淺談關于數據挖掘的方法與分析

崔雪輝

【摘要】隨著我國信息化建設的不斷完善和科學技術的不斷推進，互聯網技術和大數據應用成為人們當下最為主要的信息交流措施，而通過數據挖掘能夠一定程度的幫助數據進行篩選及整理，通過云計算的數據庫能夠保證其數據的穩定性，同時對其進行必要的調節。另外，相較傳統數據的儲存方式而言，云計算數據庫具有時間與空間的特性，并且能夠實現對數據的挖掘。為提升數據挖掘的效率，需要建立全新的數據挖掘方法，分析數據的特點。本文將就重點闡述云計算的概念及特點，云計算的數據挖掘和數據分析，以及對云數據庫的建立策略進行必要的簡述。

【關鍵詞】數據挖掘;方法與分析;云計算

一、數據挖掘概述

隨著我國數據庫建設速度的不斷加快，人口增加速度的不斷提升，數據應用和技術更新的不斷普及，全世界每天每時每刻所產生的信息和需要儲存的信息都以萬兆計算。數據就像一股洪水滾滾向人們涌來，如今我們太多的數據需要儲存，但實際的固態儲存空間卻遠遠不足，面對浩如煙海的數據庫，人們希望能夠從數據庫中尋找到一條去偽存真、去粗取精的數據挖掘技術，從數據庫中發現其核心數據的采集以及數據的挖掘，這一技術就應運而生。但是由于其信息核載量較少，實現數據信息之間的對接出現空缺信息，數據與信息之間還存在較大差距，以及對數據挖掘工具的需求日益凸顯，因此將數據轉化成信息知識，進行必要的儲存，是當下解決信息儲存的一大難題。

采用數據挖掘的方式，不僅能夠實現數據模型的建立，同時對于商務決策、發展方向預估、風險評估等有重大的作用。簡單而言，數據挖掘就是從大量的數據中提取出客戶需要的數據，并且能夠通過人工智能的方式，實現系統的優化，從而保證系統中信息的儲存更有條理性，能夠有針對性的服務于某一特定人群。數據挖掘是數據庫研究開發和應用最為廣泛和最為繁瑣的一個環節，它涉及領域較多，設計層次較廣，需要多學科進行合作才能完成。這些技術包括數據庫的建立、人工智能的應用、神經網絡構架、統計學、模型識別、信息檢索和數據可視化等多學科的參與。

二、云計算數據庫概述

云計算數據庫是最近幾年才流行起來的一個概念，其最具代表性的定義為：通過虛擬資源的豐富下載和虛擬儲存，實現資源的整合和配置，以一個全息虛擬的云盤進行承載;云計算的客戶可以從自己的資源庫中提取，相較傳統的數據處理而言，云盤信息數據的提取等過程是對于云盤的應用，而不涉及電腦Pc端的數據處理，因此不會導致系統出現負載過高，致使整個系統的崩潰。硬件設施的固定能夠有效的解決這一問題，并且能夠通過軟件來彌補傳統儲存設備的不足，由于計算機的儲存空間有限，用戶可以不斷進行數據實時更新，同時還可以通過利用云數據庫的強大運算能力完成數據的整合和運算。

云數據對于用戶來說是透明的，用戶可以不需要過多的了解云計算過程中的具體流程，而是直接使用并尋找屬于自己的服務，同時云計算由于對數據的收集處理及整理能力較強，可以通過對這些數據的簡單整理，實現對用戶的即時性應用。將計算機本身的數據轉移到云盤上，能夠增大用戶的信息承載量，并且將計算機的負擔轉移到云盤上，實現大數據資源傳輸的高效性和計算機的高速運轉。同時由于云計算本身的編譯程序較為簡單，用戶可以通過個人需要進行有針對性的編程，在完成之后可以在云系統上進行使用，在一定程度上實現了用戶的定制化服務和有針對性的開展相關業務，同時由于云計算其節點較多，能夠在同一時間進行超多的數據計算和系統運行，在提高計算能力的同時增強收集數據的穩定性。

三、云計算數據庫的數據挖掘常用方法

數據挖掘通過對數據的數量、出現幾率以及歷史數據進行整合，從中找出潛在的價值進而被人們不斷挖掘，形成新的信息鏈。早在上世紀80年代，國際上就有人提出了對于數據庫的有效整合，解決數據庫當前硬盤存儲空間不夠的問題，要想真正的實現數據挖掘，就需要人們通過多階段的技術革新，多層次的系統整合進行云數據挖掘。

（一）建立云計算數據庫的多層矢量空間模型。想要真正實現云數據的數據挖掘，就需要提前建立預估模型和分類，通過數據分類整合，能夠有效的找到數據中的必然聯系和客觀規律，通過對數據處理能夠進行有效分類，把數據進行有規律的排序。將一些無效信息進行篩除，將那些真正有效的信息進行存儲，并利用這些規律，把對象放在特定的環境中進行分析。通過分析，能夠預估事件發生的可能性以及事件發生的方向，對于企業而言，其利潤和預估方式能夠增強企業制定策略的合理性，實現企業經濟利益最大化。

（二）異構數據挖掘。通過找出數據模板中的差異性，可以將一些有關聯的數據進行差異下的橫向對比，例如在進行用戶的數據采集時，既要考慮選點合理，也要考慮年齡分布和職業分布等，通過該方法能夠得出用戶的傾向性消費，來幫助企業制定更加合理的營銷方式和營銷方向，通過對于數據的集中處理和挖掘能夠展現出全新的數據，給人們提供更加高效便捷的服務，為當今互聯網的大數據構建提供新的動力。

四、基于云計算數據庫的數據挖掘策略

（一）加強數據管理技術。云計算的數據庫一定程度上給人們帶來了更加便利的信息獲取渠道，同時能夠加速信息的更新換代。通過云計算的高效運算能夠實現數據的有效化整合，雖然云計算的優點較多，但是在儲存數據上還應該加強其安全性能的管理，隨著互聯網絡的發展，各種信息繁雜，想要從繁雜的信息中迅速梳理出人們需要的有效信息，就顯得尤為重要。各種信息，對于用戶而言沒有針對性，用戶可以利用現代化的管理技術來管理自己的數據，同時能夠利用先進的分類方法，實現數據管理能力的提升。在加強數據結構化調整的同時，也應擴大數據規模的收集，將其儲存在云系統中提高用戶的使用頻率，很好地幫助用戶提供更加具有針對性的優質服務，實現用戶的私人定制。

（二）建立全面的存儲空間。隨著我國科學技術的進步和互聯網構建速度的不斷加快，行業的發展對于網絡的發展要求也更高，大數據的出現在一定程度上解放了計算機的運行能力，但是想要真正保證云計算能夠儲存大量的數據，就需要利用云計算的儲存功能來實現信息的更新。通過分析可以得出，云計算系統因具有一定的經濟性和可靠性等特點，相較采用傳統的固態硬盤儲存方式而言，雖然能保證數據的可靠性，但是由于硬件設備參差不齊，導致其在數據傳輸上具有一定的短板，需要通過更加可靠的軟件開發來實現硬件的存儲。

想要真正保證數據的可靠性，實現傳輸效率和吞并效率的提升，通過云計算技術的更新和云空間的拓展能夠滿足大部分用戶的要求。但是由于互聯網發展速度較快，與全領域的合作也在不斷加強，真正實現全面的數據庫構建，那么就應該加強數據庫與全領域的合作，通過與各領域的合作，實現數據收集的有效性和真實性，從而幫助客戶制定更加科學合理的經營模式和經營方向，為確保企業的高速發展奠定基礎。

（三）利用web進行數據挖掘。要加強云空間的儲存速度和運算能力，通過云計算實現，對網絡中的文檔進行提取分析。利用互聯網方式能夠將計算機中大量的數據進行有效的整合，用戶可以通過連接服務器的方式來獲取自身所需的資源，在數據挖掘時主要通過服務器來實現上述功能，這些功能的實現，用戶僅需要通過關鍵詞的查找篩選以及分析該數據是否滿足用戶需求即可。通過在網站的挖掘，相關數據能夠實現資源的快速整合和信息的迅速交流，在人為的瀏覽信息的過程中，實現信息的交互。并且通過這種方式，讓用戶在數據庫中更加高效的尋找到自己的信息，利用網絡先進的計算能力和資源整合能力，加強對云數據庫的整理，同時實現了信息更有針對性的使用，節省了社會資源，實現了社會資源的更優化配置。

（四）建立分層云計算數據庫。由于當前數據量龐大，想要真正適應網絡大環境的發展加強網絡數據的監管，那么進行分層數據監管就顯得尤為必要。通過網絡人員建立分層云計算庫，不僅能將絕大多數的數據進行分層管理，而且還能方便用戶有針對性的進行數據搜索。加強分層數據庫的管理，讓用戶有針對性的搜索數據，實現信息的最優化使用。用戶通過關鍵詞搜索自己想要的信息，快速找到信息，進行相應評判，減少了信息檢索的時間，進而完成數據的使用，提高了數據的使用效率。

五、小結

在當前的數據采集與應用，大多數是通過云數據處理實現的，傳統數據的處理與儲存已經遠遠不能滿足當前時代的發展要求。通過進行數據挖掘的方法與分析能夠實現計算機資源的有效整合，對于Pc端用戶而言則是最大限度地解放了計算機的運算功能，提高了數據收集、挖掘、整理篩選等工作的效率。通過不斷優化云數據庫的運算能夠為用戶提供更加科學快捷的數據檢索系統，并且能夠為用戶提供更有針對性的數據。