大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)挖掘技術的應用研究

曾昌賢 胡汝星 余建良 姚本金 江成鑫通訊作者）

貴州理工學院土木工程學院 貴州 貴陽 550003

1 大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)的基本特性

在大數(shù)據(jù)時代，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。可靠性和反應數(shù)據(jù)的重要性是決策的關鍵[1]。

2 數(shù)據(jù)操作和大數(shù)據(jù)

隨著現(xiàn)代科學技術和大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的發(fā)展，人工智能技術的開發(fā)越來越快，其中，數(shù)據(jù)挖掘技術是人工智能技術開發(fā)的一種形式。人工智能技術的運行及數(shù)據(jù)軟件應用程序，為了實現(xiàn)適合技術依賴的機器演算法，數(shù)據(jù)操作技術的基本目的是深入鉆研信息或深入鉆研復雜的信息，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)技術是從大數(shù)據(jù)中對數(shù)據(jù)應用程序進行深入研究，轉(zhuǎn)換成有意義的信息，促進決策的產(chǎn)生，讓決策獲得特定的應用價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的應用[2]。

3 通過幾種方法對數(shù)據(jù)挖掘技術進行相應的分析與探究

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

3.1 將數(shù)據(jù)進行分類，再對其進行分析

這種分類分析法的主要特點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緊要的數(shù)據(jù)進行深層研究，按照分析目標，將數(shù)據(jù)群集起來，利用數(shù)據(jù)之間的連接，對重要的信息進行信息傳遞，挖掘信息的潛力和價值。

3.2 模擬人類大腦對數(shù)據(jù)進行相應的分析

人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法就是通過模擬大腦神經(jīng)進行網(wǎng)絡處理，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)，有取得計算結果時使用的趨勢分析等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法主要設定數(shù)學模型算法，但在神經(jīng)網(wǎng)絡中輸入的所有研究價值都是數(shù)值，在收集相關數(shù)據(jù)時，根據(jù)實際需要對該數(shù)據(jù)進行分析，更好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析工作，以保證數(shù)據(jù)信息技術的應用，通過這種方法能夠更好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的工作，確保數(shù)據(jù)挖掘工作的順利進行。

3.3 結合具有聯(lián)系的數(shù)據(jù)，對其進行相應的分析

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

4 對數(shù)據(jù)傳輸技術的特定應用的研究

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

4.1 數(shù)據(jù)傳輸技術提升了行業(yè)競爭力

數(shù)據(jù)挖掘技術是通過對存儲的數(shù)據(jù)進行分析、分析和操作，提高行業(yè)競爭力的行業(yè)。此領域是最早應用數(shù)據(jù)挖掘技術的領域，也是廣泛應用的領域。分析數(shù)據(jù)挖掘技術，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)部的價值，大大縮短科研時間，提高行業(yè)競爭力。比如人工智能技術，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，分析喜好度，并根據(jù)結果向消費者推薦喜好度。

5 數(shù)據(jù)挖掘技術針對高校管理的特殊應用

近年來，網(wǎng)絡事務、云計算及其他信息產(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)傳輸技術等多種管理中促進數(shù)據(jù)信息技術的應用，有效地應用到大學管理中。大學是學生人口密集的地方，在信息時代，學生的各種數(shù)據(jù)信息形成龐大的信息量，大學數(shù)據(jù)信息管理面臨著挑戰(zhàn)。通過數(shù)據(jù)學習技術分析方法，對大量的學生信息進行系統(tǒng)分析，并利用分析結果進行招生、教學評估、學生思想意識和政治工作。例如，運用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析學生對課堂效果的反應，分析結果可以參考教學效果，監(jiān)督任課教師是否開展有效的教學活動。例如，通過對教室和學生心理學的數(shù)據(jù)分析，教師可以更好地理解學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，移動學習模式的運用，對資訊學習應用技術產(chǎn)生影響，可以對學習的教學效果產(chǎn)生的各種因素進行分析，比如在平臺上分析學生對學習的深度，分析學習及其他相關數(shù)據(jù)的分析結果，對改善移動課堂教師的教學模式起到輔助作用，使學習者更具價值。

6 結束語

總而言之，大數(shù)據(jù)的最大價值就是預測未來的趨勢，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)時代，數(shù)據(jù)信息技術的應用是現(xiàn)代信息分析技術的研究方向，它可以挖掘出信息的潛在價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)應用程序的開發(fā)。