浅析计算机数据挖掘技术
数据挖掘技术浅析
偏 差 分 析 就 是 通 过 对 数 据 库 中 的 孤 立 点 数 据 进 行 分 析 ． 找 有 价 值 和 意 寻 义的信 息 。
需 要 而 发 展 起来 一 种新 的 信 息 分 析 技
术 ． 种 技 术 称 为 数 据 挖 掘 。 数 据 挖 掘 这
预 测 就 是 通 过 对 历史 数 据 的 分 析 找 出 规 律 ． 建 立 模 型 ． 过 模 型 对 未 并 通
就 是从 大 量 的 、 不完 全 的 、 噪声 的 、 有 模 糊 的 、 机 的 实 际 应 用 数 据 中 。 取 隐 随 提
来数 据 的种类 和特 征进 行 分析 预 测与 分 类 相 似 ， 是 分 为 两 个 步 骤 ： 是 通 也 一
据 源 、 间数 据 库 、 序数 据 库 、 本 数 空 时 文
数据 信息 。
聚 类 分 析 是 在 没 有 给 定 划分 类 的
据 库和 多媒 体 数据 库 等 ． 可 以是 Ｗｅ 情 况 下 ． 据 数 据 信 息 的 相 似 度 进 行 数 还 ｂ 根
据 聚 集 的 一 种 方 法 。 聚 类 分 析 中 。 先 首
其 次 将 来 自多 数 据 源 中的 相 关 数 据 组 合 并 ： 后 将数 据 转换 为 易 于进 行数 据 然
备。
３２ 数 据 挖 掘 ．
数 据 挖 掘 的 目标 是 从 海 量 的 数 据 度最 小化 。” 的基本 聚类 分析 原则 。 以及 挖 掘 的数 据 存 储 形 式 ．这 就 是 数 据 准
数 据 挖 掘 技 术 浅 析
陈 会 果
（ 通信 指挥 学院 湖北 武 汉 ４ ０ １） ３ ０ ０
摘
数据挖掘的关键技术
数据挖掘的关键技术数据挖掘是指通过大数据中寻找隐藏的、有用的模式和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘已经成为许多领域中不可或缺的关键技术。
本文将介绍数据挖掘的关键技术，包括数据预处理、特征选择、聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中的第一步，其目的是清理、集成和转换数据以供后续分析使用。
数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约。
数据清洗主要是对数据中的噪声和异常值进行处理，以保证数据的准确性和一致性。
在这一步骤中，可以使用各种统计学和数学方法来识别和处理异常值。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并和统一，以便于后续的分析。
在进行数据集成时，需要考虑数据的冗余和一致性，采用适当的数据集成技术进行处理。
数据变换是将原始数据转换为适合进行分析的形式，常用的数据变换技术包括数据规范化、数据离散化、数据聚集和数据抽样等。
数据归约是对数据进行降维处理，以减少数据的维度和复杂性，并保持数据的有效性和信息完整性。
数据归约的常用方法包括主成分分析、因子分析和小波变换等。
二、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和重要性的特征，以提高模型的性能和准确性。
特征选择技术主要包括过滤法、包装法和嵌入法。
过滤法是根据特征的某种准则进行选择，如信息增益、相关系数等。
通过计算特征与目标变量的关联性，选择与目标变量高度相关的特征。
包装法是将特征选择看作是一个搜索问题，通过训练具有不同特征子集的模型，并评估其性能来确定最佳特征子集。
嵌入法是在建立模型的同时进行特征选择，通过利用模型的学习能力选择最佳特征。
三、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，将相似的数据对象进行分组，使得同一组内的对象相似度尽可能高，而不同组之间的相似度尽可能低。
聚类分析技术主要包括层次聚类、划分聚类和基于密度的聚类。
层次聚类是将数据对象逐步划分为不同的层次结构，形成一个聚类树，通过计算相似度来决定聚类的合并和划分。
数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用研究
数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用研究在当今数字化时代，计算机软件工程的发展日新月异，而数据挖掘技术作为一种强大的数据分析手段，正逐渐在这个领域发挥着至关重要的作用。
数据挖掘技术能够从海量的数据中提取有价值的信息和知识，为计算机软件工程的各个方面提供有力的支持和优化。
数据挖掘技术简单来说，就是从大量的数据中发现潜在的模式、关系和趋势的过程。
它综合运用了统计学、机器学习、数据库技术等多种学科的知识和方法，通过数据预处理、模式发现、评估和解释等步骤，将原始数据转化为有用的信息和知识。
在计算机软件工程中，需求分析是项目开发的关键环节。
传统的需求获取方法往往依赖于用户的描述和开发者的经验，存在信息不完整、不准确的问题。
而数据挖掘技术可以通过对已有类似项目的数据进行分析，挖掘出用户的潜在需求和行为模式，为新软件项目的需求定义提供更全面、更准确的依据。
例如，通过分析用户在使用相关软件时的操作记录、反馈信息等，可以了解用户的习惯和偏好，从而更好地确定软件的功能和界面设计。
软件设计阶段，数据挖掘技术可以对软件的架构和模块划分提供参考。
通过分析大量优秀软件的架构设计数据，发现其中的共性和规律，为新软件的架构设计提供借鉴。
同时，还可以利用数据挖掘来评估不同设计方案的优劣，预测软件的性能和可维护性。
在软件测试阶段，数据挖掘技术更是大显身手。
通过对以往软件测试过程中产生的大量数据进行挖掘，可以发现软件中的潜在缺陷模式和错误规律。
例如，分析测试用例的执行结果，找出容易出现错误的模块和功能点，有针对性地加强测试，提高测试效率和质量。
代码优化也是计算机软件工程中的重要任务。
数据挖掘技术可以帮助开发者分析代码的执行情况和性能数据，找出代码中的性能瓶颈和可优化的部分。
例如，通过对程序运行时的资源消耗、执行时间等数据进行挖掘，发现代码中耗时较长的函数或算法，进行针对性的优化，提高软件的运行效率。
在软件维护方面，数据挖掘技术能够协助维护人员快速定位和解决问题。
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。
在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。
数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。
数据挖掘与传统意义上的统计学不同。
统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。
数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。
数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。
下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。
统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。
2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，。
计算机科学中的数据挖掘技术应用
计算机科学中的数据挖掘技术应用计算机科学作为现代科技的代表之一，早已成为办公、娱乐、交流等方方面面的支持者。
数据挖掘技术则是计算机科学的一个重要分支，其对于人们实现智能化决策、认知模式的建立等方面都有着不可替代的作用。
下文将就数据挖掘技术在计算机科学中的应用进行深入探讨。
1. 数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指从海量、复杂、不规则的数据中，分析出有用信息、发现潜在关联、确定达到预期目标所需的数据模式和规律的技术。
计算机科学中的数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则等几种方法。
分类是指根据已知数据属性，将数据分为不同的类别，从而实现对数据的有效分析和处理。
经过分类处理后，用户可以更好地理解数据，同时也可以制定更好的决策方案。
聚类则是以相似性为基础，将同类数据分组，形成“簇”，从而更好地对数据进行处理。
聚类算法主要有K-Means、层次聚类等多种方法。
关联规则则是指根据数据集合中的已知规则，发掘未知的关联规律，从而生成新数据。
关联规则算法主要有Apriori、FP-Growth 等多种方法。
2. 在计算机科学中的应用数据挖掘技术在计算机科学中的应用范围非常广泛，包括财务管理、市场调研、医学、生命科学、环境保护、网站评估等方面。
2.1 财务管理在现代的企业管理中，对数据的分析和处理已经越来越受到重视。
众所周知，财务数据是企业发展中最为重要的数据之一。
计算机科学中的数据挖掘技术能够对企业的财务数据进行深入分析和处理，帮助企业更好地了解自身的经济状况，制定正确的决策方案。
2.2 市场调研市场调研是企业中非常重要的一个环节，它能够让企业更好地了解市场需求、竞争情况等信息。
计算机科学中的数据挖掘技术可以对市场调研数据进行深度挖掘，从中发掘出有用的信息，制定更切实可行的市场营销策略。
2.3 医学在医学领域中，利用计算机科学中的数据挖掘技术来进行疾病分析和治疗方案设计已经成为趋势。
例如，根据病人的医疗记录和检查数据，对病人进行分类，可以更加准确地进行诊断和治疗。
数据挖掘技术及应用研究
数据挖掘技术及应用研究一、引言数据挖掘技术是指从大量数据中提取出有价值的信息，并利用这些信息进行决策、规划等活动的技术。
它涉及多个学科领域，如数据管理、统计学、机器学习等。
随着信息技术的迅速发展，数据挖掘技术在各行各业得到了广泛的应用。
本文将重点介绍数据挖掘技术的基本概念、主要方法和应用领域。
二、数据挖掘技术的基本概念1. 定义数据挖掘技术是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的一种机器学习技术。
2. 特点数据挖掘技术主要具有以下特点：（1）可处理大规模数据；（2）能够自动发现数据中的关联性和趋势；（3）可以处理复杂的数据类型和结构，例如文本、图像等；（4）能自动学习人类难以发现的知识和模式。
三、数据挖掘技术的主要方法1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从数据集中发现不同数据项之间的关系。
例如，超市销售数据中发现“啤酒”和“尿布”之间存在关联性，即购买尿布的顾客很有可能同时购买啤酒。
关联规则挖掘主要采用Apriori算法。
2. 分类和聚类分类是指将数据对象划分到不同的预定义类别中。
例如，将客户划分为“高消费”、“中等消费”、“低消费”等。
聚类是指将数据对象划分到若干个不同的组中，具有相似特征的对象被划分到同一组中。
3. 决策树和神经网络决策树和神经网络是两种常用的数据挖掘技术。
决策树是一种树形结构，用于对数据集进行分类或预测。
神经网络是一种模拟人脑构造的模型，能够学习从输入到输出的映射关系。
两种方法都需要大量的数据和计算资源。
四、数据挖掘技术的应用领域1. 金融行业数据挖掘技术在金融业中广泛应用。
例如，银行可以利用数据挖掘技术对客户进行分类，识别高风险客户；保险公司可以通过挖掘历史数据，预测赔付金额和风险等级。
2. 零售业数据挖掘技术可以帮助零售企业更好地了解客户需求和购买习惯，以便实施精准营销和促销策略。
例如，超市可以通过分析销售数据，预测客户对某种新产品的需求程度。
3. 医疗行业数据挖掘技术在医疗行业的应用非常广泛。
数据挖掘技术
数据挖掘技术的 算法
聚类算法
K-means算法
层次聚类算法
DBSCAN算法
谱聚类算法
分类算法
决策树算法
朴素贝叶斯算法
K最近邻算法 支持向量机算法
关联规则挖掘算法
应用场景：市场篮子分析、 序列模式发现等
定义：从大量数据中挖掘出 有趣的关系
算法分类：Apriori、FPGrowth等
评估指标：支持度、置信度 等
去除无效或错误数据 填充缺失值 去除噪声数据 数据规范化
数据探索
数据收集：获取需要挖掘的数据集 数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据 数据预处理：对数据进行转换或归一化处理，使其更易于分析和挖掘 数据探索：通过可视化、统计等方法探索数据集，发现其中的模式和规律
模型建立
数据预处理：清洗、整理 数据，提高数据质量
掌握数据预处理 和数据清洗的方 法
实践项目，提升 技能
选择合适的数据挖掘工具和平台
根据需求选择工具：考虑需要 解决的问题类型、数据类型、 数据量等因素
选择易用的平台：降低学习成 本，提高效率
考虑平台的可扩展性：随着业 务变化，需要不断扩展工具和 平台的能力
考虑成本效益：根据预算选择 合适的工具和平台
农业环境监测： 通过数据挖掘 技术，实时监 测农业环境的 变化，保障农 业生产的安全
数据挖掘技术的 优势与局限
数据挖掘技术的优势
发现隐藏在大量数据中的有用信息
揭示企业业务的内在规律和模式
自动化决策支持：基于数据挖掘的决策支持系统可以提高决策的效率和准确性
预测未来趋势：通过数据挖掘技术对历史数据进行深入分析，可以预测未来的市场趋势和业务发展 动向。
特征提取：从数据中提取 有用的特征
计算机科学中的数据挖掘与知识发现
计算机科学中的数据挖掘与知识发现数据挖掘与知识发现是计算机科学中一个重要的领域，它通过利用各种技术和方法，从大量的数据中挖掘出有用的模式和知识。
在现代社会中，大数据的快速涌现给我们带来了巨大的机遇和挑战，而数据挖掘与知识发现正是帮助我们应对这些挑战的重要工具。
一、数据挖掘的概念和应用数据挖掘是指从大量的数据中提取隐藏于数据背后的有价值的信息和知识的过程。
它可以帮助我们发现数据中的规律、趋势和关联，从而对未来进行预测和决策。
在计算机科学中，数据挖掘有着广泛的应用。
比如在商业领域中，数据挖掘可以帮助企业进行市场分析、用户行为分析和产品推荐等；在医疗领域中，数据挖掘可以帮助医生进行病情预测和诊断辅助；在金融领域中，数据挖掘可以帮助银行进行风险评估和反欺诈分析。
二、数据挖掘的技术与方法在数据挖掘过程中，我们可以采用不同的技术和方法来挖掘数据中的有用信息。
下面将介绍几种常用的数据挖掘技术和方法。
1.分类与预测分类与预测是数据挖掘中最常见的任务之一。
它可以根据已有的数据对未知的数据进行分类或预测。
常用的分类与预测算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2.关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据集中事物之间的关联性的一种方法。
它通过发现频繁项集和关联规则来揭示数据中的关联关系。
关联规则挖掘在市场篮子分析和推荐系统等领域有着广泛的应用。
3.聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为多个类别的方法。
它可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，并进行群体分析和特征提取。
常用的聚类算法包括k-means、层次聚类等。
三、数据挖掘的挑战和未来发展虽然数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，但是在实际过程中也面临着一些挑战。
首先，数据挖掘需要大量的数据支持。
当前，虽然大数据时代已经到来，但是数据的质量和可用性仍然是一个问题。
如何获取高质量、全面的数据成为了数据挖掘的一个难题。
其次，数据挖掘需要强大的算法和计算能力。
随着数据规模的不断增大，传统的数据挖掘算法可能无法满足实际的需求，因此需要不断研发出更加高效和准确的算法。
浅析计算机数据挖掘技术在煤矿信息管理系统中的应用
的信息非常重要 ，而数据挖掘技术 出现 的原因就是为 了
解决这个问题 。
二 、数 据挖 掘 常用 的方法
２ ． １ 神经 网络 法 。神经 网络 能够模拟人类 的形象直 觉思维 ，在生物神经 网络研究的基础上 ，通过生物神经 元和神经 网络的因特 网 ，利用归纳、简化 ，从而提炼总
信息系统工程 ｆ ２ ０ １ ３ ． １ ０ ． ２ ０
８ ７
一
、
数 据挖 掘技 术的概 念
在煤矿企业的计算机系统中，为了使后期 的经营发展更
切合实际的预测结果 ，这就需要在调用数据挖掘的过程
数据挖掘作 为新 的信息处理技术 ，它主要的特点是
中 ，不断积累各类与煤矿企业相关的经营信息 ，并将信
息中的内容充分表达 。
对数据库 中大量的数据进行分析 、转换 、抽取和其他模
阅读 （ 教育版） ， ２ ０ １ ２ ， １ ２ （ １ ８ ） ： １ ２ ６ —１ ２挖 掘 技 术 在 煤 矿 信 息 管 理 系统 中的应 用分 析
３ ． １ 预测功 能在煤矿信 息管理 系统 中的应用 分析 。
（ 作者单位 ：重庆工业职 业技术学院 ）
ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
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浅析计算机数据挖掘技术在煤矿信息管理系 统中 的应用
◆ 彭 丽蓉
摘要 ：数据挖掘技术作为计算机综合性应 用技术的最核心构成要素 ，它能够 带来非常显著的经济效益 ，不仅 能够为企业控制成本 ，而且也能够给企业带来许 多的效益 。在煤矿行业 中，数据挖掘技术也起到 了非常重要 的作用 ，下面我们 就 来探讨一下数据挖掘技术在煤矿信息管理 系统中的应用。 关键词 ：计算机数据挖掘技术 ；煤矿 ；信息管理 系统 ；应 用
数据挖掘技术的应用与发展
数据挖掘技术的应用与发展近年来，随着信息技术的快速发展，数据的存储、处理和分析的能力得到了极大的提升，从而进一步推动了数据挖掘技术的应用与发展。
数据挖掘技术是一个可以从大量数据中自动提取与发现潜在知识的过程，通过自动化地发掘数据内在的模式和规律，从而为生产、管理和科学研究提供了更有效的方法和手段。
一、数据挖掘技术的基本概念和分类数据挖掘技术的基本概念包括：数据预处理、数据挖掘算法、模型的评价和结果可视化等。
其中，数据预处理是指在数据挖掘过程中对数据集进行转换、清洗、集成和规约等处理操作，以便能够更好地分析和挖掘数据。
数据挖掘算法一般可分为分类、聚类、关联和预测等几类，这些算法可以用来解决不同类型的问题。
模型评价是指对数据挖掘算法得到的模型的准确性、稳定性和可扩展性等方面进行评估。
结果可视化是指将数据挖掘得到的结果以图表、图形和文字等形式展示出来，以便人们更好地理解和利用这些结果。
二、数据挖掘技术的应用领域数据挖掘技术的应用领域非常广泛，下面分几个方面进行详细阐述。
（一）商业与金融在商业与金融领域中，数据挖掘技术可以用于市场预测、消费者行为分析、信用风险评估、股票市场预测和保险行业等方面。
例如，通过对大量的市场数据进行分析，商业人员可以更好地了解市场需求和消费者行为，从而制定更准确的销售策略和营销方案。
同样，金融机构可以利用数据挖掘技术对大量的财务数据进行分析和挖掘，从而更好地评估风险和收益，并制定更有效的金融产品和服务。
（二）医疗和生物领域在医疗和生物领域中，数据挖掘技术可以用于基因序列分析、疾病预测和治疗、药物发现和疾病监测等方面。
例如，在对癌症的治疗方面，数据挖掘技术可以用来分析不同的治疗方案的效果，从而制定更有效的治疗计划和康复方案。
（三）政府与公共服务在政府与公共服务领域中，数据挖掘技术可以用于公共安全、社会福利、交通管理、环境保护等方面。
例如，在公共安全领域中，警方可以利用数据挖掘技术对犯罪数据进行分析和挖掘，从而更好地预测犯罪行为和制定更有效的预防措施。
大数据处理的数据挖掘和计算技术
大数据处理的数据挖掘和计算技术随着信息时代的到来，大数据正日益成为各行各业的新宠儿。
然而，大数据的处理面临着巨大的挑战，其中最重要的一项就是数据挖掘和计算技术。
本文将探讨大数据处理中的数据挖掘和计算技术，并介绍其应用和发展前景。
1. 数据挖掘技术的概念及应用数据挖掘是指从大量的数据中提取出有用的信息和模式的过程。
它通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术方法，对大数据进行深入的分析和挖掘，从而帮助企业和组织做出决策，并发现潜在的商机。
数据挖掘技术广泛应用于各个领域。
在市场营销领域，通过分析用户的消费行为和兴趣偏好，企业可以制定精准的营销策略，提高广告投放的精准度。
在金融领域，通过分析客户的信用记录和消费行为，银行可以评估客户的信用风险，从而进行更好的风险管理。
此外，数据挖掘还应用于医疗、交通、能源等众多领域，为决策提供支持。
2. 大数据处理的计算技术大数据的处理离不开强大的计算能力，而计算技术在大数据处理中起着至关重要的作用。
计算技术主要包括高性能计算、分布式计算和云计算。
高性能计算通过提高计算机硬件和软件的性能，实现对大规模数据的高效处理。
它采用并行计算和向量计算等技术，可以快速处理海量数据，提高数据处理的效率。
分布式计算是将大数据分散存储在多台计算机上，并通过网络进行协同计算的技术。
它将数据分成多个部分，并在多台计算机上同时进行计算，从而提高大数据的处理速度和可靠性。
云计算是将计算和存储等资源通过互联网进行共享和交付的一种计算模式。
它通过虚拟化技术，将计算机资源划分成多个虚拟机，可以根据需要动态分配和释放资源，提高计算的弹性和效率。
3. 数据挖掘与计算的结合应用数据挖掘和计算技术的结合可以提升大数据处理的能力和效果。
首先，计算技术为数据挖掘提供了强大的计算能力和存储能力，使得数据挖掘可以处理更大规模的数据和更复杂的模型。
其次，数据挖掘可以帮助计算技术发现数据中的规律和模式，从而提高计算的精确度和效率。
大数据时代下的数据分析与挖掘技术
大数据时代下的数据分析与挖掘技术在当今的大数据时代，数据不再是一种简单的数字，而是一种无限的可能。
它可以被应用于各个不同领域，包括医疗保健、市场营销、金融、物流管理等。
而数据分析与挖掘技术成为了大数据时代中最重要且不可少的领域。
数据分析和挖掘技术的发展可以追溯到20世纪80年代，当时人们开始探索如何从数据中提取更多有用的信息。
现在，随着技术的进步和数据量的增加，数据分析和挖掘技术已经成为了大数据时代中最为热门的行业之一。
它应用于各个领域，以发掘数据中的信息为目标，提高企业的生产效率，降低成本，提高盈利，促进企业持续发展。
一、大数据时代下的数据分析技术在大数据的基础上，数据分析技术不断发展，如文本分析、模式识别、数据挖掘等技术应运而生。
在企业管理和商业领域，数据分析可以帮助企业进行更为精准的经营决策，从而提高企业的效率和效益。
在医疗保健领域，数据分析可以帮助医生提前预判患者疾病的可能性，为患者提供更为个性化的治疗方案。
在金融领域，数据分析则可以用来对股票市场和投资风险进行预测和分析，从而帮助投资者更好地制定投资策略。
数据分析技术的发展还包括深度学习、神经网络、自然语言处理等技术的交叉应用。
这些技术的应用可以赋予计算机更强大的识别和理解能力，从而让计算机在数据分析中能够扮演更为重要和精确的角色。
二、大数据时代下的数据挖掘技术数据挖掘是数据分析技术的一种重要应用。
它可以通过对数据、算法和模型的整合，发掘数据中那些人类并不容易发现的模式和信息。
数据挖掘技术的应用广泛，包括市场营销、医疗保健、金融等领域。
在市场营销领域，数据挖掘技术可以通过挖掘用户数据、购买记录和消费习惯等数据，预测用户未来的购买行为，提高企业的市场竞争力。
在医疗保健领域，数据挖掘技术可以用来识别患者体内异常因素，预测疾病发展的可能性，提前发现并防范患者的疾病风险。
在金融领域，数据挖掘技术则可以从股票市场的数据中发现潜在的投资机会和风险，为投资者提供更多的投资信心和保障。
什么是数据挖掘技术及其应用前景
什么是数据挖掘技术及其应用前景在当今数字化的时代，数据如同深埋在地下的宝藏，而数据挖掘技术就是那把能够开启宝藏之门的神奇钥匙。
那么，究竟什么是数据挖掘技术呢？简单来说，数据挖掘技术就是从大量的数据中，通过各种方法和手段，发现隐藏在其中有价值的信息和知识的过程。
想象一下，一个大型的超市，每天都会产生海量的销售数据，包括商品的种类、销售的数量、时间、地点等等。
如果只是简单地存储这些数据，而不加以分析和利用，那么它们就只是一堆毫无意义的数字。
但是，通过数据挖掘技术，我们可以发现一些有趣的模式和规律。
比如，哪些商品经常被一起购买，哪些商品在特定的季节或时间段销量特别好，哪些顾客是常客并且消费习惯是怎样的。
这些发现对于超市的经营决策非常有帮助，比如可以优化商品的摆放位置、制定更有针对性的促销策略、更好地管理库存等等。
数据挖掘技术并不是一项单一的技术，而是融合了多种学科和方法的综合性技术。
它涉及到统计学、数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别等多个领域的知识和方法。
从技术层面来看，数据挖掘通常包括数据预处理、数据挖掘算法的应用以及结果的评估和解释等几个主要步骤。
数据预处理是非常重要的一步，因为原始数据往往是不完整、有噪声或者不一致的。
在这个阶段，我们需要对数据进行清理、集成、转换和规约等操作，以确保数据的质量和可用性。
接下来，就是应用各种数据挖掘算法，比如分类算法（如决策树、朴素贝叶斯等）、聚类算法（如 KMeans 算法、层次聚类等）、关联规则挖掘算法（如 Apriori 算法）等等，从数据中发现潜在的模式和规律。
最后，对挖掘出来的结果进行评估和解释，判断其是否有实际的价值和意义，并将其转化为可以指导决策的有用信息。
数据挖掘技术在各个领域都有着广泛的应用前景。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，从而制定更加精准的营销策略。
比如，电商平台可以通过分析用户的浏览和购买行为，为用户推荐个性化的商品；银行可以通过分析客户的信用记录和交易数据，评估客户的信用风险，从而决定是否给予贷款以及贷款的额度和利率；电信运营商可以通过分析用户的通话和流量使用情况，为用户提供更适合的套餐服务。
计算机数据挖掘技术及其在档案信息开发中的运用
计算机数据挖掘技术及其在档案信息开发中的运用
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值信息和知识的过程。
它涉及到多个学科领域，如统计学、机器学习、人工智能等。
常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
二、档案信息开发中的应用1. 档案数字化处理：将纸质档案转换为电子格式，并利用文本识别技术提取文字内容，方便后续分析和搜索。
2. 数据清洗与预处理：对采集到的档案信息进行去重、缺失值填充等操作，以保证后续分析结果准确可靠。
3. 文本分类与聚类：对大量文献资料进行自动分类或聚类，以便于管理和检索。
4. 关联规则挖掘：通过分析不同档案之间存在的关系，找出其中蕴含着的有价值信息和知识。
5. 时间序列分析：对历史档案记录进行时间序列分析，了解某一事件或事物在不同时期内变化趋势及其原因。
6. 预测模型建立：根据历史数据建立模型并预测未来可能出现的情况，在制定政策或决策时提供参考意见。
三、运用效果与展望通过运用数据挖掘技术，在档案信息开发中可以更加高效地获取有价值信息和知识，并且可以帮助我们更好地理解历史事件背景及其演变过程。
未来随着人工智能技术不断进步，相信这些应用场景还会得到进一步扩展和深入研究。
计算机网络中的数据分析与挖掘技术研究
计算机网络中的数据分析与挖掘技术研究随着计算机网络技术的快速发展和用户数量的迅猛增长，网络数据量也在不断增加。
如何从这些数据中提取出有价值的信息成为了一个热门研究课题。
在这种背景下，数据分析与挖掘技术应运而生。
本文将就计算机网络中的数据分析与挖掘技术进行深入探讨。
一、数据分析与挖掘技术的概念数据分析与挖掘技术是指利用计算机技术对大量数据进行分析、挖掘和处理的一种学科。
它是由数据挖掘、机器学习、统计学等多个学科交叉而形成的一门新兴学科。
其目的是通过将大数据进行切分，分析其蕴含的规律和趋势，并从中寻找出有价值的信息，以达到预测未来发展趋势，指导决策等效果。
二、计算机网络数据的特点计算机网络数据的特点有多样性、快速性、大容量、高速度、多维度、耦合性、未知性等。
其中：1、多样性：网络数据来源复杂，有电子邮件、聊天记录、网页浏览记录、视频数据等多种形式。
2、快速性：网络数据的传输速度和处理速度都非常快，需要有足够快的处理速度和分析能力。
3、大容量性：网络数据在数量上非常庞大，需要进行大量筛选和清洗。
4、多维度性：网络数据属于多维数据，需要基于多个维度进行分析和挖掘。
5、耦合性：网络数据之间存在耦合关系，需要进行耦合分析。
6、未知性：网络数据中可能存在未知的模式或规律，需要进行完全的探索和挖掘。
三、数据分析与挖掘技术在网络数据中的应用数据分析与挖掘技术在计算机网络领域有广泛的应用前景，如网络性能分析、网络安全分析、网络预测分析、推荐系统和社交网络分析等。
其中：1、网络性能分析：利用数据分析和挖掘技术来分析网络系统的性能指标，如带宽利用率、延迟等。
可以从历史数据中发现网络的性能问题，并进行及时分析和处理来提高网络性能。
2、网络安全分析：借助数据分析和挖掘技术来进行网络安全分析，能够识别网络威胁、入侵事件和病毒攻击等异常行为，保护网络安全。
3、网络预测分析：通过分析历史数据，预测未来网络发展趋势，指导网络研究和建设，提高网络的整体性能。
数据挖掘技术的价值与应用
数据挖掘技术的价值与应用随着时代的变迁，我们的生活方式发生了翻天覆地的变化，互联网的普及也让我们的数据积累量急剧增长。
这些数据如同世界上最珍贵的石油一样，蕴涵着无尽的价值和可能。
但同时，这些数据也是冰山一角，我们并不清楚其中隐藏的真正价值和潜在危险，因此急需一种技术手段来帮助我们“开采”这些数字石油。
数据挖掘技术应运而生，它在业界和学术界都得到了广泛的应用和研究。
本文将从数据挖掘技术的定义、应用场景、技术原理以及其带来的价值和风险四个方面进行介绍，以帮助读者更好地了解这项技术。
一、数据挖掘技术的定义数据挖掘技术（Data Mining）是一种基于人工智能、机器学习、模式识别等多种方法的数据分析技术，旨在从大量的、复杂的数据中提取出有用的、可理解的信息和模式。
数据挖掘技术被广泛应用于商业、科学、医疗、金融等领域，以发现新的商业机会、创新科学发现、辅助医学诊断等重要任务。
二、数据挖掘技术的应用场景数据挖掘技术的应用场景十分广泛，以下是其中一些典型场景：1. 商业智能（Business Intelligence）：适用于各种类型的企业、销售、金融、保险等行业，用于预测客户需求、客户留存、产品销量、顾客细分等商业情报。
2. 医学诊断（Medical Diagnosis）：适用于大量的临床数据分析，如揭示新的疾病风险因素、协助日常诊断、药品研发等。
3. 科学研究（Scientific Research）：适用于各种类型的科学领域，如暗物质探测、音乐分析、生物数据挖掘等。
4. 舆情分析（Public Opinion Analysis）：适用于政府、媒体、企业等领域，用于分析社交媒体、新闻报道、用户评论等数据，为决策者提供公共政策、营销策略等方面的参考。
三、数据挖掘技术的技术原理数据挖掘技术的核心算法包括聚类、决策树、神经网络、支持向量机、关联规则挖掘等。
下面以聚类算法为例进行介绍：聚类算法是指将许多相似的对象分组为一个簇，而不同的簇之间不相似。
浅析计算机领域的数据挖掘技术
时 间等 ） 的数 据 挖掘 、 递增 式 数 据 挖 掘 、 多分 辨 率 及 多 层 次数 据 挖 掘、 并行 数 据挖 掘 、 感 图像 数据 库 的 数 据 挖 掘 、 遥 多媒 体 空 间数 据
库 的知 识 发 现 等 。
方 法 的 结合 ， 即尽 可 能利 用ＧＩ 提供 的功 能 ， 大 限度 的 减少 用 户 Ｓ 最 自行 开 发 的工 作 量 和难 度 ， 又可 以保持 外部 空 间数 据挖 掘 模 式 的 灵 活 性 。 用 空 间数 据 挖 掘 技术 可 以 从空 间数 据 库 中 发 现如 下 几 利 种主 要 类 型 的知 识 ： 遍 的 几 何知 识 、 间分 布 规律 、 间 关联 规 普 空 空 律 、 间聚 类 规 则 、 间特 征 规 则 、 间 区分规 则 ， 间演 变 规 则 、 空 空 空 空 面 向对 象 的知 识 。
式 的 可能 性 和待 解 决 问题 的维 数 都 很 大 ， 仅增 大 了 算法 的搜索 不 空 间 ， 增加 了盲 目搜 索 的 可 能性 。 也 （） ３ 没有 公认 的 标准 化 空 间数 据 挖 掘 查询 语 言 。 据 库技 术 飞 数 速 发 展 的 原 因 之 一 就 是 数 据 库 查 询 语 言 的 不 断完 善 和 发 展 ， 因
１、 间数 据 挖 掘 研 究 概 述 空
空 间数据 挖掘 （ ａｉｌＤ ｔ ｎｎ ， ｓ ｔ ａ ａ Ｍｉ ｉｇ 简称Ｓ Ｍ）是 指 从空 间 ｐ ａ Ｄ ， 数 据 库 中提 取 用 户 感 兴趣 的 空 间模 式 、 遍 关 系 、 据 特 征 的过 普 数 程 。 间 数 据 挖 掘 技 术综 合 数 据 挖 掘 技术 与 空 间 数 据 库 技 术 ， 空 可 用 于对 空 间 数据 的理 解 、 间 关系 和 空 间 与非 空 间关 系 的 发 现 、 空
浅析数据挖掘技术的发展及应用
律发现系统 Ｂ Ｃ Ｎ 经验公式发现系统 ＡＯ、 置。 数据挖掘在该铽域 的应用将使这 魁 ！ １ 概述 极为可观的作用。 随着信息技术的高速发展， 数据库应用的规 ３ ． ４统计分析方法 利用统计学原理对数据库中的数据进行分 ４ 在生物与医学的应用 ． ５ 模、 范围和深度空前发展， 人们迫切需要一种自动 数据挖掘在生物信 息 中已经被广泛应用， 学 地和智自 将待处理的数据转化为有用的信息和 析， 幽 能得到各种不同的统计信息和知识， 它是一门 知识的方法， 从而达到为决策服务的目的。在这种 独立的学科 ， 也作为数据挖掘的 一大类方法， 包括： 情况下， 数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘是—个 常用统计 、 相关分析、 回归分析 、 差异分析、 聚类分 兴未艾。 网络彰 粥｝ 掘和生物信息学中传统的獭 据 判断分析。 挖掘相比， 有许多不同之处。 生物信息学中的数据 从大量有噪声、 不完整数据中提取出 有意义模式知 析、 识的过程。 所提取、 挖掘的数据对象可 以 是数据 库 ３ 模糊数学方法 － ５ 试图找出 某种规律。而网络数据挖掘更多是利 或数据仓库内 ， 容 也可以是其它数据源内 容。数据 模糊性是客观存在的 ， 当系统的复杂性越高 ， 析， 领域， 这其中主要涉 其精度的复杂性越高， 其精确化能力便越低， 这就 用网络技术、 网页源代码租— 些语青语义 学的知识 利用模糊集合理论进行数据挖 及： 数旧荤 系统、 数据仓 统计学、 库、 机器学习、 数据 意味着模糊性越强。 可观化 检索和奇睦能｝ ｛ 算等。数据挖掘是一 掘的方法有 ： 模糊模式识别、 模糊聚类、 模糊分类和 析 、 提炼、 ， 挖掘 再返回给用户结果。 经过网络数据 这 其中主要 包 模 糊关联 规则等 。 挖掘处理过的结果 比 用户直接从网上查询得到的 数据 ３ 可视化技术 ６ ＿ 结果更精练 ， 更符合用户查询的要求。 可视化技术是—种图形显示技术。例如， 把数 ５ 数据挖掘的发展趋势 挖 、 潮 田 ｝ Ｓ 出。 掘 椁萌 锕 【 蝴 ｛ 未 ２ 数据挖掘的分类 据库中多维数据变成多种图形 ， 这对于揭示数据中 曼 改进数据挖掘算法。 １ 现有的 数据挖掘算法 在本质 以 及分布规律起到很强的作用。 对数据挖 由于历史原因 存在种种缺陷， 为了提高数据挖掘系 数据 挖掘可按数据库类型、 挖掘对象、 挖掘任 内 务、 挖掘方法与技术以及应用等 ｒ Ｉ 介方面进行分类 掘过程可视化， 并进行人机交互可提高数据挖掘的 统舸 用性、 可扩展性、 高效性， 我们需要对—些数 四 效果。可视化方法有以下几种 ：提取 ｎ何图元、 ｌ 绘 据挖掘算法进行改进， 需要探壕 的挖掘算法， 新 以 数据 挖掘最开始是从关系数据库中 挖掘知识 制、 显示和演放 。 适应新知识环境下的数据挖掘。 发展起来的， 数据库类型的不断增加， 随着 现有： 关 ４数据挖掘的应用 ５ ｂ ．Ｗｅ 挖掘。随着计算机硬件和软件的升 ２ 系数据挖掘、 模蝴数据挖掘、 历史数据挖掘、 空间数 数据挖掘研究具有广泛的应用前景 ，因为数 级 ， ｂ ｗｅ 数据的结构也将会发生变化， 数据量将会 据挖掘产生的知识可以用于决策支持、信息管理、 更多更复 有关 ｗｅ 内容挖掘、 ｂ日 杂。 ｂ Ｗｅ 志挖擗和 挖掘的对象分， 除了数据库数据挖掘外 ， 还有文本 科学研究等许多领域。 数据挖掘技术与各个行业的 Ｗｅ 数据挖掘。 ｂ 有机结合体现了其蓬勃的生命力， 而这种趋势正在 按挖掘任务分类有 ： 关联规则挖掘、 序列模式 以前所未有的速度继续向前发展。 ５ ３数据挖掘中的隐私保护与信息安全。任何 挖掘、 聚类数据挖掘、 分类数据挖掘、 偏差数据挖掘 ４ ． 电信业 中的应用 Ｉ在 事情都有其两面性， 数据挖掘领域也不例外。 在挖 和预测数据挖掘等类型。 各类数据挖掘任务不同， 在激烈 的电信市场竞争和迅速的业务扩张 掘数据产生财富的同 ， 时 随之产生的就是隐私 舞 世棼 中，可以利用数据挖掘技术的帮助来理解商业行 和信息安全问题 。 采用的方 法和技术也将会不同。 ３数据挖掘方法 为、 确定电信模式、 捕捉盗用行为、 更好的利用资源 结束语 数据挖掘方法是由人工智能、机器学习的方 和提高 服务质 量。 数据挖掘技术 法发展而来 ， 结合传统的统计分析法 、 模糊数学方 ４ 在金融 领域 中的应用 ２ 领域， 商业利益强大驱动力将会不停地促进它的发 法以及科学计算可视化技术、 以及数据库为研究对 多数银行和金融机构产生的金融数据通常比 展。每年都有新的数据挖掘方法和漠型问世， 人们 象， 形成数据挖掘的方法。 较完整、 靠， 可 这对 系统 对它的研究正日 益广泛和深 ＾ 。尽管如此， 数据挖 ｌ 纳学习方法 归 相当有利 。在具 体的应用 中 ， 多维数据 分析来 掘技术仍然面Ｉ着许多问题和挑战： 采用 Ｉ 缶 如数据挖掘方 归纳学习方法是 目前重点研究的方向之一， 使 用 数据可视 化 、 分类 、 法的效率有待提高 研究成男 多。 从采用自 饨 Ｅ ， 看 分为两大类： 信 聚类分析、 序列模式分析等工具侦破洗黑钱和其他 息论方法和集合论方法。 信息论方法是利用信息论 金 融犯罪行 为。 以解决异质数据集的！瞻 ！｝ ｉ 挖掘问 动态数揍乖 臼 题； ｝咖 ４ 在零 售业 中的应用 Ｂ 识的数据挖掘；网络与分布式环境下的数据挖掘 示形式是决策讨， 所以—般文献中 称它为决策树方 零售业是数据挖掘的主要应用领域 ，零售数 等； 今年来多媒体数据库发展很快， 面向多媒体数 法 该类 方法的实用效果好 ， 较大。 影响 信息论方 据挖掘有助亏 分顾客群体， 使用分类技术和聚类 据库的挖掘技术和软件今后将成为研究开发的热 法中较有特色的方法有以下几种： ３等方法 、 技术 ， Ｉ Ｄ Ｉ — 可以更精确地挑选出潜在的顾客 ， 识别顾客 点。 Ｂ Ｅ方法、 Ｌ 集合论方法、 概念树方法、 粗糙集方法 、 的购 买行 为 ， 顾客 购买模 式 和趋 势 ， 关 联 发现 进行 参 考文献 覆盖正例排斥反例方法。 分析， 以便更好地进行货架摆没等等。 ｆ旷海蓝． １ 】 基于粗糙基理论的数据挖掘算法研 ） 究口 ｌ ３ 仿生物技术 ． ２ ４ ． ４在工业生 产的应用 长沙： 长沙理工大学，０６ ２ ０． 仿生物技术典型的方法是神经网络方法和遗 工业生产领域是数据挖掘应用摄有潜力的应 ［田苗苗． ２ 】 数据挖掘之决策树方法概述口计算机与 ｌ 传算法。 类 已 ： 这两 磁 经形吲 的到 琳 系 片领域之一。在生产工业领域， 它 ｊ 大部分工厂都积累 现代 化 ，ｏ ４ ２ ｏ ． 巨大的作用 ， 我们将它们 了大量的实际生产数据，这些数据大多以数据库、 ［胡永刚． ３ 】 数据挖掘中可视化教术综述Ⅱ计算机与 ｌ 归并为仿生物技术类。 ２ｏ （ｏ ． 数据文件、 生产记录等形式存在 ， 它们蕴涵了与生 现在 化 ．ｏａ１） ３ ３公式 发现 产设备、 生产过程卡 关的许多规律性知识和生产决 『（ 韩家炜， Ｈ ４ 加） Ｊ 堪博著， 范明， 峰泽数据挖掘 孟小 概 在工程和科学数据库中对若干数据项进行 策 、 操作人员 曝 作决策和控制经验。由于缺乏必 念 与技 术 （ 二 版 ） 第 ，北 京 ：机 械 工 业 出 版社 ． 式。 常见 的彳物理 定 要 数拊分析 和处理 工具 ， 数据 中的大部分 闲 ９ 这些
浅析十三种常用的数据挖掘技术
浅析十三种常用的数据挖掘技术数据分析微信公众号datadw整理，分享。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。
在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
机器学习中，可细分为：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。
统计方法中，可细分为：回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。
神经网络方法中，可细分为：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。
数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
二、数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。
下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。
浅谈数据处理的新技术——数据挖掘
２ 电信 业数 据 挖 掘 。通 过 对 海 量 的数 据 进 行 ） 分 析 ，确 定 电信模 式 ，进 行异 常 模式 识 别 ，从 而更
） ， ，且 有 Ｘ≠ ，Ｙ≠ ，Ｘｎｌ＝ ， ，则 ｊ ｙ的
支 持度 为 Ｓ ｐ ０ｔ 》 ＝Ｓ ｐ ｏ （ ） Ｐ ｙ ｕ ｐ ｒ（ ｙ） ｕ ｐ ￣ Ｘｔ ｌ ： （ ）． ＝ ３，
医院 、学校 等领 域 ，并促 进 了相关 领 域 的发展 。
１ ）市 场 营 销数 据 挖 掘 。数 据 挖 掘 在 市 场 营 销
聚类 （ ｌｓ ｒ ｇ Ｃｕｔ ｉ ）是将 物 理或 抽象 对 象 的集合 ｅｎ
惯 ，分 析结 果 可 以用 于 营销 规 划 、广 告 策划 或 分类
设 计 等ｌ ｌ １
例 如 ，通 过 分 析 ，发 现 购买 计算 机 的客 户通 常
会 同时购 买 杀毒 软 件 ，这 就 是一 种 关联 ，可 以采 取
关 联 规则 反 映 了 中的项 目出现 时 ，ｌ 中的项 ， 目也 与 之 同时 出 现 。如 “ 买 计算 机 的顾 客 也趋 向 购 于 同时购买 杀 毒软件 ”的 问题 。 ２ ）关 联规 则 的支 持度 Ｓ ｐ ｏ 设 关联 规则 ｕ ｐ￣。
ｙ，有 Ｘ： １ ２ … ，Ｘ ） ， Ｙ ｛ ｌ ｙ ， … ， ｛ ，Ｘ ， ｃ ＿Ｉ ＝ ｙ ，
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的集 合 ，项 ｉ 数据 库 中不可 分割 的最 小单 位信 息 。 是 例如 ，在 一个 购 物数 据 库 系统 中 ，顾 客 在商 场 里 购 买某 种 物 品 ，该 物 品信 息 在数 据 库 中 的表示 在 这 里 则可称 为该 数 据库 系统 中的一个 项 。
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浅析计算机数据挖掘技术
作者：刘艳娇
来源：《中国科技博览》2015年第33期
[摘要]目前，计算机挖掘技术作为一种新兴的不断发展进步的一门新技术，在我们的社会生活、生产中在不同的领域发挥着其重要的作用。
计算机数据挖掘技术不仅仅具有较强的系统性，更是拥有对数据库不同数据的强大处理能力。
本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法、应用领域及其面临的挑战。
[关键词]计算机；数据；挖掘技术
中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）33-0244-01
计算机数据挖掘技术的产生是社会的一种进步，了解计算机数据挖掘对我们来说非常的重要，计算机数据挖掘技术对于庞大的数据有着整理分析的作用，这不仅仅对于企业的工作产生了巨大的作用，还对日常工作生活等也提供重要的帮助。
1 计算机数据挖掘的概念及对象
1.1 计算机数据挖掘的概念
计算机数据挖掘是在社会的发展进入了网络信息时代之后产生的网络衍生产品，计算机数据挖掘主要是通过一定的手段对企业内部进行数据挖掘，然后通过一定的分析，对那些通过数据挖掘得到的数据进行整理，进而分析企业的市场以及企业的发展等等问题。
计算机数据挖掘对处于网络信息时代之中的企业来说非常重要，它是处于网络信息时代之中的企业长远发展的助推器，作为处于信息时代的企业要抓住这个促进自己发展的大好契机。
1.2 计算机数据挖掘的对象
计算机数据挖掘具有一定的针对性，计算机数据挖掘的对象（目标数据）并不是所有的数据，它是具有选择性的，计算机数据挖掘的对象主要是指企业中能够揭示一些未发现的隐藏信息和企业中比较有意义和研究价值的数据，明确这一点非常的重要，计算机数据挖掘的对象的选择性是影响计算机数据挖掘效率的主要因素，对于一个没有充分认识计算机数据挖掘对象的选择性的企业来说，它的计算机数据挖掘的效率会比成熟的计算机数据挖掘的企业或者是充分认识到计算机数据挖掘的对象的选择性的企业要低得多。
同时，明确目标数据的类型也非常重要，它直接决定了要使用的数据挖掘技术和方法，大体上数据类型分为三类：记录数据，给予图形的数据和有序的数据。
2 计算机数据挖掘的任务及过程
2.1 计算机数据挖掘的任务
计算机数据挖掘主要是对海量的数据进行挖掘和分析，必须经过计算机数据准备和计算机数据规律寻找的固定过程，在计算机数据挖掘的过程中，计算机数据准备和计算机数据规律的寻找一个都不能少，我们要做好计算机数据挖掘的每一步，计算机数据挖掘的任务主要有对计算机数据挖掘的结果与企业的市场现状进行一个具体的联系、对计算机数据挖掘的结果进行一定的分类，对计算机数据挖掘的结果进行一定的变异分析。
在处理计算机数据挖掘的任务时，我们要完成计算机数据挖掘的每一个任务，首先，对计算机数据挖掘的结果与企业的市场现状进行一个具体的联系是计算机数据挖掘的根本任务，而对计算机数据挖掘的结果进行一定的分类是计算机数据挖掘的主要任务，最后对计算机数据挖掘的结果进行一定的变异分析是计算机数据挖掘的必要任务。
2.2 计算机数据挖掘的过程
计算机数据挖掘的过程具有一定的复杂性，计算机数据挖掘的基本过程：第一，对计算机数据的来源进行一定的分析。
这一步非常的重要，一个完整的计算机数据挖掘的过程必须以这一步为基础，只有对计算机数据的来源进行一定的分析，我们才能够进行下一步的操作；第二，从计算机数据的来源的分析结果中获取一定的信息，然后我们要对计算机数据的来源的分析结果进行研究，在研究的过程中，我们要查阅相关的专业知识和专业的研究数据挖掘的技术，只有具备了相关的专业知识和专业的研究数据挖掘的技术，我们才能够更好地对计算机数据进行挖掘；第三，对计算机数据挖掘的信息进行一定的整合，检查出不太合理的相关信息；第四，数据挖掘的实施。
根据挖掘具体任务选择相应的数据挖掘实施算法；第五，结果评估与整理。
在完成实施阶段后，要对数据挖掘结果进行评估和整理，完成整个数据挖掘的过程。
3 计算机数据挖掘的技术应用挑战
计算机数据挖掘最大的应用领域就是商业领域，它能够为商业机构提供欺诈侦查和客户市场分类等数据。
在这个高速发展的信息时代，网络是商业发展的主要推动因素，我们要使计算机数据挖掘在商业上的应用领域更广。
3.1 在金融企业的应用及重要作用
金融企业是具有一定风险的企业，其重要的就是要对投资的风险做出评估，这样，才能在我们金融企业进行投资时把风险降到最低。
这时，金融企业就利用计算机数据挖掘技术对我们的投资项目进行评估预测。
如：在企业收购股票时，就要根据这只股票历史走向的数据做，从而做出评估，在做出较为精准的判断和选择。
在金融业涉及到借贷款的问题时，企业要根据贷款对象日常的诚信做出调查，然后再进行数据的挖掘统计，从而判断出贷款对象是属于低风险还是高风险。
由此可见，计算机数据挖掘技术对金融企业的投资、贷款有着重要的作用。
3.2 电子商务企业的应用
电子商务企业最注重的便是网站的浏览量和点击率及与客户的成交单子的数量。
企业如何提高网站的浏览量和点击率和用户的交易数量就成了问题的核心。
电子商务企业可以根据用户在浏览网页时的收藏物品的情况、购物车的情况、成交记录的情况进行物品的推荐。
这就需要应用技术数据挖掘技术对用户的一系列情况做出数据的整合。
通过数据的分析推荐的商品，及时客户最终没有购买，也会增加该物品的浏览量，这也使得我们电子商务的浏览量得到提升，从而增加企业在该行业的竞争力。
3.3 企业竞争的应用
社会经济在不断的发展进步，随着而来的相同企业的数量也在不断的增加，如何在众多相同的企业里脱颖而出是所有企业思考的问题。
一个企业除了要具有自己的特色之外，还要充分了解对手的情况，这时，就需要我们的企业利用计算机数据挖掘技术对竞争企业进行系统的分析调差，这样，才能做到充分了解对手。
吸取竞争对手的长处，在看到企业的短处时，也要使自己的企业避免相似的问题出现。
所以，计算机数据挖掘技术在企业相互竞争时起着不可忽视的重大作用。
3.4 计算机数据挖掘技术面临的挑战
数据挖掘技术面临的最大挑战就是隐私的保护和数据的安全性问题。
当数据在不同的抽象级别视角去考察的时候，数据挖掘对隐私和数据安全就构成了威胁。
它威胁到保持数据安全和防止干涉隐私的目标的实现。
4 结语
社会的科技在不断的发展进步，而计算机数据挖掘技术在我们的社会生活中的不同领域都发挥着其最大的作用。
计算机数据挖掘技术将会在各个领域得到广泛的应用，并对人类的活动产生深远的影响。
参考文献
[l] 周碧珍.浅析计算机数据挖掘技术在档案信息管理系统中的应用[J].黑龙江科技信息，2009（01）.
[2] 张成霞.基于数据挖掘的煤矿计算机综合管理系统的研究[J].煤炭技术，2013（05）.。