大數據時代數據挖掘技術的應用研究

林民山 林宗英 泉州職業技術大學

近年來，隨著大數據時代的持續發展，信息技術在各個行業領域中的應用價值顯著提升，對促進社會發展有著較好的積極作用。為充分發揮數據挖掘技術的整體作用，使大數據時代的效益得以凸顯，需要加強對數據挖掘技術的研究，便于提出可靠的參考依據，幫助工作人員更好地運用這一技術，實現對數據信息的深入挖掘，使數據信息的利用價值得以充分體現。就數據挖掘技術的發展情況來看，其中包括了聚類分析、關聯性分析、特征性分析等幾種方法，需要結合實際需求對其進行綜合運用，以此促進數據挖掘及數據分析工作水平的提升。

1 大數據及數據挖掘技術的含義

1.1 大數據的含義

大數據是承載大量信息的載體，對其進行深入研究，能夠掌握更多有用的數據信息。就目前來看，大數據體現出以下幾個特點：①大量化。其數據量較大，想要從其中找出所需的數據信息存在較大的難度，所以對數據挖掘技術的需求提高。②多樣性。涉及到的信息種類多樣，比如信息的表達方式不同等等，這就充分體現出大數據的價值，對其進行研究能夠找到所需的各種數據信息。③快速化。在尋找有用信息的時候，不再需要長時間的等待，能夠快速找到相匹配的結果，使數據工作的效率得以提升。

1.2 數據挖掘技術的含義

通過數據挖掘技術能夠從大量的數據信息中找出有用信息，還可以在數據過于模糊的時候進行深層次的剖析，便于了解數據所表達的內容。同時，對找到的數據信息進行分析整合，能夠直接確定數據的含義。作為一種新的數據處理技術，數據挖掘技術的宗旨就是對數據信息進行反復分析，絕不放掉每一個有用的數據信息。雖然數據挖掘技術的實施方法較多，但是實施步驟都是比較一致的，首先就是確定數據信息是否有挖掘的意義，之后就是對其進行分類篩選，最后就是對其進行深度挖掘，將其中有用的數據信息找出來。針對數據挖掘技術進行研究，對我國各個行業發展都有著較為重要的影響作用，能夠幫助行業進行準確地市場預測，進而按照行業內的發展趨勢進行發展。如下圖1所示，為數據挖掘技術應用流程圖：

圖1 數據挖掘技術應用流程圖

2 數據挖掘技術的主要方法

2.1 聚類分析法

對不同的數據信息進行分組歸類，之后將零碎的數據轉換成有條理的數據信息，這就是聚類分析法的主要作用。同時，聚類不是簡簡單單進行分類，而是在無法充分了解對象的情況下，對龐大的數據進行劃分處理，便于將數據組中有價值的數據信息找出來。由于這一方法無法對數據信息進行精確的分類，常常都是使用到數據識別、心理學等幾個領域。

2.2 關聯性分析法

任何事物都存在著一定的關聯性，想要從大量的數據中找出有用的數據信息，就必須要確定數據之間存在的規律。而關聯性分析法就是實現這一目標的重要途徑，能夠對數據之間存在的關聯性進行利用，進而將相關的數據信息挖掘出來，并從這些具有關聯性的數據中找出自身需要的數據，之后對其進行分析和處理，為用戶提供可靠的數據支持。

2.3 特征性分析法

在我國各個產業快速發展的背景下，我國人民面對的數據量越來越多，且數據種類也更加復雜，這就需要充分了解數據的特征，按照數據特征進行分類。在依據數據特征進行數據分類的時候，需要充分利用計算機技術，實現對數據的虛擬分類，之后結合自身需要的數據的特征對分類后的數據進行挖掘，將其中有用的數據找出來，并對其進行分析、處理和利用。

3 大數據時代數據挖掘技術的具體應用

3.1 在電信行業中的應用

就當前情況來看，數據挖掘技術在我國多個行業得到了廣泛的應用，在電信行業中的應用效果較好。隨著我國電信行業的快速發展，數據量越來越大，在整合數據信息的時候出現各種各樣的問題，這就需要加強技術改革，采用更加先進的技術來進行數據處理，以此提高數據信息的利用價值，幫助用戶解決問題，為用戶提供更好的服務。而數據挖掘技術是電信行業發展中的重要技術之一，需要提高對這一技術的關注度，利用數據挖掘技術對數據信息進行分類處理，幫助工作人員快速找出所需數據，更好地使用數據信息。

3.2 在科學研究中的應用

我國科學研究的內容越來越復雜，在科學研究過程中存在大量的數據信息，這些數據信息的處理存在一定難度，對數據挖掘技術提出了較高的要求。例如在進行科學實驗測試工作的時候，涉及到的信息參數較多，對其進行處理的時候也存在著大量的數據信息，以致數據分析存在較大的難度。面對這種情況，將數據挖掘技術應用到科學研究活動中，能夠按照一定的規律在數據信息中找出所需數據，實現對各類數據信息的有效利用，為相關工作人員提供更加可靠的數據支持。

3.3 在教育行業中的應用

將數據挖掘技術應用到教育行業中，能夠促進教育行業的進步和發展，使教學水平得以有效提升。具體來講，通過對數據挖掘技術進行有效運用，能夠準確地分析全體學生的心理特點，進而制定出科學合理的教學方案，幫助教師充分掌握學生的學習情況，從而開展具有針對性的教學活動。通過數據挖掘技術對學生的考試成績進行分析，能夠幫助教師及時發現學生存在的不足之處，進而對學生進行個性化教學，促進學生的全面發展。

3.4 在制造行業中的應用

在我國社會經濟的快速發展背景下，我國人民對各種生活產品提出了更高的要求，要求制造行業對產品質量進行嚴格控制，使其能夠滿足我國人民的實際需求。將數據挖掘技術應用到制造行業中，能夠對產品質量進行有效提升，促進制造行業的穩定發展。具體來講，可以利用數據挖掘技術對生產活動進行監管，及時獲取有關產品問題的數據，充分掌握產品的生產情況，進而為產品的生產提供可靠的數據支持，實現對產品生產過程的有效優化，在保證產品質量的同時，提高制造業的經濟效益。

4 結語

綜上所述，在大數據時代背景下，數據挖掘技術在我國各個行業發展中體現出較高的應用價值，為充分發揮數據挖掘技術的作用，使其能夠滿足我國各行業的發展需求，需要加強對數據挖掘技術的研究和改進，不斷優化數據挖掘的方式方法，便于將其更好地運用到實際工作中，促進社會各個行業的持續發展。