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    淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

    2019-06-09 08:39:00裴海平
    科教導(dǎo)刊·電子版 2019年10期
    關(guān)鍵詞:應(yīng)用

    裴海平

    摘 要 大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,使得信息數(shù)據(jù)從數(shù)量、種類上出現(xiàn)了幾何倍的增長。就發(fā)展層面上而言,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)推進(jìn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的進(jìn)程,進(jìn)一步拉近了大數(shù)據(jù)服務(wù)和行業(yè)發(fā)展的聯(lián)系。其產(chǎn)生的信息系統(tǒng)具有信息量大、數(shù)據(jù)多樣、價(jià)值性高等獨(dú)特優(yōu)勢(shì),進(jìn)而使社會(huì)的各個(gè)行業(yè)迎來了重大的變革。本文探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與內(nèi)涵,分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理信息系統(tǒng)中在數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)收集及保管中的應(yīng)用,將為行業(yè)信息管理的強(qiáng)化和升級(jí)提供有效參考。

    關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 應(yīng)用 管理信息系統(tǒng)

    中圖分類號(hào):TP311文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    社會(huì)的高度發(fā)展是信息數(shù)據(jù)為框架,并將數(shù)據(jù)信息的智能化、共享化應(yīng)用作為顯性標(biāo)簽。數(shù)據(jù)開始成為一種基礎(chǔ)性的資源而不僅僅只是簡單的處理對(duì)象。在大數(shù)據(jù)時(shí)代即將到來的背景下,如何科學(xué)而合理地對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)加以利用和管理,使得數(shù)據(jù)的收集速度與質(zhì)量不斷提升,成為社會(huì)各行業(yè)深入關(guān)注的問題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過多渠道的海量資料收集和分析,為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提高智能數(shù)據(jù)服務(wù),其產(chǎn)生的信息系統(tǒng)具有信息量大、數(shù)據(jù)多樣、價(jià)值性高等獨(dú)特優(yōu)勢(shì),進(jìn)而使社會(huì)的各個(gè)行業(yè)迎來了重大的變革。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用,推進(jìn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的進(jìn)程,也進(jìn)一步拉近了大數(shù)據(jù)服務(wù)和各行業(yè)發(fā)展的聯(lián)系,成為推動(dòng)各行業(yè)發(fā)展的強(qiáng)心劑。而不可忽視的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用,所帶來的行業(yè)沖擊和技術(shù)問題也是多個(gè)層面的,還面臨著一些問題和挑戰(zhàn),亟待通過合理的方式加以解決的問題,深化管理信息系統(tǒng)應(yīng)用機(jī)制,提升系統(tǒng)數(shù)據(jù)服務(wù)的效能。

    1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與內(nèi)涵

    就應(yīng)用層面而言,數(shù)據(jù)挖機(jī)技術(shù)可視為信息管理的一對(duì)一的過程,其通過對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)的深入研究,使得原本殘缺、模糊,或存在數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的信息通過有效的挖掘、比對(duì),進(jìn)而形成真實(shí)的、精準(zhǔn)的,且具有隱匿性價(jià)值的數(shù)據(jù)。行業(yè)的決策者和管理者可通過對(duì)這些極具應(yīng)用價(jià)值的信息數(shù)據(jù),去分析和發(fā)現(xiàn)問題形成和發(fā)展中的隱蔽信息或秘密,在全面透析的基礎(chǔ)上,進(jìn)而對(duì)行業(yè)問題的判斷提供有力的支點(diǎn)。當(dāng)前,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量和特性,分為兩大基礎(chǔ)形式,即記述型和推判型。其中,記述型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是通過信息法則的層面出發(fā),對(duì)行業(yè)發(fā)展信息數(shù)據(jù)得出高度概括性的總結(jié);推判型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是通過信息數(shù)據(jù)的分析和整理層面,對(duì)行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)的隱匿性數(shù)據(jù)進(jìn)行表述。相對(duì)于記述型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),推判型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更具有前瞻性、預(yù)知性。在管理系統(tǒng)中應(yīng)用和使用挖掘技術(shù)之前,需存在有可供挖掘的行業(yè)發(fā)展相關(guān)信息數(shù)據(jù)。通過對(duì)數(shù)據(jù)采用多元化的系統(tǒng)分析手段,對(duì)其進(jìn)行整理和分析,并將這些數(shù)據(jù)著力應(yīng)用在管理信息系統(tǒng)的過程控制、數(shù)據(jù)維護(hù)及查詢優(yōu)化等方面。

    2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理信息系統(tǒng)應(yīng)用中的作用

    2.1系統(tǒng)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)分類

    在管理信息系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可通過一定的規(guī)則將不同種類和不同屬性的信息進(jìn)行高效的分類。并對(duì)其中符合信息數(shù)據(jù)規(guī)則和屬性的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,以提升管理系統(tǒng)內(nèi)信息分析的速度,并提升信息系統(tǒng)應(yīng)用效率。在這一過程中,基于數(shù)據(jù)挖掘的差異化及個(gè)性化分析,通過對(duì)信息數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集模型設(shè)計(jì),可以為管理信息系統(tǒng)用戶提供符合用戶需求的信息推送,從而提高管理信息系統(tǒng)的管理質(zhì)量和信息價(jià)值。

    2.2系統(tǒng)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)收集

    在管理信息系統(tǒng)的信息數(shù)據(jù)收集過程中,主要是依托挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)描述構(gòu)建數(shù)據(jù)模型,然后將可分析樣本同這一模型展開對(duì)比,進(jìn)而從中找到差異化的內(nèi)容。信息數(shù)據(jù)收集中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用中,需要對(duì)管理系統(tǒng)的信息庫進(jìn)行全面的分析與測(cè)評(píng),以便得出科學(xué)的描述方案。同時(shí)對(duì)概念模型及數(shù)據(jù)集進(jìn)行合理的描述,如反復(fù)測(cè)試中,分析模型表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,則可將其作為管理信息系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)模型,為后續(xù)的信息預(yù)測(cè)工作提供基礎(chǔ)。

    2.3系統(tǒng)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)分析

    對(duì)于管理信息系統(tǒng)而言,對(duì)數(shù)據(jù)的分析具有重要的意義。其將有效地控制信息數(shù)據(jù)的層次,確保數(shù)據(jù)信息的功能。以管理信息系統(tǒng)在企業(yè)人力資源管理中為例,傳統(tǒng)的人力資源管理過程中多缺乏數(shù)據(jù)分析與輔助決策的功能,而造成人力資源管理信息系統(tǒng)混亂、復(fù)雜等情況,引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)后,能夠有效的解決上述問題,為企業(yè)發(fā)展提供更好的人才價(jià)值性評(píng)判的同時(shí),也為企業(yè)人力資源的科學(xué)管理提供支點(diǎn)。

    綜上所述,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理信息系統(tǒng)應(yīng)用的全面提升是一個(gè)系統(tǒng)的多點(diǎn)構(gòu)建過程。在大數(shù)據(jù)背景下下,不斷加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用和行業(yè)推廣,運(yùn)用多效技術(shù)革新、人才培養(yǎng)等保障手段,著力解決數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)服務(wù)各行業(yè)管理系統(tǒng)構(gòu)建和發(fā)展進(jìn)程中的數(shù)據(jù)集成管理、數(shù)據(jù)分析能力等層面的問題,將有力提升行業(yè)發(fā)展中的數(shù)據(jù)管理水平高度。

    參考文獻(xiàn)

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