淺談數據挖掘技術及應用

尹超 秦潔

摘 要：信息產業實現高度的發展，讓信息化呈現快速發展的態勢，人們對信息的質量有著更高的需求。這樣就導致數據挖掘技術使用在不同行業創建和優化之中，行業利用數據挖掘技術發現一些潛在的客觀規律，提升行業發展中的優勢。但是一些企業在利用數據挖掘技術開展業務處理的時候，只是進行淺層的使用，未能進行深度的挖掘和利用。基于這樣的發展模式，使用挖掘技術對海量數據開展深度的分析，是人們的關注點。為此，本文對此進行一定的分析，研究該項技術應用的具體態勢。

關鍵詞：數據挖掘；技術；應用

互聯網呈現高度的普及和應用，就讓信息化成為社會發展的一項主要體現。行業基于發展的現狀，利用數據挖掘，對自身業務實現一定的建設和優化。但是，一些行業在發展過程中，雖然使用數據信息，但信息處理的程度不夠優質，影響整體行業建立最終的優勢。為此，需要使用這些技術，對數據實現有效的處理，讓信息呈現不易被人們察覺的有用的客觀規律，利用這些規律讓企業對目標有精準的把握，促使行業實現高度和有效的建設。

一、數據挖掘基本分析

（一）概念

數據挖掘是目前開展人工智能以及數據庫研究的一項具有關注度的話題。數據挖掘就是對海量數據實現有效的處理，讓這些信息能夠實現目的性的提取，歸類以及對引申的含義實現挖掘。信息經過預處理，能夠讓行業在現實生存中，對各種數據實現有效的提取。讓企業發展在實現決策制定和具體分析的時候，可以得到信息或者是數據的支撐[ 1 ]。它是一項決策支持過程，基于統計學，人工智能，數據庫等，對數據實現自動化的處理，并做出具體歸納和推理。同時，可以對模式之間呈現的關系進行有效的梳理，讓各種數據實現分類和使用，提升數據的認知程度和建立力度。通過對相關數據進行挖掘，能夠讓企業在發展中建立一定的優勢，減少發展風險。

（二）特點

數據挖掘呈現三個特點。

第一，主要是利用統計知識，通過挖掘模式的建立，對數據開展挖掘計算。通過這樣的模式，可以讓數值信息實現有效數據分析掌握，也能夠對內在存在的聯系進行分析和探討。

第二，開展數據處理的信息都是不同行業發展中呈現的信息[ 2 ]。這些信息是經過預處理的，是一種結構化呈現實現內在展示的信息。

第三，開展數據挖掘需要對挖掘模式進行合理的建設，能夠對用戶在發展過程中呈現的作用進行有效的觀察和分析。通過對數據進行深度分析，可以讓數據處理能力實現提升，讓各項數據實現關聯性展示。

二、數據挖掘階段分析

其具體階段主要分成四個部分：

第一部分是目標定義，要求對數據挖掘的具體目標實現明確的制定。這一過程對整體挖掘工作有著直接的影響，需要進行有效的關注。為此，開展數據挖掘的時候，需要專業人員對其開展深入研究，明確挖掘的具體目標，并對算法開展有效的比較。

第二部分是數據準備。這是整體開展數據挖掘工作開展的關鍵一項，也是工作比重最大的工作。在開展該階段工作時候，可以從子步驟進行有效的分析，具體為數據選擇，預處理以及變換這三個部分。通過這三個子步驟的開展，讓數據挖掘實現較為科學的建設和處理。

第三個階段是數據挖掘。也就是對整體數據實現挖掘的具體工作，也是采用何種挖掘方法的分析。在該階段，根據具體的挖掘信息，對算法實現最終的選擇[ 3 ]。實現準備工作的開展，提升整體工作開展的科學性和高度性。通過這些準備工作之后，就可以讓挖掘工作實現具體的運作。

第四個部分，解釋和具體評估。完成上述工作之后，根據最終的決策方式，對信息實現有效的分析，將那些具有發展意義的數據呈現的信息實現歸納，進而提煉出一些對企業發展具有促進作用的信息進行評估。之后，對最終的評估結果實現一定的分析，對那些不能滿足客戶需求的模式，重新開展第三個階段的工作。

三、數據挖掘在現具體應用分析

（一）醫學應用

人類發展是就有遺傳隱性的特點，所以在進行疾病治療的時候，需要對隱性的數據和疾病進行有效的分析，通過對這些數據實現有效的分析，可以讓疾病出現的問題以及解決方案實現一定的研究，提升醫學發展最終質量。同時，醫院在進行常規建設的時候，可以使用數據挖掘對資料管理，內部管理等方面實現有效的建設和發揮。將數據挖掘應用到醫學發展中，可以提升診斷的最終精準程度。

（二）金融應用

利用數據挖掘可以對金融發展中諸多的發展信息和信貸信息實現有效的掌握，會呈現一些常規發展所不能體現的結果。例如開展購物籃分析，對產品之間呈現的關聯銷售實現有效的分析。洗發產品實現組合銷售，是基于數據支撐，才做出組合銷售的具體的模式。

（三）電信行業應用

電信行業呈現的發展特點是三網融合，融合之后就會讓電信數據呈現還海量的增長。開展數據挖掘就可以對商業模式形成有效的分析，能夠根據關聯模式對數據實現更高的研究和深層的分析，讓電信業務實現高度的建設。

四、結論

數據挖掘不僅是一項技術，同時也是對各行業發展過程中呈現的數據進行有效的分析以及研究，對決策實現一定的支撐。但是這些數據是模糊的，不呈現變化的具體規律的。同時，開展數據支持不僅需要對數據進行一些的分析，同時需要對一些模式進行及時，以及合理程度的構建，讓數據處理實現較高模式的挖掘，通過這樣的模式實現有合理建設，進行數據的真實處理。

參考文獻：

[1] 張美華.淺談數據挖掘技術及其應用過程[J].電腦知識與技術，2015，（32）：1-3.

[2] 許芳芳，丁雷道.淺談數據挖掘技術及其相關問題解析[J].數字技術與應用，2014，（04）：141-144.

[3] 張紅巖.數據挖掘技術在CRM中應用淺析[J].現代情報，2005，（12）：162-163+155.

作者簡介：

尹超（1982-），男，安徽巢湖人，助教，專業：計算機科學與技術。