大數據時代下數據挖掘技術的應用

李玉玲

數據與人們的生活息息相關，因人們的各項活動而產生。大數據時代下，互聯網技術發展迅速，覆蓋業務愈加廣泛，人們在活動中產生的數據數量大量增加，但是并不是所有的數據都是有價值的，如何在海量的數據信息中篩選出所需要的信息成為當前重要任務。本文以大數據時代為背景，數據的挖掘作為中心內容，對數據挖掘技術的種類和應用領域進行分析論述。

數據挖掘既是信息數據的挖掘，也是信息數據的選擇，是從大量種類繁多的信息數據中挖掘出隱含的、有價值的信息，滿足人們對數據的需要。而數據挖掘技術是指實現數據挖掘的各種技術，這些技術在大數據背景下有了明顯的提高，給人們各項活動帶來極大便利。

數據挖掘技術多樣化

大數據下先進的信息技術，讓挖掘數據的方法愈加多樣化，給數據挖掘帶來了便利，讓數據挖掘效果更好。數據挖掘主要有以下幾種方法。

①統計分析方法，依靠數據庫字段項之間的聯系進行，一種是可以用函數明確的表示出來，一種則不能。利用統計學的知識將數據之間的關系表達出來，用函數關系表達的稱為函數關系，不能用的則稱為相關關系。

②遺傳算法，以生物的天然選擇和遺傳作為根本基理，是在數據挖掘中發揮價值最大的一種方式，因其有較高的融合性，能夠與其他方式相融合使用，所以也是數據挖掘最常用的方式。

③神經網絡法，應對數據挖掘過程中的問題，具有分布儲存性、極高的適應性和允許出錯性，是一種比較新的方式，但越來越受到相關人員的關注。

④模糊集方法，利用的是集合論，不適用于處理信息的連續性問題，但是因操作便捷、占用空間較小也成為人們常用的方式。

⑤粗集方法，和它的名字一樣，就是利用模糊集合論對實際情況進行模糊處理，從而對數據進行分析整理。

除此之外還有決策樹方法、技術流程、信息收集、數據集成、數據清理及數據變換等方式。

數據挖掘技術的具體運用

1.在高校管理方面

高校是人員密集場所，本身就蘊含大量的數據信息，再加上大數據時代學校所應用的各種科技設備明顯增加，使得高校中產生更多的數據信息。數據挖掘在高校中被廣泛應用，比如學生信息管理、學校各項工作信息管理以及學校資源管理等。在高校管理中，一方面要促進培養大數據的意識，提高大數據的管理能力，明確學校各方面數據信息的情況，及時調整數據挖掘技術的運用，有針對性地管理學校的海量數據；另一方面，要做好數據挖掘技術基礎學習的工作，明確高校數據管理的重點和難點內容，從而發揮出應有的價值。

2.在經濟管理方面

經濟事務中不但產生大量的數據信息，其正常的運行也需要大量的數據來支撐，通過對運行中數據的挖掘和處理，發現數據信息的特點，分析工作中的問題；可以了解客戶的信息，分析出客戶的經濟偏好，從而改進業務以滿足客戶的需求；可以了解經濟市場的變化趨勢，做好應對提高其市場競爭力。

總之在經濟領域，數據挖掘技術是極其重要的內容，發揮著不可替代的作用。

3.在醫療管理方面

醫療領域是我國重大領域之一，每天都會產生大量需要處理的數據，而且產生的數據信息與其他領域不同，數據雜亂、以各種方式存在，所以處理起來也更加困難，而數據挖掘技術的應用可以在很大程度上解決這些問題。在醫療領域中，數據挖掘技術的主要功能在于數據的清理和費用的預測，比如有的牙科醫院，就是利用數據挖掘技術中的神經網絡方式，根據客戶群體的消費數據，從而制定有效的營銷策略。

在大數據時代下，數據挖掘技術的價值值得關注，經過研究和開發后可以運用到眾多領域中。但是要注意，數據挖掘技術還只是一種數據分析的工具，其價值的發揮會受到各種因素的影響，所以在具體的實踐應用中，要對數據挖掘結果進行測試，并與其他相關人員進行有效的信息溝通，以降低不良因素對結果的影響。