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    計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)及其應(yīng)用

    2018-02-26 12:23:22張佳
    電子技術(shù)與軟件工程 2018年17期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用探究開發(fā)

    張佳

    摘要

    計算機(jī)技術(shù)在快速的向前發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域,計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅推動計算機(jī)領(lǐng)域的發(fā)展,與此同時也為社會整體的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展促使各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量大幅度增長,快速地在大量數(shù)據(jù)當(dāng)中尋找目標(biāo)信息需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持。將統(tǒng)計學(xué)理論應(yīng)用于計算機(jī)功能當(dāng)中,逐漸產(chǎn)生了計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),與此同時,推動了云儲存技術(shù)和云計算的發(fā)展,解決了人們在工作和生活當(dāng)中的許多問題。

    【關(guān)鍵詞】計算機(jī) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 開發(fā) 應(yīng)用探究

    通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),人們可以在大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中尋找到目標(biāo)信息,在某種程度上可以大幅度提高人們的工作效率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展比較晚,還需要不斷的完善,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涵蓋了計算機(jī)技術(shù)的特性和統(tǒng)計學(xué)理論。經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展促使信息數(shù)量大幅度增長,為了在大量的信息數(shù)據(jù)當(dāng)中搜索到目標(biāo)信息,需要人們借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來實現(xiàn)。

    1 計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

    1.1 明確數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)挖掘目的

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有許多功能,為了更加充分地對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行利用,在利用之前,需要對數(shù)據(jù)挖掘的目的進(jìn)行明確,根據(jù)所要達(dá)成的目的來選擇不同種類的數(shù)據(jù)庫。計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘方法種類繁多,不同的數(shù)據(jù)挖掘目的對應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘方法具有一定的差異。如果數(shù)據(jù)挖掘的目的不明確,那么在具體實施的過程當(dāng)中就會存在著誤差,最終所得出的結(jié)果準(zhǔn)確性就會大幅度降低。由此可見,在展開數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前,必須要明確數(shù)據(jù)挖掘的目的,由此來選擇相對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。

    1.2 數(shù)據(jù)選擇和預(yù)處理

    通過確定數(shù)據(jù)挖掘的目的,可以對應(yīng)選擇正確的數(shù)據(jù)庫,其次就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇以及進(jìn)行預(yù)處理。選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫之后,在數(shù)據(jù)庫當(dāng)中存在著大量的信息,通過數(shù)據(jù)選擇,可以在大量的信息當(dāng)中初步的選擇目標(biāo)數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)庫當(dāng)中所確定的目標(biāo)數(shù)據(jù),在這些目標(biāo)數(shù)據(jù)當(dāng)中一定包含著所需要的信息內(nèi)容,大致將目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行一個初步的范圍處理,這個過程我們叫做數(shù)據(jù)選擇。對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行確定之后,還需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,在確定目標(biāo)數(shù)據(jù)的整個過程當(dāng)中,會出現(xiàn)一些錯誤的信息以及一些無關(guān)系的信息。在預(yù)處理的整體過程當(dāng)中,需要保留目標(biāo)范圍當(dāng)中的目標(biāo)數(shù)據(jù),此外還要刪除無關(guān)信息和錯誤信息,預(yù)處理所要達(dá)到的目的就是對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡化。

    1.3 數(shù)妮挖掘

    在最初確定了數(shù)據(jù)挖掘的目的之后,根據(jù)不同的需求會選擇相對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫,選擇完數(shù)據(jù)庫之后就是進(jìn)行預(yù)處理,以上過程完成之后就是數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘目的的不同,會選擇與之對應(yīng)的挖掘技術(shù)方法,準(zhǔn)確的找出與之相對應(yīng)的算法是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的核心內(nèi)容。選擇適合度比較高的數(shù)據(jù)挖掘算法,可以大幅度地去提高數(shù)據(jù)挖掘最終結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確度,對于后期的數(shù)據(jù)應(yīng)用具有非常重要的意義。不同的數(shù)據(jù)挖掘算法所對應(yīng)的數(shù)據(jù)模型是不同的,數(shù)學(xué)模型是根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘所選擇的算法所構(gòu)建的,所以說數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)整體的每一個環(huán)節(jié)不能出現(xiàn)錯誤,因為每一個環(huán)節(jié)的決定都會影響后期的工作。

    1.4 最終評估

    計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的最后階段就是最終評估結(jié)果,該階段的主要工作內(nèi)容就是,對數(shù)據(jù)挖掘整個過程以及結(jié)果進(jìn)行科學(xué)的分析以及合理性的評價。整個工作環(huán)節(jié)當(dāng)中,都是應(yīng)用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),最終得出了準(zhǔn)確度和科學(xué)度都比較高的數(shù)據(jù)結(jié)果。數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性還需要進(jìn)行實踐,可以更加科學(xué)的驗證結(jié)果的正確性,最終得出的結(jié)果如果和本次數(shù)據(jù)挖掘的目的不相符合,那么說明在選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時出現(xiàn)了錯誤,當(dāng)數(shù)學(xué)挖掘算法選擇失誤時,后期的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建就會出現(xiàn)誤差。如果最終所得出的結(jié)果符合數(shù)據(jù)挖掘的目的,就可以完全地將數(shù)據(jù)得出的結(jié)果應(yīng)用到實踐工作當(dāng)中,從而達(dá)到提高工作效率的目的。

    2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)工具

    計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)工具有許多種,抽樣技術(shù)、統(tǒng)計預(yù)測以及多元統(tǒng)計分析,這些都屬于傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法。在面對大量的數(shù)據(jù)時,可以應(yīng)用抽樣技術(shù),防止消耗大量的時間對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,在面對結(jié)構(gòu)相對比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)是可以應(yīng)用多元統(tǒng)計分析,統(tǒng)計預(yù)測則是指序列分析和回歸分析。對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程當(dāng)中,會發(fā)現(xiàn)有些數(shù)據(jù)的特征處于模糊狀態(tài),如果直接觀察會具有一定的困難,這時就可以利用圖表將數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行展開,這個方法就是可視化技術(shù)。在分析數(shù)據(jù)的過程當(dāng)中,也可以進(jìn)行聯(lián)機(jī)來實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析,在聯(lián)機(jī)分析的過程當(dāng)中需要用戶給予支持,幫助工作人員完成聯(lián)機(jī)分析處理,根據(jù)用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)需求,工作人員可以對分析算法進(jìn)行進(jìn)一步的篩選和確定。將神經(jīng)元功能作為數(shù)據(jù)模擬對象,可以初步構(gòu)成較為完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),后期還需要對整個數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行分類和分析,神經(jīng)元功能主要會包括輸出層、輸入層和隱藏層。遺傳算法也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)當(dāng)中的開發(fā)工具,整個算法是以自然進(jìn)化論為計算基礎(chǔ),根據(jù)基因遺傳的一些特點對算法進(jìn)行相關(guān)的優(yōu)化,最終可以構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)模型。

    3 計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用研究

    3.1 金融投資方面

    金融分析領(lǐng)域需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持,一般的模型預(yù)測分析不能滿足金融領(lǐng)域的需求,金融投資是一個高風(fēng)險的領(lǐng)域,這就要求金融領(lǐng)域?qū)τ跀?shù)據(jù)的分析一定要達(dá)到非常高強(qiáng)度的精準(zhǔn)范圍。通過數(shù)據(jù)分析可以有效地對風(fēng)險進(jìn)行規(guī)避,在眾多的投資當(dāng)中選擇優(yōu)勢最大的。事物的發(fā)展,究其根本都具有一定的規(guī)律,通過大量的數(shù)據(jù)分析,可以準(zhǔn)確地找出規(guī)律的存在。從投資評估一直到股票市場的預(yù)測,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都可以應(yīng)用到每一個環(huán)節(jié)當(dāng)中,準(zhǔn)確的去對投資方向進(jìn)行推理。對于金融領(lǐng)域所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對存在關(guān)系的數(shù)據(jù)之間進(jìn)行深入的挖掘,通過需求目的來選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。通過建設(shè)與之相對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,對風(fēng)險發(fā)展的模式進(jìn)行科學(xué)預(yù)測,對投資當(dāng)中的一些欺詐行為進(jìn)行鑒別。許多商業(yè)銀行經(jīng)常會出現(xiàn)一些不良行為,為了有效地躲避這些惡意透支行為,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以此來幫助銀行降低融資風(fēng)險。

    3.2 市場營銷方面

    信息管理系統(tǒng)可以應(yīng)用于用戶購買貨物的過程當(dāng)中,條形碼技術(shù)就是最典型的應(yīng)用,被廣泛地應(yīng)用于零售行業(yè)。隨著各個領(lǐng)域?qū)τ嬎銠C(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用,出現(xiàn)了越來越多的數(shù)據(jù)庫,大量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)已經(jīng)不在人們的可控范圍之內(nèi),需要借助計算機(jī)技術(shù)來進(jìn)行解決。在市場營銷整體過程當(dāng)中,通過對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以了解客戶的購買心理以及相關(guān)的購買行為。根據(jù)客戶的相關(guān)購買特點對產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)整,有利于自身銷售的穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展。在收集數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)時,就需要用到計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),總結(jié)客戶的購買行為特點,可以大幅度的提高企業(yè)的市場營銷能力。為了明確客戶的購買取向以及購買興趣,需要應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),準(zhǔn)確地對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和歸類,大量數(shù)據(jù)分析會最終得出規(guī)律,有利于企業(yè)的高層管理對企業(yè)的發(fā)展進(jìn)行方向和目標(biāo)的設(shè)定。計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于市場營銷當(dāng)中,可以提高商業(yè)決策的精準(zhǔn)度和科學(xué)度,在市場營銷當(dāng)中,主要是數(shù)據(jù)庫營銷應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型可以對潛在客戶進(jìn)行調(diào)查,對整個客戶關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)性的分析,加強(qiáng)企業(yè)對于大客戶的管理。通過數(shù)據(jù)分析可以對季節(jié)性銷售特征進(jìn)行分析調(diào)查,最終得出顧客購買行為和季節(jié)變化的關(guān)系,適當(dāng)?shù)貙ι唐愤M(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

    3.3 其他領(lǐng)域

    在其他的領(lǐng)域當(dāng)中也有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛參與,比如說半導(dǎo)體領(lǐng)域,在半導(dǎo)體領(lǐng)域當(dāng)中選擇原材料時,會存在大量的問題半導(dǎo)體元件。通過將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于半導(dǎo)體領(lǐng)域,可以大幅度的降低問題半導(dǎo)體元件的出現(xiàn),由此提高半導(dǎo)體產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量。在電子商務(wù)領(lǐng)域也有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的身影,電商為了快速的找出用戶的數(shù)據(jù),提高自身平臺的優(yōu)勢,需要應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對用戶的瀏覽信息進(jìn)行分析。分析瀏覽記錄當(dāng)中的數(shù)據(jù)信息,適時的通過平臺推送用戶感興趣的產(chǎn)品,由此可以實現(xiàn)個性化服務(wù)。對于一些生產(chǎn)型企業(yè)也會需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以實現(xiàn)利潤的最大化,由此推動企業(yè)自身穩(wěn)定可持續(xù)的發(fā)展。

    4 結(jié)束語

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域,將統(tǒng)計學(xué)理論應(yīng)用于計算機(jī)功能當(dāng)中,可以大幅度提高人們的工作效率。在面對大量的數(shù)據(jù)時,可以利用圖表將數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行展開,對分析算法進(jìn)行進(jìn)一步的篩選和確定最終可以構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)模型。通過數(shù)據(jù)分析可以有效地對風(fēng)險進(jìn)行規(guī)避,通過大量的數(shù)據(jù)分析,對風(fēng)險發(fā)展的模式進(jìn)行科學(xué)預(yù)測,推動企業(yè)發(fā)展。

    參考文獻(xiàn)

    [1]鄭繼剛,王邊疆.數(shù)據(jù)挖掘研究的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].紅河學(xué)院學(xué)報,2015(02).

    [2]朱世武,崔嵬,張堯庭,謝邦昌.數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用的理論與技術(shù)[J].統(tǒng)計研究,2013(08).

    [3]李華,劉帥,李茂,劉雙琪.數(shù)據(jù)挖掘理論及應(yīng)用研究[J].斷塊油氣田,2011(01).

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