浅谈数据挖掘技术及应用

【摘要】21世纪我国进入了信息化时代，人们也越来越多的接触到数据信息。就我国目前存在的数据管理系统具有的功能就仅仅对一些数据进行储存、统计、查询。对这些数据没有进行充分的利用和挖掘，数据的许多方面的价值也没有得到体现。随着技术的不断更新和发展，数据信息表现出越来越重要的地位。所以通过合理的技术对数据进行深入的挖掘，使数据展现出更多的价值。数据挖掘技术有着一定的优势并且在许多方面已经得到了一定的应用。

【关键词】信息时代；数据；利用；挖掘；应用

1.数据挖掘的起源

随着科学技术的日新月异，信息正在处于爆炸的时代，但是在数据庞大的背后，人们对其利用和提取的价值是有限的，有时候是不能满足现实的需要。当前大部分只是对所有的数据进行储存、统计、查询，很难找出数据背后存在的某种关系和规律，更不能对数据的未来发展进行准确的预测。这也就导致了虽然信息数据非常多但是价值却占到很少的一部分。正是因为有这种情况的产生，信息挖掘技术才会得到发展和应用。

2.数据挖掘的定义

所谓的信息挖掘通过对一些已有的数据存在不确定性、信息量大、不完整的数据进行分析提取，提取出数据背后存在的一些价值和有用的信息。通过对这些数据的分析提取为一些技术部门和相关的人员的战略决策提供很大的支持。

3.数据挖掘的过程

数据的挖掘是通过数据挖掘算法提取出数据模型，还有就是针对数据挖掘所采取的一些方法和步骤，一般都是经历几次甚至多次的处理过程。最后才会在数据上提取到其存在的潜在价值，整个过程主要包括一下几个阶段。

（1）目标定义阶段

做任何事情之前通过对将要做的事情进行计划分析，然后制定对所做这件事情需要达到的目标，这样事情就会很容易成功。数据挖掘也不例外，在对数据进行挖掘的时候，需要相关的人员了解和明确对所挖掘的数据要达到的目的，这也很大程度上会决定数据挖掘的成功与否。因此相关人员要在指定明确的目标，然后选择一定的技术手段和方式对数据进行挖掘。

（2）数据准备阶段

根据已有的数据挖掘目标，就应该对所有的数据进行分析处理，大略的挑出能达到目标的一些数据，剔除一些没有意义的数据。还有就是对数据进行一些变化，主要就是为了能够在一些有特征的数据找出符合要求的数据，减少在数据挖掘过程中需要考虑的其他因素。

（3）数据挖掘阶段

这个阶段是整个数据挖掘阶段最重要、最核心的阶段。相关的工作人员应该在已有的数据挖掘目标的基础上选择合理、科学的数据挖掘方法对数据进行挖掘，提取出数据背后隐藏的价值。

（4）数据挖掘结果解释和评估阶段

首先应该对数据挖掘出来的信息进行研究，把最终满足要求的数据提取出来。因为数据的挖掘的最终目的就是为客户服务，所以还应该针对客户的一些特殊要求对挖掘出来的数据进行提炼，经过客户对所挖掘的数据结果的评估后，将一些不满足要求的数据剔除。还有就是把挖掘的数据应该进行合理的优化使其更加人性化，给客户优质的服务。

4.数据挖掘的研究方向

（1）对于数据挖掘系统来说，其不可能对各类型的数据进行数据挖掘，因此应该针对不同类型的数据研究出不同的数据挖掘系统，这样就可以在数据挖掘时能够快速、高效的对数据进行挖掘。

（2）数据挖掘系统应该具备能够对数据进行高效率的挖掘，因为随着信息化时代的到来，数据会越来越多，越来越复杂。如果其系统不能高效的工作，会很大程度上影响到数据挖掘的整体进度。

（3）数据挖掘结果的准确性、通俗性以及有效性也是数据挖掘所需要达到的，只有这几方面都能满足要求，才会能够很好的服务客户。

（4）随着信息时代和科学技术的快速发展，人们也越来越关注到一些个人隐私。所以在对数据挖掘的过程中不应该侵犯到他人的隐私。还有就是对挖掘出来的数据有一定的安全保护措施，防止数据丢失。

（5）挖掘出来的数据也应该能够及时的和现有的数据进行结合和补充，这样就能使数据得到更广泛的应用和利用。

5.数据挖掘的应用领域

随着科技的不断发展和信息化时代的到来，数据挖掘技术也取得了一些成就，在许多行业也得到了一定的应用

（1）科学研究

因为许多科学研究的数据的大量性、复杂性使得一般的分析工具很大对数据进行分析、提取，因此数据挖掘技术在这种情况下深受科学研究方面的广大欢迎，其也在这个行业得到了快速的发展和应用。通过数据挖掘在科学研究的应用，促进了科学的快速发展，使其能够为社会提供有价值的科学成果，为国家做出贡献。

（2）风险分析和欺诈辨别

因为许多行业的数据存在具有庞大性、真假难辨性，所以对这些数据进行挖掘分析，分析出有价值、真的数据，防止因为假的数据给我们带来的不必要的麻烦。还可以经过对数据的挖掘分析提高对风险的分析能力。还有就是一些行业的数据可能被不法分子利用对人们进行欺诈，通过数据挖掘可以对这些数据进行辨别，从而避免了经济损失。

（3）制造业的应用

数据挖掘一般就是对制造业的制造部件的缺陷进行分析，通过分析挖掘出能够优化制造部件的数据，从而避免制造部件的缺陷。

（4）学校教育的应用

学校的数据也是非常庞大、复杂的，因此数据挖掘也在学校的各个信息系统得到了一定的应用。学校通过数据挖掘挖掘出对学校、老师、学生有价值的数据，从而让学校科学的管理，老师更加高效的工作和教学，学生更加高效的学习。

参考文献：

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