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摘要:近年來(lái),計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)快速發(fā)展的階段。隨著計(jì)算機(jī)性能的提升,計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的能力得到進(jìn)一步的加強(qiáng),應(yīng)用計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也被開發(fā)出來(lái),在如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)出色的數(shù)據(jù)處理能力得到了廣大用戶的青睞,其技術(shù)應(yīng)用迅速擴(kuò)散開來(lái),成為目前非常受歡迎的一門計(jì)算機(jī)技術(shù)。因此,作者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)及其應(yīng)用進(jìn)行了簡(jiǎn)單的探究和分析。
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;開發(fā);應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自開發(fā)以來(lái),便迅速在各行各業(yè)得到廣泛應(yīng)用,在我們的日常生活中,便能看到其技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景,如網(wǎng)上商城、自助停車等等。雖然這項(xiàng)技術(shù)的出現(xiàn)時(shí)間尚短,但因其滿足現(xiàn)代用戶對(duì)大量數(shù)據(jù)分析的需求,在應(yīng)用的同時(shí)得到了良好的發(fā)展,加速了各行業(yè)的發(fā)展進(jìn)程,豐富了社會(huì)行業(yè)的復(fù)雜性,推動(dòng)了我國(guó)社會(huì)主義現(xiàn)代化的建設(shè)。
一、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介
計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是通過(guò)海量的數(shù)據(jù)歸類比對(duì),根據(jù)業(yè)務(wù)需求,找到其中有用的數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)變化規(guī)律,提取出有價(jià)值的信息,幫助用戶做出正確的決定?,F(xiàn)在這項(xiàng)技術(shù)主要應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域,它的主要作用是幫助企業(yè)分析大量的客戶相關(guān)數(shù)據(jù),找到客戶的數(shù)據(jù)變化規(guī)律,分析獲取市場(chǎng)需求,制定高效的運(yùn)營(yíng)方案,提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。
二、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)
計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力主要是依靠一些算法來(lái)實(shí)現(xiàn)的,在如今復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求環(huán)境下,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了很多方便可靠的算法??梢愿鶕?jù)不同的數(shù)據(jù)處理需求,選擇合適的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)。豐富的算法知識(shí)庫(kù)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展奠定了理論基礎(chǔ)。如果數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)屬性相對(duì)獨(dú)立,使用樸素貝葉斯分類算法可以很好的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類歸納,但目前數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)一般彼此都會(huì)有所關(guān)聯(lián),這對(duì)應(yīng)用樸素貝葉斯分類算法會(huì)產(chǎn)生很大的結(jié)果誤差。對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)模型而已,它的可行性分析報(bào)告是非常重要的,可以應(yīng)用決策樹對(duì)其進(jìn)行靜態(tài)測(cè)試,根據(jù)測(cè)試結(jié)果判斷這個(gè)模型是否合理;但這個(gè)算法也有很多不足的地方,比如對(duì)于連續(xù)的數(shù)據(jù)字段比較難以處理,按時(shí)間排列的數(shù)據(jù)集會(huì)增加算法工作量等等。Logistic回歸可應(yīng)用于疾病的自動(dòng)診斷,通過(guò)算法分析出容易產(chǎn)生疾病的一些不良生活習(xí)慣,或者通過(guò)病人的生活習(xí)慣和身體特征分析病人患病的可能性。KNN算法適合對(duì)于那些出現(xiàn)概率較低的數(shù)據(jù)分類工作,這是一個(gè)比較成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。應(yīng)用Boosting算法不容易產(chǎn)生誤差,可以得到一個(gè)比較客觀的準(zhǔn)確結(jié)果。上面提及的算法只是常用的一部分,目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用問(wèn)題主要在于對(duì)算法的正確選擇,根據(jù)實(shí)際環(huán)境選擇合適的算法能做到事半功倍[1]。
三、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用
(1)教育方面。教育問(wèn)題影響著一個(gè)國(guó)家的人才培養(yǎng)計(jì)劃,計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用可以幫助國(guó)家解決很多教育方面的難題。在現(xiàn)階段國(guó)家提倡素質(zhì)教育的同時(shí),由于學(xué)生的自身性格千奇百異,加上學(xué)習(xí)環(huán)境對(duì)學(xué)生的影響,教育工作者很難做到因材施教,通過(guò)學(xué)校對(duì)學(xué)生信息的采集,應(yīng)用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中比對(duì)分析歸納整理,學(xué)??梢愿鶕?jù)整理好的學(xué)生信息分類總結(jié),為每一類學(xué)生制定合適的培養(yǎng)計(jì)劃,再通過(guò)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)整理,得到完善的教育大綱,可以減少教育工作者的工作量,提高教育效率,開發(fā)每位學(xué)生的潛力,為國(guó)家培養(yǎng)綜合素質(zhì)良好的人才,加快國(guó)家社會(huì)建設(shè)的發(fā)展。高校招生一直都是國(guó)家重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象,高校在招生方面首先考慮的是學(xué)生的質(zhì)量,然后就是學(xué)校的招生名額分配方案,為了確保學(xué)校的綜合發(fā)展,高校每年招生都會(huì)花費(fèi)大量的人力物力。計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,可以幫助學(xué)校對(duì)報(bào)考學(xué)生的數(shù)據(jù)處理,找到學(xué)校適合的學(xué)生來(lái)源,根據(jù)需求和數(shù)據(jù)比對(duì),為學(xué)校制定合適的招生名額分配方案,提高招生的工作效率,滿足了目前高校招生的工作需求。計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,幫助提高了我國(guó)學(xué)生的整體素質(zhì),優(yōu)化了高校的招生分配計(jì)劃,由此可見,我國(guó)在未來(lái)一段時(shí)間必將迎來(lái)人才爆發(fā)的階段。
(2)行政方面。計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,可以幫助解決行政方面一些傳統(tǒng)已久的問(wèn)題,例如城市出行和檔案管理問(wèn)題等等。在城市現(xiàn)代化迅速發(fā)展的今天,城市出行問(wèn)題一直是城市建設(shè)的一大難題,盡管搭配了便捷的城市交通工具,但擁擠的人群和出行時(shí)間的安排依然給城市出行帶來(lái)很多困擾。因此,一些即時(shí)出行呼叫軟件很好的滿足了城市出行的需求,這些軟件都涉及了相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),主控制系統(tǒng)將采集到的出行位置和時(shí)間等信息統(tǒng)一進(jìn)行處理和分析比對(duì),找到最合理的出行方案[2]。對(duì)于檔案的整理和保存一直是檔案部門的一大難關(guān),檔案信息的復(fù)雜性提高了檔案管理的難度,應(yīng)用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)檔案信息進(jìn)行有效分類歸納,減少檔案工作者的工作量。對(duì)檔案信息的數(shù)據(jù)分析,可以有效提高信息的回收利用率,從大量的檔案信息中提取到有用的信息幫助相關(guān)部門提高工作效率。
(3)商業(yè)方面。計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域,能獲取到巨大的經(jīng)濟(jì)效益。因此,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)于企業(yè)而言是具有重要戰(zhàn)略意義,其中最為突出的就是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。近幾年來(lái),計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展導(dǎo)致大批電子商務(wù)公司的興起,網(wǎng)購(gòu)逐漸成為新時(shí)代人類的日常生活習(xí)慣,巨量訂單在給企業(yè)帶來(lái)巨大經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí),也帶來(lái)了大量的客戶數(shù)據(jù),如何對(duì)這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效回收使用,是提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)很好的滿足了企業(yè)對(duì)客戶數(shù)據(jù)分析的需求,通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的深度挖掘,可以獲取到未來(lái)的客戶需求趨勢(shì),為企業(yè)的未來(lái)決策提供幫助,在未來(lái)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī),這對(duì)企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展是具有深遠(yuǎn)影響的。對(duì)于煤礦企業(yè),這個(gè)行業(yè)對(duì)礦井的安全需求是非常迫切的,運(yùn)用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助煤礦企業(yè)分析煤礦的數(shù)據(jù),制定合理的安全防范措施,還可以對(duì)地下作業(yè)進(jìn)行安全審核,保證煤礦采集工作的安全進(jìn)行,從而提高采礦的工作效率,提高煤礦企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。而且通過(guò)對(duì)地下采礦的評(píng)估和數(shù)據(jù)分析,還可以減少煤礦企業(yè)因?yàn)榈V難造成的經(jīng)濟(jì)損失。
四、結(jié)束語(yǔ)
計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一門非常高深的技術(shù),其中涉及非常多復(fù)雜的算法,要理解它們必須具備深厚的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。所以本文只是對(duì)此進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的分析報(bào)告,以目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展,可以預(yù)見這門技術(shù)在未來(lái)必定會(huì)有更加廣泛的應(yīng)用前景,相關(guān)企業(yè)應(yīng)該抓住機(jī)遇,努力投入到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究和開發(fā)中去。
參考文獻(xiàn)
[1]黃慶生.計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)及其應(yīng)用探究[J].科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新,2018(11):71-72.
[2]秦文靜.計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘的開發(fā)及其應(yīng)用研究[J].數(shù)碼世界,2018(1):193-194.
作者:丁凝 單位:沈陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院