大数据时代数据挖掘思考分析

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摘要：科学技术的发展与变化给人们的生活带来了较多的便利，大数据时代的来临也让人们感受到了数据信息的重要性。结合当前大数据时代数据挖掘技术的发展变化过程进行分析，研究合理应用数据挖掘技术的策略措施，期望通过对大数据时代未来的发展展望，展现出数据挖掘技术的有效作用以及相关信息价值，进而让人们体会到大数据等先进技术的有效应用与价值。

关键词：大数据时代；数据挖掘技术；应用

大数据时代，信息数据处理水平已经成为各行业发展的核心竞争力与发展基础。深入挖掘数据信息中存在的价值，合理运用数据挖掘技术提升数据价值，不仅能够及时掌握市场行业的未来发展动向，也能够帮助一些企业解决当前存在的发展危机。尤其是一些对信息技术应用要求比较高的重要发展领域，合理运用数据挖掘技术，不仅能够在混乱的信息数据中发现隐藏的商机与未来发展市场，也能够直接结合企业的实际发展目标与实力，创造出更多的生产价值与自我提升空间。

1数据挖掘

1.1概念

数据挖掘技术顾名思义，需要在大量且繁杂的数据中挖掘出具有价值意义的数据信息。就一般情况来说，数据挖掘主要应用在文本数据以及图像数据中，作为分析、整理或者预测风险的基础技术手段，数据挖掘技术能够在海量的信息数据中精确寻找到目标数据内容。当然，面对不同的应用领域，数据挖掘技术也需要根据实际情况做好具体的分析，甚至需要配合不同场景情况以及需求进行合理升级、转型应用。其中，数据挖掘技术在商业市场的用途相对比较广泛，一些企业或者公司为了提升企业或者品牌的核心竞争力，可能会利用数据挖掘处理技术处理客户信息，首先可以在客户数据库中提取众多目标信息类型，然后结合不同的公式算法分析出适合企业未来的商业发展目标，根据用户的接受程度与营销业绩进行相应的技术创新与管理改革，在有效提升企业业绩的同时，也能够拓展市场影响力[1]。

1.2实际过程解析

当前社会，利用数据信息创造经济价值已经比较常见，作为时展的流行趋势，数据挖掘技术确实展现了比较突出的时展特征。（1）收集并提取信息。想要获取有价值的信息内容，海量的数据基础是实现目标的第一步，类似于传统观念中的“积累经验”，大量的数据信息收集能够减少众多“试错”的成本，比如：商业营销项目方案在开始设计之前可以利用现有的数据库信息整理出适合的目标区域或者客户群体，在有效提升市场调查效率与成果质量的同时，也能够保障营销方案的成功率。相对于传统时期分发大量的征集表格，网络信息传播的效率也比较高，而且隐秘性的信息征集模式也能够提升数据信息质量。（2）利用合适的数据信息处理模型或者公式筛选有价值的信息数据。大数据时代，信息收集速度确实比较快，且相对应的成本也比较低，但是，频繁地进行数据收集也存在一些弊端，尤其是在信息质量问题上，广泛的来源可能意味着数据信息质量也会存在参差不齐等问题，甚至一些数据处理模型由于建立初期的方向比较不合适，处理后的信息结果也可能会存在一定的误导性，为了避免后期呈现错误结果，项目在初期阶段，数据整理期间做好筛选工作，避免后期结果校对期间发现问题原因，提升数据处理成本。（3）分析结果的处理与改进。数据挖掘技术并不是简单工具，其本身就具有一定的学习能力，一些项目在不断增加数据处理量的情况下，数据挖掘技术处理后的数据结果一般具有较高的精确性，但是，数据收集期间，系统可能也会由于算法的升级或者自主学习能力，运用了一些模块化的技术处理方式，忽视了信息数据中本身存在的差异性问题，进而技术应用期间也需要注意及时维护，不能由于过度依赖数据挖掘技术忽视数据信息的发展规律。可以定期进行数据算法的调整分析，在有效提升数据模型准确性的同时，也能够避免智能信息处理系统出现问题。

2数据挖掘方式

2.1聚类分析

简化数据信息，通过将类似的信息数据进行整理，能够获得具有较多共通性的数据信息内容。大数据时代背景下，利用聚类分析的数据挖掘技术分析目标数据，就会发现不同信息数据存在的共通性特点。这种总结分析多种数据中潜在规律的方式就被称作为聚类分析方式。一般来说，聚类分析方式会用于生物学、应用心理学以及人工智能学习等领域，在实际应用期间会根据不同层次或者类型的数据信息，进行聚类整合分析，不仅能够有效提升数据处理效率，也能够及时总结信息数据中存在的潜在规律。

2.2关联性分析

不同事物与信息数据中，往往会存在一定的关联性，针对不同信息数据中存在的关联性进行挖掘，就会发现其中蕴含的规律问题，针对该类型的数据挖掘分析方式就被称作为关联性分析法。比如：在超市等大型营销环境中，收集用户信息已经成为行业发展共识。一般超市会利用后台数据收集用户的购买数据，并根据数据发展趋势分析出不同年龄或者群体用户的大概消费习惯，精确性的营销方案能够有效提升营业业绩。定期开展会员积分兑换、会员日等优惠活动，就能够提升会员用户的消费积极性，进而在数据采集期间利用关联性的数据分析方式，了解范围内会员的消费习惯趋势，通过数据信息的深入挖掘与整理，分析出不同商品之间的关联性。其中，一些商超会利用“买一赠一”、高低利润物品捆绑销售等营销方案，激发消费者的购买欲望，提升营业业绩，消耗积压库存，在不断提升营业业绩的同时，也能够利用数据调查回馈调整采购方案[2]。

2.3神经网络模拟分析

相对于其他物种，人类的大脑一直是各种高科技研究领域的核心研究对象，利用数据模型模拟人类大脑的神经网络工作模式，能够在处理一些精细化数据、非线性数据或者特殊性数据应用情境中发挥较强的优势。当前，比较常见的人工神经网络的模拟系统，一般都是由特殊算法以及反向的传播网络、函数算法神经网络等方式组合而成的。

2.4遗传基因算法分析

遗传基因与大脑神经元网络都是大数据时代数据分析期间主要研究、突破的方向，相对于比较系统化的人工神经网络，遗传基因具有较多变量特征，对于不同形式的信息数据演变变化也具有一定的预测能力。目前来说，遗传基因式的算法分析主要应用在信息系统中的风险评估等领域，在未来发展期间也具有较为广阔的市场前景。

3应用思考

大数据时代，数据挖掘技术的应用价值具有较多隐藏的开发空间，不同的领域与行业在实际应用期间可能会遇到不同的问题情况。针对不同领域的实际应用情况进行分析，研究数据挖掘技术的有效应用方式，不仅能够有效促进各行业的发展与进步，也能够根据时代技术发展变化进行相应的调整与整理[3]。

3.1商业市场发展

数据信息技术的发展价值起初就已经应用在市场营销领域，对于市场行业来说，商业价值是数据挖掘技术的主要应用方向，众多商业企业与单位想要保障营销业绩，可以通过加强大数据应用的方式，分析总结消费者的消费习惯、消费水平以及相关的消费特点。结合实际的销售业绩与数据分析结果，选择合适的营销策略以及方案，通过营销业绩的不断提升与进步，推动企业经济水平与核心竞争力不断提升与进步。另外，关于商业投资方面，也可以应用数据挖掘技术，当前信息化大量普及的社会发展背景下，众多企业与经营者的信息都会被录入信息数据库，想要了解投资项目中合作方的经济实力以及多方面信息，不仅可以利用数据分析结果了解，也能够分析出合作方的未来发展形式，通过风险预估等方式最大程度减少企业经济损失风险。当然，一些小型的金融贷款业务也可以利用数据分析结果，判定客户是否具有经济还款实力，多维度以及高时效性的监控管理，不仅能够及时调整信贷策略，也能够避免市场发展变化影响企业稳定发展。

3.2科学项目研究

科学的发展与进步离不开技术水平的不断上升，信息技术在当前的科学研究领域的应用已经比较普遍，尤其是一些人工智能科学技术的研究，数据挖掘技术不仅能够通过优势的信息数据基础，也能够通过一些算法公式的优化，提升技术发展水平。尤其是一些项目类型比较复杂的科学实验，大量的数据信息不仅储存记录比较费时费力，人工数据处理可有力会由于各种不足造成数据结果的偏差，数据技术的应用不仅解决了相关信息储存问题，也能够直接处理数据信息之间存在的细微差别，通过对比分析，在有效提升实验质量效率的同时，也能够为科学实验结果提供一些预测分析，及时将实验风险进行管控[4]。

3.3医学

目前来说，医学领域对于数据挖掘技术的应用场景比较多，尤其是一线医务人员每天需要面临大量患者的情况下，医疗工作者难免会由于工作压力产生疲劳感，利用数据挖掘技术不仅能够对患者病情进行多方面的症状匹配对比，也能够缓解医疗工作者的工作压力。尤其是一些简单的图像处理工作，利用数据挖掘技术不仅能够提升医疗行业的服务水平，也能够利用大数据分析技术，总结该地域易感的高发病症，通过多元化的考察分析，研究导致该病症问题的核心元素，多元化的技术发展不仅能够有效减少病症患者人数，也能够根据不同季节规律制定相应的人员调整计划。另外，需要医疗人员注意的问题是，过度依赖数据挖掘技术也不利于医疗领域快速发展，只有在不断提升自身专业能力并合理应用数据挖掘技术的同时，才能够不断推动医疗服务行业的稳定发展与进步。

3.4教育

数据挖掘技术不仅能够应用在教育专业改良方面，也能够在校园环境之外为教师与学生营造良好的教育发展环境。尤其是关于资源配置等方面，一些学生可能在家长的带领下，已经在线上接触了课程知识内容，对于学生的自主学习教师应当给予合适的肯定与表扬，但是一些家长与学生可能由于本身的专业辨别能力有限，并不能在大量的教育资源中找到合适的学习资料。针对该问题现象，作为课程教师以及相关的从业人员，可以利用大数据挖掘技术，为学生寻找、匹配一些合适的数据信息，利用信息整合、筛选等方式，为学生筛选适合学生当前学习水平的课外阅读资源以及相关的习题资料。

3.5网络安全

网络安全一直是近年来大家比较关注的问题，针对不同的网络安全问题，数据挖掘技术可以提前进行排查，在为普通大众营造良好网络环境的同时，也能够及时打击违法犯罪活动[5]。尤其是一些本身存在安全威胁的流氓软件或者病毒网站，利用数据挖掘技术手段不仅能够进行防范，也能够利用追踪等技术手段，追踪一些违法犯罪分子，打击违法犯罪行为与活动。

4结语

时代的发展与进步，离不开信息技术的升级与更新，大数据时代，数据挖掘技术已经被大众所认知，想要充分发挥数据信息的重要价值，不仅需要为大众群体营造良好的信息互动环境，也需要根据不同领域的实际需求进行合理的改良完善，在有效促进各行业稳定发展的同时，也能够为社会发展贡献一份力量。

参考文献

[1]孙福利.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].电子技术与软件工程,2018,123(1):180.

[2]刘铭,吕丹,安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报,2018,(9).

[3]周凌.浅析大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].中小企业管理与科技,2018,540(05):189-190.

[4]叶昱希.关于大数据时代数据挖掘在银行中的应用研究[J].现代营销：信息版,2019.

[5]张泽平.大数据时代的数据挖掘及应用问题分析[J].数字化用户,2018,24(48):188.

作者：郭秀峰 单位：河南牧业经济学院信息工程学院