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计算机当中具备的对数据进行挖掘的技术,尽管不存在太长远的发展历史,可是其发展的速度却极为惊人,该技术属于一类融合了大量的其他学科以及行业的新型技术。现在,对这一技术尚未有一个统一、精准的定义。这一技术的成功问世,对于目前涉及到的,对大量数据资料进行的登记的问题,得到了显著的改善,推动着整个社会得到进一步的生产以及发展。
1开发体现
对计算机当中的挖掘技术展开的研究工作,第一,对挖掘这项技术具备的功能展开进一步的了解,以此为前提才可以更为优质的把这项技术实际使用在社会当中的不同行业,推动计算机当中的挖掘技术,获得深入的开发以及使用。
1.1传统进行统计使用的方式
在传统意义当中使用的统计方式,主要包括了统计预测、抽样调查以及多元化进行统计这三类。在这三类方式当中,抽样属于存在大量数据的前提下,对这些数据展开抽样调查的一类技术;多元属于对具备复杂结构的数据展开分析的一类方式;回归以及对数列进行分析等等,全部被称作是统计预测。
1.2可视化这项技术
大部分计算及当中的数据,并不具备极为显著的特性。在此阶段,能够利用图表等方式,对数据实时显示,对数据当中具备的特性展开直观的显示。当中存在散点图等另外的可视化,现在可视化这一技术在高维数据这一领域之中,还是有大量的技术难点亟待解决。
1.3联机进行分析以及处理
此类进行处理方式,是经过计算机联机的方法,对数据实施分析的一类处理方式。客户在进行联机分析期间,要积极地做好配合方面的工作,主动地提出有关数据的分析要求。
1.4决策树以及神经网络
决策树主要是用到了对数据进行分类以及对数据展开预测这两个领域当中。神经网络在大多数情况下划分成三层:第一层是输入,第二层是隐藏,第三层是输出。使用此方式,对数据展开调整以及计算,同时开展数据的分类操作以及对数据进行归纳。
2使用
2.1在市场营销领域的使用
在中国的市场营销整个发展期间,采集到的客户数据逐渐加大,已经大于人为能够进行控制的面积。在此类情况当中,使用计算机当中对数据进行挖掘的这一项技术,对于用户实际进行购物的这一行为,还有对日常购物的习惯进行分析,对这部分数据具备的特性展开总结归纳,能够在很大程度上提升所有企业具备的影像能力,加强企业具备的综合竞争力。还有,经过使用计算机当中对数据进行挖掘的这一项技术,能够让数据进行分析的工作效率得到提高,精准的获取客户购物的取向,还有对购买的兴趣点进行掌握,能够帮助商家制定切实高效的商业决策。
2.2金融投资行业的使用
对金融行业开展的分析工作,大部分集中在开展股票交易以及金融投资这两个领域。普遍情况下,是经过建立模式的方式,对于未来的发展趋势进行分析。对金融投资而言,存在着巨大的风险。在开展这部分投资工作以前,一定要对数据进行分析,对于那些也许会发生的风险问题,使用高效的预防方式,选择对的投资方向。按照金融行业进行发展的区域,展开高效地预测。自评估开始,直至进行预测这整个流程当中,能够对整个金融市场进行发展的状况展开推测。按照目前现存的数据,进一步对其内部存在的关联进行挖掘,在制定好的发展模式当中,对数据实施科学的预测。从其中鉴别出金融行业出现的欺诈问题,防止出现金融类型的犯罪问题。
2.3产品制作环节的使用
由于半导体在中国所有大型的制造行业当中获得了持续的使用,在对产品进行制作过程中,数量庞大的数据持续出现,经过计算机当中具备的挖掘这项技术,对上述生产过程中出现的数据展开分析,能够高效地显现出生产期间存在的一部分隐性问题。以此为前提,深入的对产品质量进行保证。
2.4电子商务领域的使用
另外,挖掘这项技术,同时被大面积地使用到了计算机开展的电子商务领域,经过不同类型的商务数据,对用户的所有类型的信息,以及进行消费的实际情况,实时展开分析以及掌握,强化了购物网站在自身个性化方面提供的服务。
2.5税务行业的使用
除了上述提到的几项使用方面,挖掘这项技术还被使用到了税务行业,能够经过对数据进行挖掘的这项技术,对部分存在偷税以及漏税问题的单位,展开第一时间的追踪活动。对不同领域的纳税人,自身的商业行为进行进一步分析以及研究工作,将其中存在的常见规律查找出来,为中国的税收工作,提供一项高效的操作方式。将单位存在的偷税以及漏税这两个方面的问题,开展高效地预防工作,以确保征税这项工作灯光顺利的实施。
3结束语
现如今,随着科技的发展,计算机已经逐渐成为人们生活工作中不可分割的一部分。计算机当中对数据进行挖掘的这项技术,属于计算机所有技术当中一项十分重要的构成环节,获得了大面积的关注以及使用。上文当中,在计算机具备的挖掘技术这一功能的研发体现方面着手,对计算机当中具备的挖掘技术的使用,展开了进行一步的探究工作,提出其中存在的问题,期望可以为相关的研究工作贡献一定的力量。
参考文献
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作者:黄永毅 单位南阳医学高等专科学校