計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開(kāi)發(fā)及其應(yīng)用

徐音

摘要：本文的研究目的是為了明確計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開(kāi)發(fā)以及應(yīng)用，并進(jìn)行了相應(yīng)的分析?，F(xiàn)階段，我國(guó)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平和科學(xué)技術(shù)水平都有了很大的提升，互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)了大量的信息數(shù)據(jù)。在這樣的大背景下，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)抓住了發(fā)展機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)了迅速發(fā)展。計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)多種算法的有機(jī)結(jié)合，針對(duì)海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理并得出所需結(jié)果，優(yōu)勢(shì)較為明顯，在多個(gè)行業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī);數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);開(kāi)發(fā)應(yīng)用

前言：

現(xiàn)階段，我國(guó)的科學(xué)技術(shù)水平相比起以往已經(jīng)有了較大的提高，在科學(xué)技術(shù)的支持下，我國(guó)已正式進(jìn)入信息時(shí)代。作為大數(shù)據(jù)發(fā)展的產(chǎn)物，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)之中，有效提高了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展。計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠促進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的更新?lián)Q代，有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的檢索和可視化，還可以有效識(shí)別隱藏?cái)?shù)據(jù)，有效提高挖掘數(shù)據(jù)的效率。

一、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開(kāi)發(fā)

1.算法種類(lèi)

計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，該技術(shù)的核心內(nèi)容并不是對(duì)海量數(shù)據(jù)的容納能力，而是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能。根據(jù)目前的算法類(lèi)型，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分為分類(lèi)算法、回歸算法和聚類(lèi)分析算法三種類(lèi)型[1]。在實(shí)際運(yùn)用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，運(yùn)用的并不僅僅是某一種算法，而是將不同的算法相結(jié)合，利用各自的優(yōu)勢(shì)來(lái)完成數(shù)據(jù)挖掘的工作。通過(guò)使用這種方法能夠有效提高數(shù)據(jù)挖掘的效率，且適用于所有類(lèi)型數(shù)據(jù)[2]。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它具有更好的適用性[3]。

2.軸線型挖掘法

軸線型計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘法的原理是，把整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程看作一個(gè)軸線，從起點(diǎn)到終點(diǎn)代表了挖掘過(guò)程的不同階段，以此來(lái)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)度和情況。軸線型計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘法的操作簡(jiǎn)單便捷，修改方便，可操作性較強(qiáng)，有較好的實(shí)用性。這種方法也有一些弊端，例如利用軸線型計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘法來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)速度很慢，效率難以有效提高。但是即使存在缺點(diǎn)，軸線型計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘法仍然得到了廣泛的應(yīng)用。

3.環(huán)形挖掘法

環(huán)形計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘法的原理是，將整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘并完成循環(huán)，那么就代表數(shù)據(jù)挖掘工作已經(jīng)完成。環(huán)形計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘法與軸線性計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘法存在相似的特點(diǎn)，在使用的過(guò)程中都包括了數(shù)據(jù)的輸入輸出以及分析處理。在這樣的方法應(yīng)用下，數(shù)據(jù)的實(shí)用價(jià)值得到了有效地提升。在每一次的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)束后，得到的結(jié)果都可以應(yīng)用到下一次循環(huán)之中，使其始終保持循環(huán)狀態(tài)。環(huán)形計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘法的優(yōu)勢(shì)明顯，它能夠較好地利用數(shù)據(jù)信息的特點(diǎn)，挖掘速度較快，整個(gè)挖掘過(guò)程較為連續(xù)。但這種方法在使用過(guò)程較為繁瑣，操作難度大。

4.可視化技術(shù)

現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展使得社會(huì)朝著信息化的方向發(fā)展。在這樣的背景之下，利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠獲得更加詳細(xì)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高效分析。在計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用過(guò)程中，可視化技術(shù)能夠有效提高數(shù)據(jù)挖掘的效率，確保所有數(shù)據(jù)的挖掘都能夠滿足需要，對(duì)于具有特殊含義的數(shù)據(jù)，還能夠進(jìn)行針對(duì)性分析。在大多數(shù)情況下，可視化技術(shù)的應(yīng)用可以通過(guò)數(shù)據(jù)圖表等方式來(lái)描述數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上來(lái)分析處理數(shù)據(jù)信息。就可視化技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用情況來(lái)看，發(fā)展不同的可視化數(shù)據(jù)處理方法可以提高數(shù)據(jù)處理的效率，也能夠提高分析的精準(zhǔn)度，有利于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

二、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

1.市場(chǎng)方面

計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用范圍較為廣闊，其中在市場(chǎng)方面的應(yīng)用較為重要。在每一種產(chǎn)品投放市場(chǎng)之前，都需要針對(duì)市場(chǎng)情況進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的調(diào)研，了解市場(chǎng)對(duì)該產(chǎn)品的接納程度，了解用戶是否對(duì)該產(chǎn)品感興趣或有哪些具體需求等。產(chǎn)品投放之前的市場(chǎng)調(diào)研一直是許多企業(yè)難以掌握的核心內(nèi)容之一，在傳統(tǒng)的人工調(diào)研方式中，對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的調(diào)研并不全面，且效率低，準(zhǔn)確性不高，而計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效突破這些困境。計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠針對(duì)用戶具體偏好進(jìn)行有效分析和預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)開(kāi)發(fā)出滿足用戶需求的產(chǎn)品，有效提高用戶的興趣，增加收益?，F(xiàn)階段，我國(guó)的電商行業(yè)發(fā)展較為迅速，涌現(xiàn)出了一大批高水平的電商平臺(tái)，例如淘寶、天貓等。這類(lèi)的電商平臺(tái)會(huì)利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析用戶的偏好，再根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行相關(guān)推送，或從用戶的搜索數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)用戶的興趣，進(jìn)而推送偏好產(chǎn)品。利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠幫助用戶發(fā)現(xiàn)感興趣的產(chǎn)品，減少了搜索時(shí)間，對(duì)于商家來(lái)說(shuō)，這種技術(shù)能夠提高購(gòu)買(mǎi)率，帶來(lái)更多的經(jīng)濟(jì)效益。

2.金融領(lǐng)域

除了市場(chǎng)方面，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可以應(yīng)用于金融領(lǐng)域。對(duì)于企業(yè)而言，可以利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)整個(gè)股票生命周期進(jìn)行建模，通過(guò)對(duì)股票模型的分析和研究來(lái)預(yù)測(cè)之后的走向，判斷相應(yīng)的形勢(shì)。選定投資項(xiàng)目后，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠針對(duì)該項(xiàng)目的各項(xiàng)信息進(jìn)行分析處理，然后預(yù)測(cè)出后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)，并將這些風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類(lèi)和對(duì)比，挖掘出潛在的問(wèn)題。在計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幫助之下，企業(yè)能夠大大減少投資失敗的概率。部分高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)也可以將計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到具體的工作實(shí)踐之中，通過(guò)數(shù)據(jù)建模來(lái)分析預(yù)測(cè)作業(yè)環(huán)境，有效提升作業(yè)的安全性，促進(jìn)企業(yè)的順利發(fā)展。

結(jié)論：

通過(guò)文章的分析和研究可以得知，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)多種算法的有機(jī)結(jié)合，針對(duì)海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理并得出所需結(jié)果，因其具備的明顯優(yōu)勢(shì)在多個(gè)行業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。基于此，本文主要分析了計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的軸線型挖掘法、環(huán)形挖掘法 和可視化技術(shù)，并對(duì)其在市場(chǎng)方面和金融領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了相應(yīng)的闡述，對(duì)于促進(jìn)我國(guó)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)一步應(yīng)用具有重要意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉樹(shù)寶.分析計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開(kāi)發(fā)及其應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2020，16（15）：57-58+64.

[2]蔡靜穎.計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2021，14（05）：190-192.

[3]谷春希.簡(jiǎn)析計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開(kāi)發(fā)及其應(yīng)用[J].科技經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊，2021，29（04）：62-63.