數(shù)據(jù)挖掘領域研究現(xiàn)狀與應用分析

牛一帆

摘要：隨著數(shù)據(jù)技術發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術給社會各個領域帶來了巨大的幫助，讓各領域內的數(shù)據(jù)得到最大化利用，實現(xiàn)了實際價值和意義。基于此，本文先是分析了數(shù)據(jù)挖掘領域的研究現(xiàn)狀，然后對數(shù)據(jù)挖掘的應用進行了全面的分析，從醫(yī)學領域、金融領域、電信領域、教育領域這四個方面進行了分析。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；研究現(xiàn)狀；應用分析

引言：

隨著互聯(lián)網(wǎng)普及，我國社會的各個領域都朝向信息化發(fā)展，讓人們生活工作都得到了巨大的便捷。在信息化的過程中，各個領域都形成大量數(shù)據(jù)，各個領域也都開始重視對數(shù)據(jù)的再利用。在這個過程中，數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)揮著巨大的作用，給各個領域再利用數(shù)據(jù)帶來了巨大的幫助，讓海量數(shù)據(jù)更好的推動各個領域的發(fā)展。

一、數(shù)據(jù)挖掘領域研究現(xiàn)狀

在我國經(jīng)濟發(fā)展的需求之下，數(shù)據(jù)挖掘領域展現(xiàn)出良好的發(fā)展趨勢，最近幾年熱門的研究方向是支持向量方面的回歸算法以及向量機[1]。數(shù)據(jù)挖掘領域中，最主要的應用方向就是開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘的工具，使用數(shù)據(jù)挖掘的工具。在各個領域都使用數(shù)據(jù)挖掘的工具進行業(yè)務的開展，常見的有：金融領域中使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行預測模型的建設，對投資時機進行預測，建設自動投資系統(tǒng)等；在工業(yè)領域中，通過發(fā)現(xiàn)最佳生產(chǎn)組合以及生產(chǎn)流程，挖掘市場需求，從而提高生產(chǎn)效率；在科研領域中，通過挖掘數(shù)據(jù)實現(xiàn)對地震等災害的分析；在工程領域中，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了一種知識的挖掘手段；在互聯(lián)網(wǎng)領域中，對用戶數(shù)據(jù)進行挖掘，從而實現(xiàn)對用戶進行個性化服務。在目前最常見的數(shù)據(jù)挖掘工具就是Enterprise Miner、Intelligent Miner、SPAA這三種軟件。目前在數(shù)據(jù)挖掘領域面臨的重要難題就是對隱私的保護以及深度挖掘分布式數(shù)據(jù)，這兩方面也是數(shù)據(jù)挖掘需要加強研究的，才能給數(shù)據(jù)挖掘帶來更好的發(fā)展。

二、數(shù)據(jù)挖掘領域的應用分析

（一）在醫(yī)學領域的應用

人體中包含著大量的數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘對人體數(shù)據(jù)進行挖掘，從而給醫(yī)學研究帶來巨大幫助，幫助醫(yī)學研究能夠突破困難，給人類帶來巨大的優(yōu)勢作用。例如：在醫(yī)院內部對于患者檔案、器具管理檔案以及內部管理檔案等，這些數(shù)據(jù)構成了醫(yī)院領域的龐大數(shù)據(jù)信息庫，通過挖掘數(shù)據(jù)能夠分析出器具的最佳采購方案、病人的病情治療情況，從而能夠更好的應用在診治工作中。在醫(yī)學領域中，數(shù)據(jù)挖掘的應用能夠幫助醫(yī)生發(fā)覺疾病的規(guī)律，幫助醫(yī)生展開全面的治療，讓醫(yī)生診斷病情的準確率得到提升。

（二）在金融領域的應用

在金融機構中含有大量的數(shù)據(jù)信息，包括儲蓄方面、投資方面以及信貸方面。使用數(shù)據(jù)挖掘對金融機構進行管理能夠獲得意想不到的效果。通過完整的數(shù)據(jù)挖掘，能夠將金融市場的情況反饋出來，有利于金融領域的專家分析經(jīng)濟情況，提供給經(jīng)濟決策的制定。例如：通過孤立點進行數(shù)據(jù)挖掘分析，對偵破洗黑錢這類犯罪提供一定支持，幫助警方打擊犯罪行為。對于社會公眾來講，使用數(shù)據(jù)挖掘工具，分析股票的走勢，分析銀行利息情況，從而進行正確的投資，更容易提升自己的收益。

（三）在電信領域的應用

電信領域早已經(jīng)不再是電話業(yè)務提供商，已經(jīng)將電話、網(wǎng)絡、郵件以及圖像等業(yè)務融合起來，成為了一個將電信網(wǎng)、有線電視網(wǎng)以及因特網(wǎng)三種網(wǎng)絡聯(lián)合服務的體系。三網(wǎng)融合已經(jīng)成為了當下發(fā)展的必然趨勢，在這種情況下，三網(wǎng)融合將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)[2]。對于這些數(shù)據(jù)進行挖掘能夠給運營商帶來巨大的幫助，完善自身的商業(yè)模式和服務。例如：通過對電信數(shù)據(jù)進行的分析，能夠掌握用戶的行為、系統(tǒng)的荷載量、通信速率以及利潤率等情況。使用孤立點分析的方法，能夠對網(wǎng)絡中存在的異常情況展開監(jiān)控。使用序列模式，能夠更便捷的分析出電信行業(yè)發(fā)展的影響因素，才能更好的加強電信業(yè)快速發(fā)展。通過對用戶數(shù)據(jù)的分析，電信企業(yè)能夠為用戶指定個性化服務，提升自己的服務水平，更提高用戶的滿意程度，推動經(jīng)濟效益的提高。

（四）在教育領域的應用

教育部門通過分析學生的數(shù)據(jù)，能夠更清晰的掌握學生的實際情況，在制定教育策略的時候，能夠起到巨大的幫助作用，讓教育效果得到更好的實現(xiàn)。例如：教育部門通過分析統(tǒng)考試卷的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)學生在哪一部分知識點上存在學習困難，能夠對各個學校的教學進行指導。對于我們高中生來講，學校通過分析各類題目考察的知識點，對知識點進行總結，反饋給教師和學生。在掌握了高頻考點之后，教師在教學過程中，能夠予以強調。而我們學生在進行學習的時候，也能夠加強對知識點的注意，從而讓學習效果的到提升，也能夠直接有效的幫助我們提高學習成績。學校也能夠利用數(shù)據(jù)挖掘對學生試卷進行分析，從而讓教師能夠更科學的形成教學評價，對自己的教學過程進行反思，從而能夠提升教學質量。學生通過評價結果，也能夠調整自己的學習習慣和方法，從而完善自己的學習情況。

結論：

綜上所述，本文先是分析了數(shù)據(jù)挖掘領域現(xiàn)在的研究現(xiàn)狀，社會上的各個領域都使用數(shù)據(jù)挖掘工具進行數(shù)據(jù)再次利用，在現(xiàn)階段存在的難題就是對隱私的保護以及分布式數(shù)據(jù)深度挖掘，因此數(shù)據(jù)挖掘仍然需要加強研究。然后本文以醫(yī)學領域、金融領域、電信領域、教育領域這四個典型領域的應用進行了分析，面對數(shù)據(jù)挖掘帶來了的巨大優(yōu)勢，仍然需要完善挖掘工具，擴大數(shù)據(jù)挖掘分析范圍。

參考文獻：

[1]張晶.面向數(shù)據(jù)挖掘的關系型領域知識融合方法研究[D].合肥工業(yè)大學，2016.

[2]郭婷，鄭穎.數(shù)據(jù)挖掘在國內圖書情報領域的應用現(xiàn)狀分析——基于文獻計量分析和共詞分析[J].情報科學，2015，33 （10）：91-98.