大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

梁 瀚

（青島科技大學 中車青島四方車輛研究所有限公司，青島 266000）

1 大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展歷程及現(xiàn)狀表現(xiàn)

通過對大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程進行分析，大數(shù)據(jù)在出現(xiàn)到現(xiàn)在，短短的幾年的時間內(nèi)，大數(shù)據(jù)的信息容量個數(shù)據(jù)交流在呈直線上升。目前大數(shù)據(jù)時代的流量總和能夠滿足全球人員每天消耗500G以上。就目前我國大數(shù)據(jù)發(fā)展的過程來說，已經(jīng)逐漸的應用到我國各行各業(yè)中，能夠從中獲取信息資源。企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)對產(chǎn)品進行綜合性分析，還能根據(jù)用戶的反饋對產(chǎn)品進行更新改造，大數(shù)據(jù)時代下，采用信息化管理，能夠有效的提升企業(yè)的管理效率，進而提升企業(yè)的生產(chǎn)效益，所以要加強數(shù)據(jù)挖掘技術在大數(shù)據(jù)時代下的應用。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術分析

2.1 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘技術是在20世紀90年代初提出來的新興技術，這種技術主要面對的是商業(yè)應用中的人工智能化研究方面。大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術的應用具有較高的使用價值，在實際應用中，能夠及時的掌握產(chǎn)品的具體使用情況，能夠在眾多的數(shù)據(jù)信息中進行優(yōu)化數(shù)據(jù)信息，進而為企業(yè)的發(fā)展提供參考方向。在數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)展過程中，由原來的簡單、清晰的數(shù)據(jù)中進行尋找信息到能夠從復雜、模糊的數(shù)據(jù)中去尋找有利用價值的信息，實現(xiàn)了質(zhì)的突破，說明技術要求較高，需要更好的利用互聯(lián)網(wǎng)技術。[1]

2.2 聚類分析

在進行數(shù)據(jù)挖掘時，可以采用聚類分析技術來對數(shù)據(jù)進行處理。聚類分析的主要作用是能夠將難以理解的事物進行形象化分組，然后在根據(jù)不同性質(zhì)將其劃分為不同組的分析過程。聚類分析的本質(zhì)能夠對龐大的數(shù)據(jù)進行劃分處理，在從中發(fā)現(xiàn)可利用的信息資源。但是在實際的使用中，聚類分析是區(qū)別于傳統(tǒng)的分類方式，它的優(yōu)勢是能夠在模糊對象下進行對信息數(shù)據(jù)進行分組。在目前的聚類分析方式主要有兩種分類方式，一種是硬聚類，這種分類方式更加的貼合數(shù)據(jù)信息。另一種是模糊聚類，這種分類方式能夠通過劃分模糊數(shù)據(jù)在對其進行分類?？偟膩碚f，這兩種的分類方式不一樣，但是所能達到的目的是一樣的，都能將數(shù)據(jù)進行劃分。

2.3 特征性數(shù)據(jù)分析法

特征性數(shù)據(jù)分析方法也是數(shù)據(jù)挖掘技術的主要方式之一，特征性數(shù)據(jù)分析方法能夠對整體的數(shù)據(jù)信息，進行特征性的分析，對其進行發(fā)掘有利用價值的信息。由于這種技術的方便快捷性，可以應對大多數(shù)的數(shù)據(jù)資源的分析，所以是相關研究者的主要研究方向。在應用中，相關的設計者提出了多種的特征數(shù)據(jù)分析方法，比如可以利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行收集數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)終端進行建立神經(jīng)網(wǎng)絡，搜集可利用的信息；采用遺傳基因算法對數(shù)據(jù)進行分析，對龐大的數(shù)據(jù)進行選擇、重組；利用可視化技術對數(shù)據(jù)進行搜集，挖掘，可以有效的提升數(shù)據(jù)挖掘技術的實用性。[2]

3 大數(shù)據(jù)時代中數(shù)據(jù)挖掘的應用及延展方向

3.1 市場營銷領域

根據(jù)對大數(shù)據(jù)時代中數(shù)據(jù)挖掘技術應用的數(shù)據(jù)分析，市場營銷領域是應用數(shù)據(jù)挖掘技術最廣的領域。在市場營銷中，可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術對市場數(shù)據(jù)進行相關的提取和總結，能夠在大數(shù)據(jù)下進行分析用戶的信息資源，可以根據(jù)大數(shù)據(jù)反饋回的數(shù)據(jù)信息，進行改變市場營銷模式。比如，通過數(shù)據(jù)挖掘技術能夠分析用戶點擊商品的次數(shù)，然后在后臺系統(tǒng)中，可以繼續(xù)為用戶推送與此商品相關的衍生品，能夠讓用戶有更多的選擇性，提高用戶的實際使用感。

3.2 制造業(yè)領域

隨著現(xiàn)代生活水平的不斷提高，人們對于生活產(chǎn)品的質(zhì)量要求也在日益增長著，在制造業(yè)領域中應用數(shù)據(jù)挖掘技術能夠更好的提升生活產(chǎn)品的質(zhì)量。大數(shù)據(jù)時代中數(shù)據(jù)挖掘技術應用在制造業(yè)中的應用，可以對生活產(chǎn)品生產(chǎn)時進行跟蹤性的監(jiān)管、及時得到產(chǎn)品問題的數(shù)據(jù)、了解產(chǎn)品的生產(chǎn)效率等?？梢詾橐院螽a(chǎn)品的生產(chǎn)提供相應的數(shù)據(jù)分析，針對性的解決產(chǎn)品遇到的問題、提升生產(chǎn)效率，進而提升制造業(yè)的經(jīng)濟效益。數(shù)據(jù)挖掘技術在制造業(yè)領域應用，能夠促進制造業(yè)的發(fā)展，是非常有必要的。[1]

3.3 電信業(yè)領域

現(xiàn)代是信息化的時代，電信行業(yè)在蓬勃的發(fā)展中，但是電信用戶基數(shù)大，所需要處理的問題也是最多的，所以需要更好的服務來解決用戶的問題，才能給用戶帶來更好的體驗感。電信技術的服務是需要非常龐大的數(shù)據(jù)進行支持才能更好的處理遇到的問題，但是這種技術服務會被數(shù)據(jù)流沖擊，導致服務質(zhì)量下降。數(shù)據(jù)挖掘技術在電信業(yè)領域的應用能夠有效的改變這種局面，采用數(shù)據(jù)挖掘技術可以對復雜的電信數(shù)據(jù)進行分析與研究，能夠在其中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，針對用戶反饋回的信息，進行改進，提高電信業(yè)的服務質(zhì)量。

3.4 教育領域

數(shù)據(jù)挖掘技術在教育領域中的應用能夠有效的提升教育行業(yè)的發(fā)展，在實際的應用中，能夠對全體學生的心理特點進行分析，然后得出相應的教學方案，讓教師能夠及時的掌握學生的學習情況，從而更好地進行教學活動。采用數(shù)據(jù)挖掘技術可以對全體學生的考試成績進行分析，及時發(fā)現(xiàn)學生學習的薄弱之處，方便教師對其進行加強化教學。還可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術對教學進行分析，能夠更好的利用教學資源，最大化發(fā)揮教學資源的作用，從而提升教育領域的教學質(zhì)量。

4 結束語

綜上所述，隨著信息化時代的不斷發(fā)展，我國正在向著大數(shù)據(jù)時代邁進，要加強大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，才能更好的滿足各行業(yè)的實際需求。尤其是在市場營銷領域、制造業(yè)領域、電信業(yè)領域、教育領域等，能夠利用數(shù)據(jù)挖掘技術來進行對眾多的數(shù)據(jù)分析與研究，得出可利用的數(shù)據(jù)，進而促進該行業(yè)的發(fā)展。