基于大数据时代的数据挖掘技术与应用

数据挖掘,即是处理和分析随意性强和模糊性强的数据信息,该过程较为烦琐和复杂,根据数据类型不同,要选择适宜的数据挖掘技术,以此来实现获取精准数据的目的。虽然不同数据所采取的数据挖掘方法不同,但在具体实施过程中,步骤基本相同,即先分析判断数据的特征和形式,以确定挖掘价值,然后根据数据挖掘需求确定数据挖掘标准并清理残余的数据,最后开展数据深度挖掘工作。目前,数据挖掘技术广泛应用到了各行业的发展中,深度挖掘数据的内涵,最大化发挥数据价值,结合各行业的不同需求来开展数据挖掘工作,为行业未来发展奠定坚实的数据基础,推进行业的高效发展。

二、常见的数据挖掘方法

如何最大化发挥出数据挖掘技术的作用,并提高数据挖掘的准确性?要始终围绕以实际出发为原则,结合数据类型选择合适的数据挖掘技术。一般情况而言,数据挖掘方法有以下几种,具体为:

(一)聚类分析法

此分析法主要针对碎片化的信息数据,将该类数据进行整理并分类归纳,使原本杂乱无章的数据变得有条理,并从中提取有价值的信息资讯,由此提高数据的规范性,最大化发挥数据的价值。在实际应用聚类分析法过程中,也存在一些问题,比如数据信息不能精确归类等等。所以,这种方法大部分应用于心理学,也会应用于资料辨识。

(二)关联分析法

关联分析法,即为定位有价值的信息数据,然后基于各种数据之间的内在关系,提炼出有用的信息。关联分析法是赋予事物之间的关联性理论,由此所产生的分析方法。所以,该分析方法可以通过各种数据之间的内在规律和联系获得有价值的数据,同时又能很好地分析处理数据,因此是各行业普遍使用的分析方法。

(三)特征分析法

三、基于大数据时代下数据挖掘技术的具体应用分析

以大数据环境为根本依托,数据挖掘技术在各行业中广泛应用,推动了行业发展的速度和社会的发展。下文将从五个领域探析数据挖掘技术的具体应用。

(一)数据挖掘技术在科研领域的应用

在科研领域中,科研过程是以大量数据为支撑,如实验数据等,以最精准的数据来确保科研的可靠性和真实性。在科研过程中,既要统计各种资料,又要分析归纳各资料之间的联系,掌握数据资料变化的规律以及数据资料本身的特性。在科研工作中,可以借助数据挖掘技术,深入挖掘数据信息,由此来简化数据资料的处理流程,进而提高研究效率;另外,通过应用数据挖掘技术可以有效保证资料处理的科学性和规范性,规避人为错误。

(二)数据挖掘技术在电信领域的应用

(三)数据挖掘技术在教育领域的应用

新课标对学校提出了要求,要制定高效的教学计划,全面提升学生的综合能力。学校和教师只有对学生的学习兴趣、性格特点、积极程度等各种数据有了全面的掌握,才能有的放矢地制定有针对性的训练计划,学生的综合素养才能从根本上得到提高。在数据挖掘技术的帮助下,教师可以全面地分析和整理学生的各种资料信息,资料信息分析的结果可以充分反映学生的具体学习情况,不仅有助于教师更好地制定教学方案,也有利于学校制定管理方案。

(四)数据挖掘技术在制造业领域的应用

(五)数据挖掘技术在新闻媒体领域的应用

四、数据挖掘技术的发展前景

鉴于数据挖掘技术自身强大的优势,各行业对此技术的重视程度越来越高。通过应用数据挖掘技术,为企业自身的发展获取重要信息,对企业的升级发展意义重大,数据挖掘技术的发展前景非常广阔,且伴随着大数据技术的发展而不断升级优化。

(一)多媒体数据发展

多媒体数据广泛应用于计算机网络领域,在数据挖掘方面的应用较少。多媒体数据自身具有复杂度较高的特点,与传统的数据信息相比,其在分析处理中的难度会更大,数据类型也较为复杂化。对多媒体数据进行深入挖掘探究,可以不断拓宽数据挖掘技术的应用范围,推进数据挖掘技术向着更宽的领域迈进。

(二)优化创新算法

算法作为大数据挖掘技术的核心,其是否合理和科学与挖掘技术的应用水平直接挂钩。所以,今后数据挖掘技术的发展必须以原有算法为基础,不断优化和创新算法,以提升数据挖掘技术的精准性,由此来拓宽数据挖掘技术的使用范围。

(三)与其他系统的集成

在实际分析数据的过程中,如果仅凭应用数据挖掘技术,预期的数据处理结果较难实现,因为人们对数据处理的需求越来越高。所以可以考虑与计算机其他系统进行融合,实现数据挖掘技术与计算机系统的协作分析数据,更好满足数据处理需求。在实际应用数据挖掘技术的过程中,要发挥其应用的灵活性,才能在与其他系统的数据挖掘技术融合过程中,最大限度发挥挖掘技术的功能。

五、结语

参考文献:

[1]江静,黄昌昊.大数据时代档案数据挖掘的综合特征探析[J].黑龙江档案,2022(02):107-109.

[2]黄晓勇.大数据时代,深度报道须补上数据挖掘的“短板”[J].中国记者,2021(09):123-125.

[3]迎梅.大数据时代的数据挖掘与应用[J].网络安全技术与应用,2021(06):51-52.

[4]陈翌.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].现代工业经济和信息化,2021,11(05):85-86+102.

[5]李玉玲.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].计算机与网络,2020,46(24):46.

作者简介:

石轶良,1978年生,男,黑龙江省鹤岗市人,毕业于齐齐哈尔大学自动化专业,工学学士,对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员,就职于梅思安(中国)安全设备有限公司。

THE END
1.大数据挖掘的步骤是怎样的呢?大数据挖掘流程大数据挖掘是一个复杂而系统的过程,它利用计算机科学的方法和技术,对大量、多样化、高速增长的数据进行深入挖掘,以发现有价值的信息和知识。以下是大数据挖掘的主要步骤和方法: 一、大数据挖掘的步骤 数据收集: 从各种数据源中采集数据,包括结构化数据(如数据库中的表格)、半结构化数据(如XML、JSON等格式的数据)和非https://blog.csdn.net/weixin_54503231/article/details/141565108
2.什么是大数据挖掘方法帆软数字化转型知识库大数据挖掘方法是指通过使用各种技术和工具,从庞大的数据集中提取有价值的模式、知识和洞察的过程。大数据挖掘方法包括:数据预处理、数据清洗、数据集成、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示。其中,数据预处理是大数据挖掘过程中至关重要的一步,涉及对原始数据进行清洗、转换和准备,以确保其质量和一致性。数据预处理https://www.fanruan.com/blog/article/602183/
3.数据挖掘论文精选5篇论文3.2 大数据挖掘方法 大数据时代缺的不是数据, 而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔, 但是面对大量的数据, 不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用, 那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据, 通过云计算技术, 对数据的收集、存储都较为容易, 但对数据的https://www.ruiwen.com/lunwen/1801458.html
4.《大数据挖掘:系统方法与实例分析》(周英卓金武卞月青)简介MATLAB官方(MathWorks)资深大数据挖掘专家撰写,MathWorks官方及多位专家鼎力推荐。从技术、方法、案例、*实践4个维度循序渐进地讲解了大数据挖掘技的流程、方法和原理。 作者:周英 卓金武 卞月青出版社:机械工业出版社出版时间:2016年05月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥57.00 定价 ¥79.00 配送http://product.dangdang.com/23955674.html
5.北京大学—化柏林:大数据分析与挖掘技术主讲人介绍:化柏林,博士,北京大学信息管理系助理教授、研究员、硕士生导师。主要从事大数据情报分析与知识抽取研究。主持国家自然科学基金项目、国家社科基金等课题5项,出版著作2部,发表论文50余篇。 (通讯员 李玉媛)2018年11月23日15:30,我院邀请北京大学化柏林教授来我院918会议室开展题为《大数据分析与挖掘方法》https://sim.ccnu.edu.cn/info/1047/6862.htm
6.大数据金融第二章大数据相关技术数据挖掘的任务:关联分析、聚类分析、分类、回归、预测、序列和偏差分析。 五 数据解释 数据解释是一个面向用户的过程,它是指将大数据挖掘及分析结果在显示终端以友好、形象、易于理解的形式呈现给用户。 (一) 数据可视化 数据可视化技术主要是通过图形化方法进行清晰、有效的数据传递。 https://www.jianshu.com/p/d68251554c66
7.大数据的数据挖掘方案有哪些?大数据的数据挖掘方案有:1、神经网络方法;2、遗传算法;3、决策树方法;4、粗糙集方法;5、覆盖正例排斥反例方法;6、统计分析方法;7、模糊集方法。关于数据挖掘,你必须知道的几个主要方法数据挖掘是一门交叉性的新兴学科,它将数据可视化、数据库技术、高性能计算机、统计学、机器学习、模式识别、人工智能等多个范畴的https://www.linkflowtech.com/news/1986
8.什么是工业大数据常用的五种大数据分析方法星云联动大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。 语义引擎 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,https://www.istarscloud.com/electricity/3403.html
9.数据挖掘技术方法(精选十篇)大数据是下一个社会阶段的金矿和石油[3]。这对于审计人员既是挑战又是机遇。作为审计的核心方法———数据分析,能否有效地从各种超大规模的数据集中提取、挖掘有价值的信息,这将直接关乎审计效率。 1.3.2 全数据模式可以增加审计数据分析工作的精准性 在传统审计工作中,由于数据的繁杂,一般采用数据抽样分析。而大数据https://www.360wenmi.com/f/cnkeyg31vygx.html
10.数据挖掘与分析的六种经典方法论最近梳理了一下数据挖掘与分析的常用方法论,这里简要介绍6种模型。 1、CRISP-DM 模型 CRISP-DM是CrossIndustry Standard Process for Data Mining(跨行业数据挖掘标准流程)的字母缩写。CRISP-DM是由一家欧洲财团(时称SIG组织)在20世纪90年代中后期提出来的,是一套用于开放的数据挖掘项目的标准化方法,也是业内公认https://www.niaogebiji.com/article-30475-1.html
11.空间数据挖掘常用的17种方法腾讯云开发者社区PPV课大数据学习社区如果你对大数据感兴趣;如果你想转行做大数据;如果你想了解大数据是怎么改变我们生活,请点标题下蓝字关注PPV课大数据 问题1:空间数据挖掘有哪些常用方法,举例说明一种方法的原理及应用. 答:空间数据挖掘的常用方法有:统计法,聚类方法,关联规则发掘方法,Rough集方法,神经网络方法,云理论,证据理论,模糊https://cloud.tencent.com/developer/article/1101337
12.华为认证大数据方向(HCIE通过HCIE-Big Data认证,将证明您系统理解并掌握大型并行处理数据仓库平台的架构原理、分布式关系型数据库的设计和优化及应用开发;掌握大数据挖掘的基本原理,常用算法、常用挖掘方法、对华为大数据挖掘解决方案FusionInsight Miner和华为云机器学习服务MLS的熟练使用,胜任数据仓库开发、大数据分析、大数据数据挖掘和人工智能的相关http://m.edufly.cn/huawei/hcie/549.html
13.胡焕庸线存在性的大数据分析——中国人口分布特征的生态学及新由此可见, 这个数据体系由于其数据量和和数据源的多样性, 构成了一个大数据集合, 构成使用大数据挖掘方法分析的科学基础。由于缺少我国台湾地区的数据,所以在图中采用虚线表示我国台湾地区的疆域。 1.2 胡焕庸线的计算 根据胡焕庸线的表述, 胡焕庸线是从爱辉(今黑龙江黑河)到云南腾冲的一条直线, 在图1中绘制了https://www.ecologica.cn/stxb/ch/html/2019/14/stxb201812212776.htm