大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用研究

曾昌賢 胡汝星 余建良 姚本金 江成鑫通訊作者）

貴州理工學(xué)院土木工程學(xué)院 貴州 貴陽 550003

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的基本特性

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的顯著特征是大量化，首先表現(xiàn)出數(shù)據(jù)多樣性和數(shù)據(jù)的快速性這兩種特性。其中，大數(shù)據(jù)的多樣性是指數(shù)據(jù)的多樣性，形式的多樣性，特別是非典型數(shù)據(jù)的多樣性。大數(shù)據(jù)的快速性是數(shù)據(jù)生成速度的反映，大數(shù)據(jù)生成較快，可以滿足現(xiàn)代人的信息需求。大數(shù)據(jù)的這些基本特性在不同的角度上表現(xiàn)出了可貴和可靠性?？煽啃院头磻?yīng)數(shù)據(jù)的重要性是決策的關(guān)鍵[1]。

2 數(shù)據(jù)操作和大數(shù)據(jù)

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人工智能技術(shù)的開發(fā)越來越快，其中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是人工智能技術(shù)開發(fā)的一種形式。人工智能技術(shù)的運(yùn)行及數(shù)據(jù)軟件應(yīng)用程序，為了實(shí)現(xiàn)適合技術(shù)依賴的機(jī)器演算法，數(shù)據(jù)操作技術(shù)的基本目的是深入鉆研信息或深入鉆研復(fù)雜的信息，從而使隱藏的信息能夠通過操作和回收使之具有更高的潛力。數(shù)據(jù)技術(shù)是從大數(shù)據(jù)中對數(shù)據(jù)應(yīng)用程序進(jìn)行深入研究，轉(zhuǎn)換成有意義的信息，促進(jìn)決策的產(chǎn)生，讓決策獲得特定的應(yīng)用價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用[2]。

3 通過幾種方法對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的分析與探究

識別數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)未知的信息，實(shí)現(xiàn)決策應(yīng)用程序。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的核心是使用數(shù)據(jù)分析方法，從數(shù)學(xué)角度分析大數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。以下通過幾種方法對其進(jìn)行性的探究與分析，希望能夠從集中方法當(dāng)中更深刻的來凸顯數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

3.1 將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，再對其進(jìn)行分析

這種分類分析法的主要特點(diǎn)是把基于共性收集的信息群集起來，然后以部分的形式顯示信息。此方法旨在對看似無關(guān)緊要的數(shù)據(jù)進(jìn)行深層研究，按照分析目標(biāo)，將數(shù)據(jù)群集起來，利用數(shù)據(jù)之間的連接，對重要的信息進(jìn)行信息傳遞，挖掘信息的潛力和價(jià)值。

3.2 模擬人類大腦對數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的分析

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法就是通過模擬大腦神經(jīng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)處理，儲存信息處理信息的方法，有分析、抽象化以及大量的數(shù)據(jù)，有取得計(jì)算結(jié)果時(shí)使用的趨勢分析等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法主要設(shè)定數(shù)學(xué)模型算法，但在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入的所有研究價(jià)值都是數(shù)值，在收集相關(guān)數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)實(shí)際需要對該數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析工作，以保證數(shù)據(jù)信息技術(shù)的應(yīng)用，通過這種方法能夠更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的工作，確保數(shù)據(jù)挖掘工作的順利進(jìn)行。

3.3 結(jié)合具有聯(lián)系的數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行相應(yīng)的分析

相關(guān)關(guān)系分析是以大量的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，查找數(shù)據(jù)庫中不同信息間關(guān)系的分析技術(shù)方法。相關(guān)關(guān)系的分析是對不能直接應(yīng)用的收集的數(shù)據(jù)和信息的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析，對潛在的信息進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可支配性。

4 對數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)的特定應(yīng)用的研究

眾所周知，數(shù)據(jù)信息技術(shù)是信息技術(shù)開發(fā)的產(chǎn)物，是大數(shù)據(jù)時(shí)代重要的數(shù)據(jù)分析方法，可以促進(jìn)數(shù)據(jù)信息的有效使用，以下對數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)在各方面所體現(xiàn)出來的作用進(jìn)行相應(yīng)的剖析。

4.1 數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)提升了行業(yè)競爭力

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是通過對存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、分析和操作，提高行業(yè)競爭力的行業(yè)。此領(lǐng)域是最早應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的領(lǐng)域，也是廣泛應(yīng)用的領(lǐng)域。分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)部的價(jià)值，大大縮短科研時(shí)間，提高行業(yè)競爭力。比如人工智能技術(shù)，現(xiàn)在我們可以收集和分析很多信息。使用Taobao平臺，可以以多種個人數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析喜好度，并根據(jù)結(jié)果向消費(fèi)者推薦喜好度。

5 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)針對高校管理的特殊應(yīng)用

近年來，網(wǎng)絡(luò)事務(wù)、云計(jì)算及其他信息產(chǎn)品將記錄人們的行動軌跡，搭建多樣的大數(shù)據(jù)平臺，從數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)等多種管理中促進(jìn)數(shù)據(jù)信息技術(shù)的應(yīng)用，有效地應(yīng)用到大學(xué)管理中。大學(xué)是學(xué)生人口密集的地方，在信息時(shí)代，學(xué)生的各種數(shù)據(jù)信息形成龐大的信息量，大學(xué)數(shù)據(jù)信息管理面臨著挑戰(zhàn)。通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)技術(shù)分析方法，對大量的學(xué)生信息進(jìn)行系統(tǒng)分析，并利用分析結(jié)果進(jìn)行招生、教學(xué)評估、學(xué)生思想意識和政治工作。例如，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析學(xué)生對課堂效果的反應(yīng)，分析結(jié)果可以參考教學(xué)效果，監(jiān)督任課教師是否開展有效的教學(xué)活動。例如，通過對教室和學(xué)生心理學(xué)的數(shù)據(jù)分析，教師可以更好地理解學(xué)生想在教室里了解的東西。改善教育，改革教育，提高教育效益。用另一個例子來講，移動學(xué)習(xí)模式的運(yùn)用，對資訊學(xué)習(xí)應(yīng)用技術(shù)產(chǎn)生影響，可以對學(xué)習(xí)的教學(xué)效果產(chǎn)生的各種因素進(jìn)行分析，比如在平臺上分析學(xué)生對學(xué)習(xí)的深度，分析學(xué)習(xí)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，對改善移動課堂教師的教學(xué)模式起到輔助作用，使學(xué)習(xí)者更具價(jià)值。

6 結(jié)束語

總而言之，大數(shù)據(jù)的最大價(jià)值就是預(yù)測未來的趨勢，迅速地從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)寶貴的信息，幫助決策者做出決策。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)信息技術(shù)的應(yīng)用是現(xiàn)代信息分析技術(shù)的研究方向，它可以挖掘出信息的潛在價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的開發(fā)。