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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究論文

時(shí)間:2023-05-02 11:35:00 論文范文 我要投稿
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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究論文

  摘要“:互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的實(shí)施促進(jìn)了我國信息技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)海量信息的統(tǒng)計(jì)、分析以及利用等,因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在生活實(shí)踐中得到了廣泛的應(yīng)用。因此本文希望通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析,分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中具體應(yīng)用的策略,以此更好的促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究論文

  關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;應(yīng)用;發(fā)展

  1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概述

  數(shù)據(jù)挖掘是通過對(duì)各種數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有選擇的統(tǒng)計(jì)、歸類以及分析等挖掘隱含的有用的信息,從而為實(shí)踐應(yīng)用提出有用的決策信息的過程。通俗的說數(shù)據(jù)挖掘就是一種借助于多種數(shù)據(jù)分析工具在海量的數(shù)據(jù)信息中挖掘模數(shù)據(jù)信息和模型之間關(guān)系的技術(shù)總裁,通過對(duì)這種模型進(jìn)行認(rèn)識(shí)和理解,分析它們的對(duì)應(yīng)關(guān)系,以此來指導(dǎo)各行各業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展,提供重大決策上的支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)海量數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)、分析等因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)呈現(xiàn)以下特點(diǎn):一是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是借助各種其它專業(yè)學(xué)科的知識(shí),從而建立挖掘模型,設(shè)計(jì)相應(yīng)的模型算法,從而找出其中的潛在規(guī)律等,揭示其中的內(nèi)在聯(lián)系性;二是數(shù)據(jù)挖掘主要是處理各行數(shù)據(jù)庫中的信息,因此這些信息是經(jīng)過預(yù)處理的;三是以構(gòu)建數(shù)據(jù)模型的方式服務(wù)于實(shí)踐應(yīng)用。當(dāng)然數(shù)據(jù)挖掘并不是以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)理論為目的,而是為了在各行各業(yè)的信息中找出有用的數(shù)據(jù)信息,滿足用戶的需求。

  2數(shù)據(jù)挖掘的功能

  結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概述,數(shù)據(jù)挖掘主要具體以下功能:一是自動(dòng)預(yù)測趨勢和行為。數(shù)據(jù)挖掘主要是在復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫中尋找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通過數(shù)據(jù)挖掘可以快速的將符合數(shù)據(jù)本身的數(shù)據(jù)找出來;二是關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)性就是事物之間存在某種的聯(lián)系性,這種事物必須要在兩種以上,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是在復(fù)雜的數(shù)據(jù)中存在一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí);三是概念描述。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述;四是偏差檢測。

  3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的步驟分析

  3.1處理過程

  數(shù)據(jù)挖掘雖然能夠?qū)崿F(xiàn)在復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫中尋求自己的數(shù)據(jù)資源,但是其需要建立人工模型,根據(jù)人工模型實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分析以及利用等。

  3.2關(guān)鍵技術(shù)

  由于數(shù)據(jù)挖掘涉及到很多專業(yè)學(xué)科,因此相對(duì)來說,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合多門專業(yè)技術(shù)學(xué)科的知識(shí),結(jié)合實(shí)踐,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要應(yīng)用到以下算法和模型:一是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法。采取傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法主要有抽樣技術(shù),也就是采取相應(yīng)的策略對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的抽樣。多元化統(tǒng)計(jì)和統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法;二是可視化技術(shù),可視化技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的熱點(diǎn),它是采取可視化技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘過程的結(jié)合,以直觀的圖形等使人們更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);三是決策樹。決策樹需要對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行幾遍的掃描之后,才能完成,因此其在具體的處理過程中可能會(huì)包括很多的預(yù)測變量情況;四是4)聚類分析方法。聚類分析方法是一種非參數(shù)分析方法,主要用于分析樣本分組中多維數(shù)據(jù)點(diǎn)間的差異和聯(lián)系。判別分析法需要預(yù)先設(shè)定一個(gè)指針變量,假設(shè)總體為正太分布,必須嚴(yán)格遵守?cái)?shù)理依據(jù)。而聚類分析則沒有這些假設(shè)和原則,只需要通過搜集數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換成相似矩陣兩個(gè)步驟,就能完成聚類分析的全過程。聚類分析主要用于獲取數(shù)據(jù)的分布情況,能夠簡單方便的發(fā)現(xiàn)全局的分布模式,識(shí)別出密集和系數(shù)區(qū)域;此外,對(duì)于單個(gè)類的分析也有很強(qiáng)的處理能力,能深入分析每個(gè)類的特征,并找出變量和類之間的內(nèi)在聯(lián)系。基于距離、層次、密度和網(wǎng)絡(luò)的方法是最常用的聚類分析方法。

  4數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用

  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖然在我國發(fā)展的時(shí)間還不長,但是其在實(shí)踐中的應(yīng)用已經(jīng)非常的廣泛,因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中的應(yīng)用價(jià)值是非常大的,其可以提取隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用信息,具體來看,其主要應(yīng)用在:(1)在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用。人體的奧秘是無窮無盡的,人類遺傳密碼的信息、人類疾病史和治療方法等,都隱含了大量數(shù)據(jù)信息。采用數(shù)據(jù)挖掘來解決這些問題,將給相關(guān)工作者的工作帶來很大方便。此外,醫(yī)院內(nèi)部醫(yī)藥器具的管理、病人檔案資料的整理、醫(yī)院內(nèi)部結(jié)構(gòu)的管理等,也是龐大的數(shù)據(jù)庫。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,深入分析人類疾病間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律,幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療,能夠有效提高醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確率,對(duì)人類的健康和醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展有十分重要的作用。(2)在電信業(yè)中的應(yīng)用。隨著三網(wǎng)融合技術(shù)的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的電信業(yè)務(wù)已經(jīng)不能滿足當(dāng)前社會(huì)發(fā)展的需求,而是側(cè)重通信、圖像以及網(wǎng)絡(luò)等業(yè)務(wù)的融合,而實(shí)現(xiàn)“三網(wǎng)融合”的關(guān)鍵技術(shù)是實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分析與統(tǒng)計(jì),因?yàn)槿W(wǎng)融合會(huì)帶來更多的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都需要充分的挖掘,以此實(shí)現(xiàn)“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信業(yè)務(wù)有效的結(jié)合起來,能夠提高資源利用率,更深入的了解用戶的行為,促進(jìn)電信業(yè)務(wù)的推廣,幫助各行各業(yè)獲取更大的經(jīng)濟(jì)效益。(3)在高校貧困生管理的應(yīng)用。貧困生管理分析系統(tǒng)主要應(yīng)用了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),其主要是將高校貧困生的各種信息統(tǒng)一納入到高校信息管理平臺(tái)中,然后根據(jù)具體的貧困生劃分標(biāo)準(zhǔn),建立模型,進(jìn)而對(duì)學(xué)生的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)貧困生信息的科學(xué)管理,便于高校管理者及時(shí)了解學(xué)生的信息。

  5結(jié)語

  總之?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中的廣泛應(yīng)用,為我國互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐,但是由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中還存在某些技術(shù)問題,比如各種模型和技術(shù)難于集成、缺少與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)耦合的通用API或挖掘系統(tǒng)僅提供孤立的知識(shí)發(fā)現(xiàn)功能,難于嵌入大型應(yīng)用等問題導(dǎo)致挖掘技術(shù)在實(shí)踐中的應(yīng)用還存在缺陷,因此需要我們加大對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)一步研究,以此更好地實(shí)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略。

  作者:陳建偉 李麗坤 單位:安陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院

  參考文獻(xiàn)

  [1]舒正渝.淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用[J].中國西部科技,2010(02).

  [2]諶章俊,蔣智剛.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)[J].現(xiàn)代情報(bào),2007(05).

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