大数据时代数据挖掘技术的应用

古荣龙，赵文杰，王 磊

（四川水利职业技术学院，四川 成都 611231）

世界迎来了大数据时代，而大数据时代的发展，使得社会当中的数据信息量激增，对这些数据信息进行有效收集，并对其中有价值的数据加以获取和应用，能够使其产生较高的经济价值或社会价值，这对于相关行业乃至现代社会的发展有着非常重要的意义。但想要使各种数据信息的综合价值充分发挥出来，还需要有数据挖掘技术作为支撑，只有通过对数据挖掘技术的有效应用，才能更好地应用海量数据。

1 大数据的基本特征

第一，复杂化。按照组织形式，具体可以将数据分为2 种，一种是结构化数据，另一种是非结构化数据。前者能够向二维的形式转化，能够把握一定的规律。而后者则为图片、音频或者是视频等形式，这种数据无法进行预先定义，但与前者相比其增长速率要更高一些。

第二，大量化。也就是数据容量较大，这些数据可能是以各类应用软件、电子商务、搜索引擎以及电子邮件等为来源的，尤其是在当前阶段，人们的生产生活涉及到各种社交网站及电子商务平台，它们每天生产的数据都是海量的。再加上移动终端、PC 端的广泛应用，数据更是出现了井喷式的增长。

第三，快速化。在市场经济体制不断完善的背景下，市场当中的商业竞争愈演愈烈，而能否针对数据进行深度地挖掘与分析，及时掌握相关数据的内在价值，并在商业活动当中对其进行合理地应用，将会对一个企业的健康发展产生巨大的影响。

2 数据挖掘技术

2.1 相关概念

所谓的数据挖掘技术，实际是一种对模糊数据或者具有较强随意性的数据进行处理，从而实现有价值数据有效获取的方法。数据挖掘是一个较为复杂的过程，且挖掘方法多种多样，但这些方法在数据挖掘方面的基本步骤是大致相同的。首先，需要分析待处理数据的形式及特点，明确其挖掘的意义及价值所在。其次，根据数据特征以及具体的挖掘需求，明确数据挖掘的相关标准，同时清理掉残余数据。最后，通过深入挖掘，实现相关成果的有效获取。当前阶段，数据挖掘技术在很多领域当中都发挥着至关重要的作用，其能够精准地定位各行业发展所需数据，并对其中的数据价值展开挖掘，结合数据挖掘成果对市场进行预测，能够帮助相关人员更好地把握市场发展形势[1]。

2.2 常用的技术手段

第一，特征分析法。各行业飞速发展，相应的数据类型以及数据量也在不断增多，在这种情况下，想要确保海量数据信息的处理效率，就需要应用特征分析法，利用该方法能够根据数据特征对其进行分类，从而为后续的数据处理提供支持。但具体操作需要借助计算机技术来实现，需要通过计算机技术针对各项数据实施虚拟分类，并在此基础上结合自身所需数据特征对完成分类的数据展开深入挖掘，从而获得有价值的数据信息。

第二，关联分析法。从某种程度上来讲，任何事物之间都存在某种特定联系，尤其是对数据而言，这是它的基本特征。想要从海量数据当中对有用信息进行提取，就必须要对数据间的这种联系进行探索。这个探索的过程，就是关联分析法的应用过程，该方法可以根据数据间的关联性展开挖掘工作，并在相互关联的数据当中获取想要的数据。而在完成数据获取以后，通过该方法还能对数据进行有效辨别，进而达到提高数据准确性的目的。

第三，聚类分析法。聚类分析法实际就是对多种数据类型进行归类处理的一种方法。其能够实现零碎数据的有效整理，使数据信息能够具有更高的规范性及层次性。通过这种方法能够在类型不同，且无序、混乱的数据当中找到具有实际价值的信息。但这种方法也有较为明显的缺陷，无法保证数据信息分类的精准性，所以该方法目前主要在心理学领域以及数据识别领域进行应用。

第四，偏离分析法。这种方法主要应用在海量数据分析中，针对某些特殊案例进行分析，或者是针对试验当中的偏差结果进行分析。通过此类特殊数据的分析，能够明确偏差问题的产生原因，进而为企业危机处理提供支持。这种数据挖掘方法通常在风险识别、风险评估和风险预警等方面进行应用。

第五，神经网络分析法。该方法主要是对人类大脑活动方式的一种模拟，根据人类大脑神经对于信息的记忆及处理方式，可以对庞杂的信息进行分析，并通过抽象处理获得相应的计算结果。这种方法主要是以数学模型算法为基础来实现的，所以在具体应用当中，必须要输入数值型的研究值，以此来保证数据的挖掘效果[2]。

3 大数据时代背景下数据挖掘技术的具体应用

3.1 在电信方面

科技的进步对我国电信行业的发展有巨大的推动作用。随着现代社会的发展，各界对于电信服务质量的要求也在不断提升。而对于电信行业来说，其应用数据信息的水平会对其服务质量造成直接的影响。因此，想要满足现代社会发展需求，提高自身的服务水平，就必须不断地强化自身的数据利用水平。但电信行业不同于其他行业，其数据信息的综合性更强，所以在进行数据处理的过程中，还需要对各种数据挖掘技术进行合理地应用。通过数据挖掘技术，不仅能够使各项电信数据更具有条理性，实现用户信息的准确记录，还能有效降低企业的用户管理难度，并为企业提供更为全面、细致的数据信息，使其能够以用户实际需求为基础，对自身服务进行调整和优化。

3.2 在科研方面

众所周知，在科学研究过程中，往往需要通过大量的实验工作论证其研究内容，以此来保证科研成果的快速转化。而大量实验的背后必须要有海量数据作为支撑，这些数据需要相关人员进行有效地统计，并做好数据关联性的归纳和分析工作，以此来掌握数据变化的相关规律。而对数据挖掘技术进行有效应用，不仅能够深入挖掘各项科研数据，减少科研人员的工作量，实现科研效率的有效提升，还能对数据处理工作的科学性和准确性加以保证，避免人为因素对于数据处理质量的影响，为科研成果的快速研发与转化提供了有力支持。

3.3 在医疗方面

在医疗领域当中，加强对数据挖掘技术的应用，一方面能够使医护人员的工作量有效降低，提高诊治工作的效率。另一方面，能够使疾病诊断活动更加精准，确保医疗服务的质量。医院在长期运行的过程中积累的数据信息是不可估量的，而单纯地应用传统处理方式对这些数据信息进行处理，不仅会造成相关资源的大量消耗，还无法确保数据处理的质量和效率。而加强对数据挖掘技术的应用，则可以对医院当中的各类数据进行整理、分类，并结合医护人员的检索内容提供相应的信息支持，在这种情况下，医护人员的诊断操作能够获得更多的实际参考，从而使诊断更加科学、精准。

3.4 在制造业方面

在制造业当中，各种零部件是保证生产活动有效进行的基础，而在生产相关零部件的过程中，往往需要展开对各种类型数据的收集和分析，并以此为基础来提高生产效率，进而达到提高产品合格率的目的。而应用数据挖掘技术，能够有效地收集相关数据，并展开分析，帮助相关企业及时发现生产过程中的影响因素，明确各产品的优缺点。并通过相关改进措施，达到提高产品合格率和优化产品设计的目的，而这对于企业市场份额的获取以及经济效益的提升有着非常积极的作用[3]。

3.5 在教育方面

在教育改革不断深化的背景下，学生综合素质的培养已经成为了教育领域的主要目标之一，而这种目标需要教师全面了解学生的实际情况，并以此为基础，制定相应的教学方案。但在教学中，教师与学生的接触时间毕竟是有限的，而且大部分时间都用于教学活动，教师往往无法对学生进行全面了解，更无法实现教学计划的科学编制。而通过数据挖掘技术的加强应用，教师可以整理和分析学生的相关数据，明确学生的兴趣爱好、学习习惯以及性格特点等。在这种情况下，教师在课堂当中可以选择学生感兴趣，且更加契合学生实际情况的方法来开展教学活动，从而有效提高课堂教学的针对性和有效性[4]。

3.6 在计算机安全方面

计算机已经成为了人们生活的重要组成部分，越来越多的人开始习惯应用计算机进行工作、购物以及休闲娱乐，这也使得计算机当中存储着大量的用户信息，一旦不法分子通过相关手段对计算机进行入侵，不仅会影响计算机的正常使用，还可能会造成用户信息的丢失，甚至为用户带来一定的经济损失。而应用数据挖掘技术，则可以有效提高计算机的安全水平，将该项技术与计算机防火墙相结合，能够帮助用户针对网络当中的各种病毒及安全隐患进行有效地甄别和筛选，避免隐藏病毒的软件进入到计算机当中，从而有效保证计算机网络的正常使用，保证用户信息及财产的安全性[5]。

3.7 在新闻媒体方面

对新闻报道而言，及时性、真实性以及客观性是非常重要的影响因素，但受大数据时代的影响，目前的新闻报道往往无法保证及时性，尤其是时下热门事件的报道，很多都存在内容同质化的问题。而对数据挖掘技术进行应用，不仅能够实现海量数据的储存、分析和管理，还能以历史数据为基础，对数据行为展开预测，有效提高新闻采编工作的预见性。相关工作人员只需要根据数据分析及预测的结果，就能够预见部分新闻信息，这不仅能够确保其报道的时效性，还能使新闻报道工作的质量得到相应的保证[6]。

3.8 在银行征信调查方面

在现代社会不断发展的进程中，超前消费已经成为了人们的重要消费形式，而信用卡则是人们实现超前消费典型产品，但在进行信用卡办理的过程中，银行往往需要对用户的信息进行分析和确认，了解其消费能力和征信情况，从而避免坏账的出现。而应用数据挖掘技术，可以帮助银行针对信用卡申办用户的违约预测数据进行分析，结合其分析结果，能够帮助银行更好地挖掘优质客户，并减少违约客户的损害[7]。

4 数据挖掘技术未来的发展前景

随着大数据时代的深入发展，各领域对于数据挖掘技术的重视程度也在不断提升，同时对于数据挖掘技术的要求也会逐渐提升，对此还需要相关领域对数据挖掘技术进行不断革新，才能更好地满足社会发展需求。

4.1 算法不断优化

对于数据挖掘技术而言，算法是其有效应用的基础保障，因此，算法自身的科学性及合理性将会对数据挖掘技术的效果造成直接的影响。未来各领域的数据将会变得越来越庞杂，想要更好地进行数据挖掘和分析，实现相关数据的有效应用，相应的算法也要进行不断地改进和创新，如此才能有效提高数据挖掘工作的准确性和高效性，使数据挖掘技术能够获得更为广阔的应用空间。

4.2 多媒体数据的应用

在信息技术不断发展的情况下，越来越多的多媒体数据被应用在实践当中，而多媒体数据主要是由图片、视频、音频以及文字等内容构成，其数据类型更多，且更为复杂。而对于这些数据，传统的数据挖掘技术并不能实现有效的收集和分析。因此，在未来的发展中，以多媒体数据为目标的新型挖掘技术将会得到飞速发展，进而实现多媒体数据的精准处理，实现相关数据信息的有效获取。

4.3 与其他系统更好地结合

在未来发展过程中，人们在数据处理方面的需求也将不断提升，在这种情况下，单纯使用数据挖掘技术已然无法满足人们的实际需求。如果能够将计算机系统与数据挖掘技术有效结合起来，则可以进一步提高数据挖掘的质量。但需要注意的是，在推动数据挖掘技术与相关系统集成应用时，必须要灵活地应用各种数据挖掘技术，也只有如此才能充分发挥其应用价值出来[8]。

5 结束语

在大数据时代背景下，对数据挖掘技术进行有效的应用，能够对各行业的发展产生巨大的推动作用，因此相关领域一定要对此类技术保持高度的重视，要结合自身实际，对各种数据挖掘技术进行合理应用，以此来实现自身所需信息的有效获取，使自身的发展能够获得相应的数据支持，进而达到提高自身决策科学性和有效性的目的。