大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)淺見

何智文 鄧倫丹

南昌大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院(南昌 330029)

大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)淺見

何智文 鄧倫丹

南昌大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院(南昌 330029)

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，在大數(shù)據(jù)觀念不斷提出的今天，加強數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘及時的應(yīng)用已成為大勢所趨。那么在大數(shù)據(jù)教學(xué)過程中，我們必須掌握大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵，并對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行分析，從而明確大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，促進各項數(shù)據(jù)的處理，提高大數(shù)據(jù)處理能力。

大數(shù)據(jù)時代；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；應(yīng)用

大數(shù)據(jù)是對全球的數(shù)據(jù)量較大的一個概括，且每年的數(shù)據(jù)增長速度較快。而數(shù)據(jù)挖掘，主要是從多種模糊而又隨機、大量而又復(fù)雜且不規(guī)則的數(shù)據(jù)中，獲得有用的信息知識，從數(shù)據(jù)庫中抽絲剝繭、轉(zhuǎn)換分析，從而掌握其潛在價值與規(guī)律。所以大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)處理技術(shù)要求更高，要想確保數(shù)據(jù)處理成效得到提升，就必須切實加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)工作的開展，才能更好地促進數(shù)據(jù)處理職能的轉(zhuǎn)變，提高數(shù)據(jù)處理效率，優(yōu)化學(xué)生的學(xué)習(xí)成效。以下就大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)做出如下分析。

1 大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)教學(xué)方法分析

數(shù)據(jù)挖掘的過程實際就是對數(shù)據(jù)進行分析和處理，所以其基礎(chǔ)就在于數(shù)據(jù)的分析方法。要想確保分析方法的科學(xué)性，就必須確保所采用算法的科學(xué)性和可靠性，獲取數(shù)據(jù)潛在規(guī)律，并采取多元化的分析方法促進問題的解決和優(yōu)化。以下就幾種常見的數(shù)據(jù)分析教學(xué)方法做出簡要的說明。

一是歸類法，主要是將沒有指向和不確定且抽象的數(shù)據(jù)信息予以集中，并對集中后的數(shù)據(jù)實施分類整理和編輯處理，從而確保所形成的數(shù)據(jù)源具有特征一致、表現(xiàn)相同的特點，從而為加強對其的研究提供便利。所以這一分析方法能有效的滿足各種數(shù)據(jù)信息處理。

二是關(guān)聯(lián)法，由于不同數(shù)據(jù)間存在的關(guān)聯(lián)性較為隱蔽，采取人力往往難以找出其信息特征，所以需要預(yù)先結(jié)合信息關(guān)聯(lián)的表現(xiàn)，對數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)管理方案進行制定，從而完成基于某種目的的前提下對信息進行處理，所以其主要是在一些信息處理要求高和任務(wù)較為復(fù)雜的信息處理工作之中。

三是特征法，由于數(shù)據(jù)資源的應(yīng)用范圍較廣，所以需要對其特征進行挖掘。也就是采用某一種技術(shù)，將具有相同特征的數(shù)據(jù)進行集中。例如采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)時，主要是對大批量復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，對非常復(fù)雜的模式進行抽取或者對其趨勢進行分析。而采取遺傳算法，則主要是對其他評估算法的適合度進行評估，并結(jié)合生物進化的原理，對信息數(shù)據(jù)的成長過程進行虛擬和假設(shè)，從而組建出半虛擬、半真實的信息資源。再如可視化技術(shù)則是為數(shù)據(jù)挖掘提供輔助，采取多種方式對數(shù)據(jù)的挖掘進行指導(dǎo)和表達[1]。

2 大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)要點的分析

2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)流程分析

在數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)過程中，其流程主要是以下幾點：首先做好數(shù)據(jù)準備工作，主要是在挖掘數(shù)據(jù)之前，就引導(dǎo)學(xué)生對目標數(shù)據(jù)進行準確的定位，在尋找和挖掘數(shù)據(jù)之前，必須知道所需數(shù)據(jù)類型，才能避免數(shù)據(jù)挖掘的盲目性。在數(shù)據(jù)準備時，應(yīng)根據(jù)系統(tǒng)的提示進行操作，在數(shù)據(jù)庫中輸入檢索條件和目標，對數(shù)據(jù)信息資源進行分類和清理，以及編輯和預(yù)處理。其次是在數(shù)據(jù)挖掘過程中，由于目標數(shù)據(jù)信息已經(jīng)被預(yù)處理，所以就需要在挖掘處理過程中將其高效正確的應(yīng)用到管理機制之中，因而數(shù)據(jù)挖掘的過程十分重要，所以必須加強對其的處理。

例如在數(shù)據(jù)挖掘中，引導(dǎo)學(xué)生結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘目標要求，針對性的選取科學(xué)而又合適的計算和分析方法，對數(shù)據(jù)信息特征與應(yīng)用價值等進行尋找和歸納。當然，也可以結(jié)合程序應(yīng)用的需要，對數(shù)據(jù)區(qū)域進行固定，并在固定的數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)分類的挖掘數(shù)據(jù)，從而得到更具深度和內(nèi)涵以及價值的數(shù)據(jù)信息資源，并就挖掘到的數(shù)據(jù)結(jié)果進行分析和解釋，從結(jié)果中將具有使用價值和意義的規(guī)律進行提取，并還原成便于理解的數(shù)據(jù)

語言。最后是切實加強管理和計算等專業(yè)知識的應(yīng)用，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實施中進行的總結(jié)和提取所獲得的數(shù)據(jù)信息與評估結(jié)果在現(xiàn)實之中應(yīng)用，從而對某個思想、決策是否正確和科學(xué)進行判斷，最終體現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘及時的應(yīng)用價值，在激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的同時促進教學(xué)成效的提升。

2.2 挖掘后的數(shù)據(jù)信息資源分析

數(shù)據(jù)信息資源在挖掘后，其自身的職能作用將變得更加豐富，所以在信息技術(shù)環(huán)節(jié)下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)隨著限定條件的變化，而將數(shù)據(jù)挖掘信息應(yīng)用于技術(shù)管理和決策管理之中，從而更好地彰顯數(shù)據(jù)在經(jīng)濟活動中的物質(zhì)性質(zhì)與價值變化趨勢，并結(jié)合數(shù)據(jù)變化特點和具體的表現(xiàn)規(guī)律，從而將數(shù)據(jù)信息的基本要素、質(zhì)量特點、管理要求等展示出來，所以其表現(xiàn)的形式十分豐富。因而在數(shù)據(jù)挖掘之后的信息在職能范圍和表現(xiàn)形式方式均得到了豐富和拓展，而這也在一定程度上體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)擬定目標服務(wù)具有較強的完整性，且屬于特殊的個體物品，同時也是對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展，從而更好地滿足當前大數(shù)據(jù)時代對信息進行數(shù)據(jù)化的處理，并對不同種類業(yè)務(wù)進行整合和優(yōu)化，從而促進數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)服務(wù)的一體化水平。

2.3 大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用必須注重信息失真的控制

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信息主要是源于大數(shù)據(jù)和社會，所以在當前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需求不斷加大的今天，為了更好地促進所挖掘數(shù)據(jù)信息的真實性，促進其個性化職能的發(fā)揮，必須在大數(shù)據(jù)背景下注重信息失真的控制，切實做好數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)管理的各項工作。這就需要引導(dǎo)學(xué)生考慮如何確保數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大數(shù)據(jù)背景下的職能得到有效的發(fā)揮，盡可能地促進數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)信息資源的升級和轉(zhuǎn)型，以大數(shù)據(jù)背景為載體，促進整個業(yè)務(wù)和技術(shù)操作流程的一體化，從而更好地將所有數(shù)據(jù)資源的消耗和變化以及管理的科學(xué)性和有效性，這樣我們就能及時的找到資源的消耗源頭，從而更好地對數(shù)據(jù)資源的消耗效益進行評價，最終促進業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化，并結(jié)合大數(shù)據(jù)背景對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的職能進行拓展，促進其外部信息與內(nèi)部信息的合作，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)信息的職能進行有效的控制，才能更好地促進信息失真的控制[2]。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用實踐

學(xué)習(xí)的最終目的是為了更好的應(yīng)用，隨著時代的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將在越來越多的行業(yè)中得以應(yīng)用。這就需要高校教師引導(dǎo)學(xué)生結(jié)合實際需要強化對其的應(yīng)用。例如在市場營銷行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用這主要是因為數(shù)據(jù)挖掘能有效的解析消費者的消費行為和消費習(xí)慣，從而利用其將銷售方式改進和優(yōu)化，最終促進產(chǎn)品銷量的提升。與此同時，通過對購物消費行為的分析，掌握客戶的忠誠度和消費意識等，從而針對性的改變營銷策略，同時還能找到更多潛在的客戶。再如在制造業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，其目的就在于對產(chǎn)品質(zhì)量進行檢驗。引導(dǎo)學(xué)生深入某企業(yè)實際，對所制造產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進行研究，從而找出其存在的規(guī)則，并對其生產(chǎn)流程進行分析之后，對其生產(chǎn)的過程進行分析，從而更好地對生產(chǎn)質(zhì)量的影響因素進行分析，并促進其效率的提升。換言之，主要就是對各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行篩選，從而得出有用的數(shù)據(jù)和知識，再采取決策樹算法進行統(tǒng)計決策，并從中選取正確決策，從而更好地對產(chǎn)品在市場中的流行程度，決定生產(chǎn)和轉(zhuǎn)型的方向。再如在教育行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，主要是為了更好地對學(xué)習(xí)情況、教學(xué)評估和心里動向等數(shù)據(jù)進行分類和篩選，從而為學(xué)校的教學(xué)改革提供參考和支持。比如為了更好地對教學(xué)質(zhì)量進行評估，就需要對教學(xué)質(zhì)量有關(guān)項目進行整合與存儲，從而更好地促進其對教學(xué)質(zhì)量的評估，而這一過程中，就需要采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對有關(guān)教學(xué)項目中的數(shù)據(jù)進行挖掘和處理，促進其應(yīng)用成效的提升[3]。

4 結(jié)語

綜上所述，在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在各行各業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用，所以為了更好地滿足應(yīng)用的需要，在實際教學(xué)工作中，我們必須引導(dǎo)學(xué)生切實加強對其特點的分析，并結(jié)合實際需要，切實注重數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，才能促進其應(yīng)用成效的提升，最終達到學(xué)以致用的目的。

[1]李平榮.大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用[J].重慶三峽學(xué)院學(xué)報,2014,03:45-47.

[2]歐陽柏成.大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探究[J].電腦知識與技術(shù),2015,15:3-4+9.

[3]孔志文.大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2015,23:195.

(責任編輯：文婷)

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10.19469/j.cnki.1003-3319.2016.04.0031