡以及遺傳算法的應用,更是體現出了較強的實際效益,在很多領域都得到了理想運用。數據挖掘技術的應用能夠較好作用于關系數據庫、文本數據源、時態(tài)數據庫、數據倉庫以及異質數據庫等多種對象。

二、大數據時代下數據挖掘技術的應用

(一)教育行業(yè)中數據挖掘技術的應用

當前教育行業(yè)的發(fā)展同樣也表現出了較為明顯的“大數據”特點,大數據技術可以較好作用于教育教學的很多領域,尤其是在教學評價以及教學信息的管理上,更是體現出了“大數據”發(fā)展趨勢。未來教育行業(yè)發(fā)展中面臨著越來越繁雜的數據信息,必然需要借助于數據挖掘技術進行優(yōu)化,確保相關數據信息能夠得到較好配置和應用,從而實現規(guī)范歸檔整理,避免在各類數據信息應用中出現較為明顯的雜亂問題,并且能夠有效確保信息數據在不同情境下得到準確高效運用。

(二)科學研究中數據挖掘技術的應用

當前科學研究相對而言越來越復雜,也必然會在研究過程以及研究結果分析中面臨越來越繁雜的數據信息,因此也體現出了“大數據”特點,對于數據挖掘技術的要求也比較高。比如在各類科學實驗測試過程中,不僅僅自身實驗涉及到了大量需要關注的信息參數,在大量充分處理中同樣也面臨著較為繁雜的數據信息,加大了數據分析的難度?;诖?,數據挖掘技術在科學研究中可以實現對于數據信息內在規(guī)律的有效尋找,促使各類數據信息都可以得到有效應用,呈現最為有用的數據結果。

(三)電信行業(yè)中數據挖掘技術的應用

數據挖掘在各行各業(yè)應用廣泛,尤其在金融、保險、電子商務和電信方面得到了很好的效果,以電信行業(yè)為例,隨著4G、5G技術推廣,電信業(yè)發(fā)展突飛猛進,尤其是在網絡信息方面,其數量比較龐大,相應數據信息的整合問題也就越來越突出,對于技術的要求相對比較高,是“大數據”發(fā)展需要關注的一個重要行業(yè)。為了更好應對大數據時展要求,數據挖掘技術的應用需要予以高度關注,確保大量的數據信息得到有效分類管理。實踐中對于不同類型的網絡信息數據采用不同方式予以處理,較好提升各類數據信息的應用價值,確保相應數據信息可以更好服務于電信行業(yè),提供較為理想的網絡信息載體。

結語

綜上所述,對于當前大數據時展下越來越繁雜的數據信息量,其處理難度越來越大,借助于數據挖掘技術顯得尤為重要,數據挖掘技術也確實在當前很多領域得到了理想運用,除了教育行業(yè)、科學研究領域以及電信業(yè)外,目前很多企業(yè)在進行決策時同樣也需要借助于數據挖掘技術,應該在未來予以充分研究。

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[4]王恒斌.淺談大數據時代的數據挖掘與分析[J].信息系統(tǒng)工程,2018(09):128.

作者:鄢澤然 單位:上海對外經貿大學

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