淺談計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)應(yīng)用

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摘要：近年來，計算機(jī)技術(shù)進(jìn)入了一個快速發(fā)展的階段。隨著計算機(jī)性能的提升，計算機(jī)處理數(shù)據(jù)的能力得到進(jìn)一步的加強(qiáng)，應(yīng)用計算機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也被開發(fā)出來，在如今的大數(shù)據(jù)時代，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，成為目前非常受歡迎的一門計算機(jī)技術(shù)。因此，作者對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)及其應(yīng)用進(jìn)行了簡單的探究和分析。

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，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)用場景，如網(wǎng)上商城、自助停車等等。雖然這項技術(shù)的出現(xiàn)時間尚短，但因其滿足現(xiàn)代用戶對大量數(shù)據(jù)分析的需求，在應(yīng)用的同時得到了良好的發(fā)展，加速了各行業(yè)的發(fā)展進(jìn)程，豐富了社會行業(yè)的復(fù)雜性，推動了我國社會主義現(xiàn)代化的建設(shè)。

一、計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介

計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是通過海量的數(shù)據(jù)歸類比對，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，提取出有價值的信息，幫助用戶做出正確的決定。現(xiàn)在這項技術(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，分析獲取市場需求，制定高效的運(yùn)營方案，提高企業(yè)的競爭力。

二、計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)

計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)的處理能力主要是依靠一些算法來實現(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)。豐富的算法知識庫為數(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)庫的數(shù)據(jù)屬性相對獨立，使用樸素貝葉斯分類算法可以很好的對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類歸納，但目前數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一般彼此都會有所關(guān)聯(lián)，這對應(yīng)用樸素貝葉斯分類算法會產(chǎn)生很大的結(jié)果誤差。對于一個數(shù)據(jù)模型而已，它的可行性分析報告是非常重要的，可以應(yīng)用決策樹對其進(jìn)行靜態(tài)測試，根據(jù)測試結(jié)果判斷這個模型是否合理；但這個算法也有很多不足的地方，比如對于連續(xù)的數(shù)據(jù)字段比較難以處理，按時間排列的數(shù)據(jù)集會增加算法工作量等等。Logistic回歸可應(yīng)用于疾病的自動診斷，通過算法分析出容易產(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算法適合對于那些出現(xiàn)概率較低的數(shù)據(jù)分類工作，這是一個比較成熟的機(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)用問題主要在于對算法的正確選擇，根據(jù)實際環(huán)境選擇合適的算法能做到事半功倍[1]。

三、計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

（1）教育方面。教育問題影響著一個國家的人才培養(yǎng)計劃，計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用可以幫助國家解決很多教育方面的難題。在現(xiàn)階段國家提倡素質(zhì)教育的同時，由于學(xué)生的自身性格千奇百異，加上學(xué)習(xí)環(huán)境對學(xué)生的影響，教育工作者很難做到因材施教，通過學(xué)校對學(xué)生信息的采集，應(yīng)用計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行集中比對分析歸納整理，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)計劃，再通過計算機(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，為國家培養(yǎng)綜合素質(zhì)良好的人才，加快國家社會建設(shè)的發(fā)展。高校招生一直都是國家重點關(guān)注的對象，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，高校每年招生都會花費(fèi)大量的人力物力。計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，可以幫助學(xué)校對報考學(xué)生的數(shù)據(jù)處理，找到學(xué)校適合的學(xué)生來源，根據(jù)需求和數(shù)據(jù)比對，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。計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，幫助提高了我國學(xué)生的整體素質(zhì)，優(yōu)化了高校的招生分配計劃，由此可見，我國在未來一段時間必將迎來人才爆發(fā)的階段。

（2）行政方面。計算機(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)已久的問題，例如城市出行和檔案管理問題等等。在城市現(xiàn)代化迅速發(fā)展的今天，城市出行問題一直是城市建設(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間的安排依然給城市出行帶來很多困擾。因此，一些即時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間等信息統(tǒng)一進(jìn)行處理和分析比對，找到最合理的出行方案[2]。對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)用計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對檔案信息進(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，計算機(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)購逐漸成為新時代人類的日常生活習(xí)慣，巨量訂單在給企業(yè)帶來巨大經(jīng)濟(jì)效益的同時，也帶來了大量的客戶數(shù)據(jù)，如何對這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效回收使用，是提高企業(yè)競爭力的重要手段。計算數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)很好的滿足了企業(yè)對客戶數(shù)據(jù)分析的需求，通過對這些數(shù)據(jù)的深度挖掘，可以獲取到未來的客戶需求趨勢，為企業(yè)的未來決策提供幫助，在未來的市場競爭中搶占先機(jī)，這對企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展是具有深遠(yuǎn)影響的。對于煤礦企業(yè)，這個行業(yè)對礦井的安全需求是非常迫切的，運(yùn)用計算機(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。而且通過對地下采礦的評估和數(shù)據(jù)分析，還可以減少煤礦企業(yè)因為礦難造成的經(jīng)濟(jì)損失。

四、結(jié)束語

計算機(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)。所以本文只是對此進(jìn)行一個簡單的分析報告，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)在未來必定會有更加廣泛的應(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：沈陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院