| 标题 | 计算机数据挖掘技术的开发与应用分析 |
| 范文 | 摘 要：随着计算机的普及，我们的生活逐渐进入大数据时代，可通过数据搜索质量较高的餐馆、饭店，也可通过数据使商家更加清晰的了解用户的想法，以满足用户的需求，更好的为用户提供服务。这也使得在大数据分析和决策制定等方面的作用至关重要，而本次实验主要研究计算机数据挖掘技术的开发和应用进行深入的分析。 关键词：计算机;数据挖掘;开发与应用 数据挖掘技术是一门利用某种算法对数据库中数据进行处理以提取隐含重要信息的交叉性学科，而由于在进行数据挖掘的过程中需要进行大量的数据分析、搜集和计算等工作，因此需要伴随着计算机的使用，这也使得数据挖掘技术的发展和计算机科学的进行相辅相成[1]。数据挖掘技术是与20实际70年代开始得到迅猛的发展，并且被各界学者和企事业极大的关注。现阶段，数据挖掘技术已经被广泛使用到社会生活中的各个方面，比如用户需求挖掘、产品数据分析、市场分析分析等[2]。 一、计算机挖掘技术的过程简介 （一）确定数据库和数据挖掘的目的 在数据挖掘过程中，首先需要确定数据库和数据挖掘的目的。其由于是数据挖掘中存在的方法较多，不同的方法造成的影响也是不仅相同，因此只有确定数据挖掘的目的，才可选择合适正确的数据挖掘方法，这也是确定数据库和数据挖掘的目的的关键所在。 （二）数据选择和预处理 数据选择和预处理是计算机挖掘技术过程中的第二步，其中数据选择是指根据数据挖掘的目的从数据库中选择合适的目标数據，预处理则是对选择的目标数据进一步搜索。而进行预处理的原因为：数据库中的数据的数量过于庞大，存在大量冗余数据以及存在错误的信息，而预处理就是将这些冗余信息和错误信息进行筛选剔除，保证数据分析的正确性[3]。 （三）数据挖掘 数据挖掘是整个过程中的核心，其主要包括三步：首先根据数据挖掘的不低确定数据挖掘技术的类型和采用的算法，其次是根据数据挖掘的算法结构建立数学模型;最后是在计算机上利用算法进行数据挖掘并得到相应的结果[4]。其中首先确定朱解决挖掘技术的类型和采用的算法，原因是算法是数据挖掘的精髓，只有确定合适的算法，才可保证数据结果的准确性，是数据挖掘才更具有意义。 （四）评估结果 在利用计算机进行数据挖掘得到结果后，需要对得到的结果进行评估。如果检测的记过比较合理，便可使用，而如果检测的结果和现实存在一定的差异，则需要重新选取数据挖掘的算法和模型。 二、计算机数据挖掘技术的开发 （一）基于传统统计方法的数据挖掘技术 随着技术的普遍发展，出现了新型的统计方法，但是某些传统统计放在在数据挖掘中仍然使用，比如抽样、多远统计、统计预测三种方法。其中抽样是应用较为广泛的一种方法，其主要针对数据库内的数据较大的情况，通过随机选取某些样本进行检测;多远统计是指针对含有多个统计量的数据库;统计预测则通常用来利用先验信息和其他知识对数据发展的趋势进行预测。 （二）基于可视化技术的数据挖掘技术 可视化技术也是常见的方式。一般来说可视化技术的应用可以更加清晰的表明数据之间存在的关系以及数据特征，其常用的方式为：图示、表格等。而在实际应用中，一元数据的可视化已经达到一定的水平，并且被广泛的使用，但是对于多元数据的可视化技术的应用方面，仍然存在这一定的缺陷，需要进一步研究。 （三）基于联机分析处理的数据挖掘技术 联机分析处理主要针对于联机中的用户组，其主要进行多远数据的数据挖掘。在联机中，如果某一用户提出数据分析的需求，可以通过选择相应的数据挖掘算法，对相应的数据库实行数据挖掘。并且在实际应用中，可以针对数据挖掘内数据特征的不同，选择对联系分析处理和可视化技术进行选择，从而进行使用。 （四）基于决策树的数据挖掘技术 决策数是利用大量的数据归纳出一系列因果关系，基于其中的逻辑和规律关系，构成关系图，而关系图主要以树状图为主。其主要的作用是分析内部结构，因此在分类、分析与预测中有着广泛应用。 （五）基于神经网络的数据挖掘技术 神经网络方法是模拟人的神经进行数据处理的方法，其结果包括输入层、隐藏层和输出层[5]。而在神经网络使用之前需要进行测试，即将大量的数据输入神经网络中，并根据相关的结果调整神经网络的参数，从而保证数据的可靠性。 （六）基于遗传算法的数据挖掘技术 遗传算法，主要基于进化论的“优胜劣汰”的自然规则，对数据中“优”的一方进行保存，对“劣”的一方进行剔除或者改造，从而保证算法达到最优水平，得到最优的结果[6]。 三、计算机数据挖掘技术的应用 （一）数据挖掘技术在市场营销上的应用 我国作为人口大国，同样也是消费者的大国。每个消费者的信息都对市场营销起着重要的作用，有助于市场了解消费者的需求，更好的为消费者服务。同时也可以扩大企业的效益，推动消费者的消费行为。而数据挖掘技术在市场营销的应用中，是基于市场营销学的市场细分原理并利用计算机数据挖掘技术对不同商品消费者的年龄、购买数量、购买频率、性别、购物习惯以及购物金额等相关信息进行分析，从而提到数据分析的效率，而常用的方式便是通过对信用卡的使用情况进行分析，不同促销形式下消费者的购买情况进行分析。 （二）数据挖掘技术在指导投资上的应用 商品或者股票的价格并不是保持不变的，也不是变化的毫无规律的，因此可以通过对价格的变化趋势进行分析，从而预测未来的变化，以保证具有较高的投资收益。而计算机数据挖掘在知道投资上的应用便是是指利用数据挖掘分析某种商品或骨片在一定时期的数据对价格的趋势进行预测，降低投资的风险。 （三）数据挖掘技术在其他领域的领用 数据挖掘技术除了可应用到市场营销和指导投资等方面，在社会生活的其他方面也是比较常见的，比如在文化建设方面，相关部门或者图书馆可以利用数据挖掘技术对消费者的数据进行分析，了解其常看的数目类型，从而进行文化建设等。此外，其在企业利润的最大化、行业生产指标设计、资金链管理设计与风险控制等方面也得到较为广泛的应用。 总结：数据挖掘技术在现在社会生活中具有至关重要的作用，因此需要深入的了解数据挖掘技术，熟练的掌握计算机数据挖掘技术。 参考文献： [1]郝园园. 计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究[J]. 信息化建设，2015（10）：105. [2]李春安. 基于WebGIS的土壤作物动态信息智能系统的开发与应用[D].吉林农业大学，2013. [3]徐欣航. 基于电厂运行参数最优值确定的评测系统的开发与应用[D].河北科技大学，2012. [4]梁莹. 基于数据挖掘技术的客户消费行为分析系统的开发与应用[D].广西大学，2011. [5]陈桂香. 大数据对我国高校教育管理的影响及对策研究[D].武汉大学，2017. [6]李钢. 大数据时代文本挖掘的版权例外[J]. 图书馆工作与研究，2016（03）：28-31+46. 作者简介： 姓名：陈新昕（1999.02--）;性别：男，籍贯：湖北省武汉人，学历：本科，毕业于武汉东湖学院;现有职称：web前端工程师;研究方向：前端开发. （武汉东湖学院 ? 湖北 ?武汉 ? 430212） |
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