大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用研究范文

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摘要：大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在多個領(lǐng)域都有所應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將高性能計算、機器學(xué)習(xí)、人工智能、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)庫技術(shù)以及專家系統(tǒng)等多個方面的知識融合在一起，能夠快速在海量信息中挖掘出潛在的、有價值的內(nèi)容。那么，在大數(shù)據(jù)時代下究竟該如何應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)呢？文章筆者將對數(shù)據(jù)挖掘的基本方法進行分析，探討該技術(shù)的應(yīng)用策略。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時代；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘是一門新興的學(xué)科，其誕生于20世紀(jì)80年代，其主要面向商業(yè)應(yīng)用的人工智能研究領(lǐng)域，從技術(shù)角度來說，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的復(fù)雜的、不規(guī)則的、隨機的，模糊的數(shù)據(jù)中獲取隱含的，受眾事先沒有發(fā)覺的、有潛在價值和知識的過程。

1數(shù)據(jù)挖掘的基本分析方法

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過程中，分析方法可以說是其最為基礎(chǔ)和核心的內(nèi)容，借助科學(xué)可靠的算法才能更好的實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，理清數(shù)據(jù)中潛在的各種規(guī)律，使所挖掘的數(shù)據(jù)作用得到最大限度的發(fā)揮，通過不同的分析方法，可以解決不同的問題，當(dāng)前最為常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有聚類分析、特征數(shù)據(jù)分析法、關(guān)聯(lián)性分析等。下面，筆者將結(jié)合自身的理解和認(rèn)識，對不同分析方法進行詳細(xì)的論述。

1.1聚類分析法

所謂的聚類分析就是將各種數(shù)據(jù)對象按照其作用、功能及特性等進行聚類分組，然后形成板塊，這樣可以快速的將毫無邏輯的數(shù)據(jù)變成具有一定聯(lián)系性的分組數(shù)據(jù)，然后再對這些分組數(shù)據(jù)進行分析和利用，進一步挖掘出具有一定價值的數(shù)據(jù)，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用價值。但是需要注意的是該數(shù)據(jù)分析方法雖然可以快速的對數(shù)據(jù)進行分組，但是其缺陷也十分的明顯，即難以較好的結(jié)合數(shù)據(jù)類別、屬性等對數(shù)據(jù)進行分類，因此該分析方法應(yīng)用比較多的領(lǐng)域主要是心理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)識別等領(lǐng)域。

1.2特征性數(shù)據(jù)分析法

在大數(shù)據(jù)時代下，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)每秒鐘都是快速更新，數(shù)據(jù)爆炸式發(fā)展已經(jīng)成為時展的趨勢，數(shù)據(jù)資源的普及和應(yīng)用范圍可謂是越來越廣泛，但是面對網(wǎng)絡(luò)爆炸式數(shù)據(jù)，如何快速的搜尋出使用者所需要的數(shù)據(jù)，發(fā)揮相關(guān)數(shù)據(jù)的作用和價值就是一件值得思考的事情了，而特性分類逐漸發(fā)展成為當(dāng)前數(shù)據(jù)整理分類的主要內(nèi)容。在應(yīng)用特征性數(shù)據(jù)分析方法時，還有多種方法是通過計算機來實現(xiàn)虛擬數(shù)據(jù)分類的，專業(yè)的計算機工作者可以尋找數(shù)據(jù)之間存在的普遍規(guī)律然后完成數(shù)據(jù)的特性分析，在此基礎(chǔ)之上進行下一步的分類。

1.3關(guān)聯(lián)性分析法

網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)形形色色，千奇百怪，有的數(shù)據(jù)者為了保護數(shù)據(jù)往往會實施各種加密方法使得數(shù)據(jù)具有一定的隱蔽性，這樣可能就很難通過普通的數(shù)據(jù)分析法對相關(guān)數(shù)據(jù)進行挖掘和利用，而要解決該問題則可以通過關(guān)聯(lián)性分析法完成對于數(shù)據(jù)信息的關(guān)聯(lián)性識別，進而快速的獲取有效數(shù)據(jù)，幫助人力完成對各種數(shù)據(jù)分辨的任務(wù)，相較于其他的數(shù)據(jù)分析方法來說，這種分析方法實際上帶有很強的目的性，因此往往適用于對數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度要求相對比較高的信息管理工作。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

實際應(yīng)用中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體流程就是先通過對海量數(shù)據(jù)的保存，然后對保存好的數(shù)據(jù)進行分析、整理、選擇和轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)前提，前期準(zhǔn)備工作的好壞也直接決定了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的效率及質(zhì)量。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作完成之后工作人員需要進一步對數(shù)據(jù)進行挖掘，在挖掘的基礎(chǔ)之上對數(shù)據(jù)進行評估，然后達(dá)到應(yīng)用目的。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應(yīng)用于多個方面，其挖掘的結(jié)果可以參與到政府、企業(yè)和個人的決策中，數(shù)據(jù)挖掘的社會價值得到了最大限度的發(fā)揮，其不斷改變著人們的生活方式，而文章結(jié)合筆者自身的工作經(jīng)驗，嘗試分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校中的應(yīng)用，其具體如下所示。

2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校管理中的應(yīng)用

高校管理涉及到了多個方面的內(nèi)容，如學(xué)生在校的學(xué)習(xí)和生活中都涉及有管理方面的內(nèi)容，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校管理中的內(nèi)容主要包含有高校招生錄取、貧困生選擇以及優(yōu)秀學(xué)生和班干部的評比等工作。從高校管理的角度來說，其每年的招生工作是學(xué)?？沙掷m(xù)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，招生質(zhì)量高低直接影響到了高校教學(xué)質(zhì)量以及未來的發(fā)展動向，而將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到高校的招生管理工作中，可以快速有效的對學(xué)生高考成績、志愿填報方式以及生源地基本情況等進行多方面的信息整合與匯總，這樣可以更加科學(xué)的對學(xué)生情況進行評估，為學(xué)校選取更久優(yōu)質(zhì)的生源，促進高校的長遠(yuǎn)發(fā)展建設(shè)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的具體步驟就是通過對數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，建立相關(guān)的數(shù)據(jù)模型，然后借助分類算法，提取和挖掘最為有價值的信息，對所挖掘的數(shù)據(jù)進行存儲，以備后期使用，貧困生選擇以及優(yōu)秀學(xué)生和班干部評選中也可以應(yīng)用這種方式進行數(shù)據(jù)挖掘處理。

2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校課堂教學(xué)評價中的應(yīng)用

教學(xué)評價是教育教學(xué)工作的重要組成部分，其能夠幫助教師深入的了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，分析教學(xué)中存在的不足，并在后期的教學(xué)中及時的進行調(diào)整，這樣能夠有效的提升教育教學(xué)質(zhì)量，而在高校課堂教學(xué)中評價也是不可或缺的。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校課堂教學(xué)評價系統(tǒng)中的應(yīng)用主要也是借助關(guān)聯(lián)分析法，對各種數(shù)據(jù)進行挖掘和利用。在實際工作中首先需對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，數(shù)據(jù)的預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)鍵所在，如果預(yù)處理操作不當(dāng)則會直接影響到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用效率。數(shù)據(jù)預(yù)處理中需要將教師的基本信息、教學(xué)所教授課程以及教師的職稱、學(xué)歷、學(xué)生信息以及學(xué)生課表相關(guān)的信息進行數(shù)據(jù)初始記錄，然后再實際教學(xué)中對相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析處理，達(dá)到科學(xué)合理評價的目的。

2.3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持之下，高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)得以成功的構(gòu)建，該管理系統(tǒng)有助于學(xué)校各種重要信息的公布和搜索，該系統(tǒng)中管理要素主要是學(xué)校的領(lǐng)導(dǎo)、專業(yè)課教師、學(xué)生以及家長。信息系統(tǒng)的主要功能則應(yīng)當(dāng)包含，對不同的用戶設(shè)置不同的使用權(quán)限；針對學(xué)生的基本信息以及瀏覽管理網(wǎng)站的記錄要做到明確記錄；各個學(xué)院不同專業(yè)的學(xué)生課程則應(yīng)當(dāng)可以公布并允許學(xué)生根據(jù)實際情況修改的信息；學(xué)生成績管理的錄入和修改等功能。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)中的應(yīng)用主要借助的是決策樹的方法。

2.4數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書館信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

圖書館是高校的重要組成部分，圖書館內(nèi)擁有海量圖書資源其對于學(xué)生的學(xué)習(xí)發(fā)展有著極為重要的促進作用，那么在教育教學(xué)中該如何有效發(fā)揮這些圖書資源的作用，使其能夠為學(xué)生所用呢？數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的誕生給圖書館資源的應(yīng)用提供了更加廣闊的空間，如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以快速的對圖書館內(nèi)不同類型的圖書資源進行分類處理，了解學(xué)生的圖書借閱情況，以及當(dāng)前學(xué)校圖書館現(xiàn)有資源利用的基本情況，分析哪些圖書在學(xué)生心目中最受歡迎，這樣也可以為圖書館未來的發(fā)展建設(shè)提供更加可靠的方向，一定程度上來說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使得及圖書館資源得到了最大程度的優(yōu)化整合，高校圖書館的價值得到了有效的發(fā)揮。

3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用注意事項

大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖然在高校的多個領(lǐng)域得到了有效的應(yīng)用，給高校師生的學(xué)習(xí)和生活提供了較多的便利，但是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實際應(yīng)用中還有較多需要注意的事項，首先要保證數(shù)據(jù)的安全性，防止數(shù)據(jù)被泄露，高校數(shù)據(jù)涉及到了多種師生信息，這些信息一旦被泄露，可能會給師生的正常生活帶來一定的困擾，因此在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過程中，要注意做好信息的存儲與處理工作，降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。同時，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在應(yīng)用過程中對于計算機設(shè)備以及技術(shù)人員的應(yīng)用能力水平也有一定的要求，如果計算機設(shè)備落后，技術(shù)人員的應(yīng)用水平比較差，因此在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，還需及時的更新落后的計算機設(shè)備，保證各項設(shè)備軟件都是最新的，同時還需定期對技術(shù)人員進行培訓(xùn)，這樣也可以更好的發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用價值?？傊瑪?shù)據(jù)挖掘技術(shù)是計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進步的重要表現(xiàn)，其能夠高效快捷的從海量數(shù)據(jù)中挖掘出人們想要的隱藏信息，該技術(shù)在金融、管理、教學(xué)等多個行業(yè)都有所應(yīng)用，其推動了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，解決了傳統(tǒng)技術(shù)搜索中存在的不足，滿足了人們多元化的信息需求，而未來大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用面必將會越來越廣泛。

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作者：楊媛 單位：寧夏師范學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院