浅析大数据时代下数据挖掘技术的应用

文世敏

【摘 要】随着信息技术的快速发展，大数据技术已经融入人们生活的方方面面，当下社会迎来了大数据时代。数据挖掘技术是大数据时代人类普遍使用的一项技术，也是现如今一项值得重点研究的课题。因为通过对大数据的深入分析对比，人们可以更加深入地了解数据背后所隐藏的奥秘。文章通过对大数据时代、数据挖掘技术的简要介绍和概括，详细论述大数据时代下数据挖掘技术的应用。

【关键词】大数据时代；数据；数据挖掘技术；应用

【中图分类号】P311.13 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）06-0109-02

1 大数据概述

大数据顾名思义就是根据大量数据的集合，而“大”不仅仅是数量大，而且还有容量大、类型多、存储速度快、应用价值高等含义。大数据这一概念提出于2008年，此后，人们对大数据的了解越来越多，大数据也越来越融入人们的生活，在一定程度上改变着人们的生活。到目前为止，其对金融业、零售业、农业等各个领域都产生了极大的影响，人类社会步入大数据时代。

1.1 大数据的特点

（1）Variety，大数据种类繁多，既包括结构化数据，又包括网络日志、录音文件、视频文件、图形文件、地理位置信息文件等。

（2）Volume，通过各种各样的设备产生大量数据，其产生的数据规模很庞大。

（3）Velocity，处理速度相当快速，对数据的实时处理有着较高的要求。

（4）Value，价值密度低。

1.2 大数据的意义

大数据的意义实际上就是为了挖掘出庞大的数据集合背后的价值。阿里巴巴通过大数据分析每个用戶使用淘宝的浏览记录，追踪用户需求，并主动向用户推荐相关商品。谷歌针对用户检索的词条进行数据挖掘，基于其中45个检索词组合的一个数学模型可以高精度预测流感，其预测结果的正确性达到97%，也就是说，误差率仅为3%。通过大数据，了解这些数据背后的价值，不仅可以总结出行业目前的发展状况，还能够对行业的未来发展做出预测，为之后的管理决策提供可靠的支持。

1.2.1 数据挖掘的内涵、过程和方法解析

“数据挖掘”和“数据挖掘技术”这两个词虽然之前在某些行业应用比较普遍，但是随着大数据时代的到来，已经在我们生活周围经常被提及，成为现今阶段至关重要的一项关键技术。数据挖掘技术在不断地影响、改变着数据信息在生活、生产等方面的作用。

（1）数据挖掘的概念。数据挖掘这个概念，虽然其诞生很早，但是到目前为止其仍属于一个新兴的事物。数据挖掘一开始主要应用于商业领域，后来逐渐发展到各个行业的生产、管理部门中。数据挖掘就是将各种各样不规则且非常复杂的数据，通过一定的技术手段，从中找出相对比较隐秘、具备潜在价值等特点的信息，从而为行业的发展提供参照。

（2）数据挖掘的基本过程。数据挖掘有3个基本过程。第一个过程是数据准备。这是一个最基本但是非常重要的过程，只有首先把数据准备工作做好，才能保障之后要完成的数据挖掘工作是最有效的。数据准备也就是对原始数据进行相应的筛选、优化、整理、转换的过程。第二个过程是数据挖掘。作为最关键的一个过程，在进行数据挖掘时，首先需要准确了解数据挖掘所需要达到的最终目标，其次需要找到合适的分析方法，最后合理地进行数据挖掘，将其中有价值的数据充分使用。第三个过程是模式评价与分析。这一过程主要就是对结果进行相应的分析和解释，转化为人们能够容易理解的结论，让相应行业得以使用。

1.2.2 数据挖掘的基本分析方法

数据挖掘的核心是数据分析方法。需要从数据的分析方法开始，深入研究，才能发现这些数据背后所具有的意义和内涵。无论生活中的哪一种特殊数据，只要深入探究这些数据的内容，都会或多或少地发现这些数据的特殊规律和分布情况。因此，掌握数据分析方法相当重要。一般常见的数据分析方法有以下几种。

（1）聚类分析方法。聚类分析方法就是将一些不具体的、模糊的、没有指向的数据信息搜集在一起，然后按照分类进行整理、编辑，最后形成具有统一特征、具体表现的数据信息源，为之后的分析研究提供保障。

（2）关联分析方法。事实上，不同的数据之间或多或少会有一些关联性，而这些关联性很难通过我们自身的力量去发现，这就需要人们依据关联分析方法识别出数据信息之间的关联性，制定出数据之间的关联管理方案，从而达到完成对数据信息分辨的任务。这样一个任务通常有着很强的目的性，因此，这个方法比较适合用于完成一些要求较高的、比较复杂的数据信息处理工作。

（3）特征性数据分析方法。当今时代是一个数据信息资源大爆发的时代，各种各样的数据资源紧紧围绕在我们身边，很多情况下，面对大量的数据，需要根据特定的特征要求进行分类，来研究其表现出的规律，这种根据特定特征型数据进行的分析方法即为特征性数据分析方法。例如，医院每天接诊无数病人，通过对这些病历信息的分析，可以知道不同年龄层患某种疾病的可能性，提前做好预防措施；通过复杂的大批量数据对人工神经网络进行分析，实现对于计算机或人脑而言非常复杂的模式抽取及趋势分析；可视化技术是数据挖掘中应用非常广泛的一种辅助技术，它借助图形、图像、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等。

2 大数据时代下数据挖掘技术的应用

当前，数据挖掘技术已经融入大数据环境中，为企业创造出更多的经济效益。因此，我国各大行业要想在竞争中占据有利的地位，发挥不可替代的作用，实现信息资源的合理应用，充分利用数据挖掘技术是必不可少的。下面简要分析大数据时代下数据挖掘技术的具体应用。

2.1 市场营销领域

市场营销领域可以说是使用数据挖掘技术最早的一个领域。通过数据挖掘技术可以进一步分析掌握不同的顾客的消费习惯和消费特点，从而在一定程度熟练掌握顾客购买时的心理，激发顾客的购买欲望，从而达到提升销售业绩的目的。目前数据挖掘技术在市场营销领域的应用，已经不能简单解释为超市购物，它已经逐步应用到保险、医疗和电子商务等行业中，为各个行业提供了潜在客户群体，使他们能充分利用资源而不断实现发展。

2.2 科学研究领域

在科学研究的过程中，科学家们往往需要通过分析各种各样的数据，并从这些数据中找出一些能为研究做出参考的有用信息，掌握其中的规律，达到最终的研究目标。也就是说，数据挖掘技术是科学研究领域的一项很重要的辅助工具。因此，通过数据挖掘技术可以在一定的时间内找出数据间存在的规律，最终发现一系列的信息和结论。例如，利用数据挖掘技术对DNA进行详细地分析研究，可以提高亲子鉴定的准确率等。所以，数据挖掘技术在科学研究领域也是至关重要的。

2.3 制造业领域

在生产制造业领域中，随着人们生活品质的提高，用户对产品质量的要求也越来越高。制造商可以通过对各个产品的数据进行分析，进一步提升产品的质量和生产效率，从而降低生产商成本，提高用户的满意度。例如，分析造成产品缺陷的数据，就可以首先找出生产过程中能够影响生产效率的各种因素，再通过数据挖掘技术进行分析，最终找出其原因，进一步提升产品的使用效率。

2.4 教育领域

如今，学校、家长不只是关心学生的学习成绩，而且还关心学生的心理健康教育。数据挖掘技术在今天的教育领域中也起到了不可替代的作用。学校利用数据挖掘技术，可以充分掌握和分析学生们的心理特征，可以使学校老师针对不同心理健康的学生采用不同的方法进行知识的讲解、内容的安排。也可以利用数据挖掘技术分析学生的学习成绩，及时准确地了解到学生们的薄弱之处，有针对性地对薄弱之处进行讲解和指导，从而有效提高教学效率，提升教学质量，使学生成绩得以提升。

3 结语

數据挖掘技术在市场营销、科学研究、制造业、教育、电信等领域中发挥着至关重要的作用，就其发展前景来看，随着数据挖掘技术研究的不断深化，该项技术将会被运用到更多的领域和行业中去。总之，大数据时代下，数据挖掘技术的发展和应用会越来越有意义。

参 考 文 献

[1]孙泽.浅析大数据时代[J].中国民商，2018（1）：244.

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[3]田志民，梁品超，任艳红，等.大数据时代下数据挖掘技术与应用[J].当代教育实践与教学研究，2017（10）：4.

[责任编辑：钟声贤]