大数据时代背景下数据挖掘技术的应用
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。
本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。
在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。
关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。
于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。
全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。
因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。
笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。
正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。
受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。
我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。
同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。
一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。
这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。
建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。
而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。
数据挖掘的应用与案例分析
数据挖掘的应用与案例分析随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了一个热门话题。
数据挖掘是指从大量数据中获取有价值的信息或发现未知的关联性。
在许多领域，数据挖掘被广泛应用，如金融、医疗、电商和安全等。
本文将重点介绍数据挖掘的应用和案例分析。
一、金融领域金融领域是数据挖掘的重要应用之一。
通过对银行、证券、保险等机构的客户数据进行挖掘，可以发现客户的行为模式和需求，洞察市场趋势和金融风险。
此外，数据挖掘还可以预测股价、汇率和利率等金融指标，为投资者提供决策依据。
以信用卡欺诈检测为例，利用数据挖掘技术可以通过对持卡人的交易行为进行分析，检测出异常交易并及时提醒客户和银行。
此外，利用历史交易数据和行为分析，可以建立信用评分模型，评估客户的信用风险等级。
二、医疗领域医疗领域是数据挖掘的另一个应用领域。
通过对病人的病历和医学数据进行挖掘，可以发现疾病的潜在因素和预测疾病的进展。
此外，数据挖掘还可以提高疾病诊断的准确性和治疗效果，为医生提供决策依据。
以肺癌病例为例，利用数据挖掘技术可以发现某些肺癌患者私有的治疗特征，通过比对肺癌患者信息和治疗的数据，可以为肺癌患者提供治疗建议，帮助患者更好地应对肺癌。
三、电商领域电商领域也是数据挖掘的应用领域之一。
通过对消费者的购买行为和偏好进行挖掘，可以为电商企业提供有价值的市场洞见和优化营销策略。
此外，数据挖掘还可以提高商品推荐的准确性和用户的购物体验。
以淘宝为例，利用数据挖掘技术可以发现用户购买商品的频率和偏好，对用户进行分层和个性化推荐，提高用户的购买转化率和忠诚度。
同时，利用数据挖掘技术还可以发现商品热卖和流行趋势，为商家提供市场洞见和调整产品策略的决策支持。
四、安全领域安全领域也是数据挖掘的一个重要应用领域，通过对网络数据和行为进行挖掘，可以发现恶意攻击和网络犯罪的特征和趋势。
此外，数据挖掘还可以提高网络安全预警的准确性和响应能力。
以网络安全为例，利用数据挖掘技术可以发现黑客攻击的特征和模式，建立安全攻击预测模型，及时发现和预警网络安全风险。
大数据背景下数据挖掘技术在管理会计中的运用
前沿大数据背景下数据挖掘技术在管理会计中的运用◎文/门学林摘 要：随着大数据时代到来，会计数据呈现井喷式增长，面对如此庞大的数据量，对其进行筛选分析以便于加强管理会计的运用，是当前管理会计工作的重要内容。
大数据挖掘技术为管理会计带来了很大便利性，但是在工作过程中也存在着很多技术性、人为性问题，为管理会计工作带来了不少难度。
随着社会主义市场经济不断发展和完善，管理会计在会计工作中的作用越来越明显，利用大数据的挖掘技术来加强管理会计管理成为会计从业者的重要研究课题。
关键词：大数据；管理会计；运用0 引言现代管理会计与传统会计相比，更加注重会计职能的综合性，不再是简单的财务会计核算，而是更加注重财务数据的分析、控制和规划，以此来总结一个企业的发展形势，为企业未来发展提供战略决策支持。
尤其是在企业财务管理中业财融合理念的影响下，企业内部的各类管理活动与财务各类数据充分融合，从而实现了企业财务数据、业务管理和企业信息的有机统一，对企业实现创新式、跨越式发展提供了可能。
随着大数据时代到来，企业的管理会计与数据技术之间的关系越发紧密，管理会计对企业发展具有重要的分析、预测及规划支持作用，其数据的真实、安全和有效，是管理会计作用得以发挥的重要前提。
因此，大数据背景下的数据挖掘技术日益被企业的管理者、决策者所重视，充要利用大数据技术加强数据的挖掘，从而为管理会计提供真实有效数据，进一步为企业提供高质量的发展建议，是每一个会计从业者都应当重视的问题。
1 大数据挖掘技术对管理会计的重要影响1.1 有效实施全面预算管理全面预算管理对企业经营活动具有重要意义，能够增加企业工作的计划性和控制性，从而实现企业效益的不断提升。
但是传统模式下，企业编制全面预算时，主要依托各部门自行的计算和预估，对企业的生产、销售、建设等环节所需要的费用进行计划和预估，财务部门在对各部门提供的数据整理基础上，编制本企业的全面预算报告书。
由于传统数据统计多以人工为主，预算的数据不实、不科学现象普遍存在。
大数据时代的数据挖掘方法以及应用
大数据时代的数据挖掘方法以及应用摘要：随着大数据技术的蓬勃发展，互联网已经渗透到各行各业的方方面面，无所不在。
其中，大数据处理技术是现代信息技术中最重要的组成部分之一，其主要功能就是对海量的信息进行快速处理，以便于人们及时了解当前世界的动态与未来发展趋势。
大数据技术的应用可以显著提升各类数据的利用效率，同时也为个人和企业的发展提供了可靠的科学支持。
目前，我国已经进入了大数据时代，人们对于数据分析与处理的能力提出更高需求，因此，数据挖掘技术被广泛运用于各个领域中，极大地推动着社会经济发展。
探究数据挖掘技术在大数据时代的应用，要求相关从业人员熟练掌握并运用数据挖掘技术，以降低工作成本的同时提高工作效率，为社会的长期稳定发展打下坚实基础。
关键词：大数据后台；数据挖掘；技术应用前言随着信息社会的迅猛发展，大数据技术、云计算技术和物联网技术层出不穷，这些技术在人们的日常生活中产生了大量的数据，从而推动社会进入了大数据时代[1]。
在这样的时代背景下，人们对数据分析的要求越来越高，同时对大数据技术的依赖程度也逐渐加深。
随着时代的发展，数据和信息的规模和数量呈现出显著的增长趋势，这也使得挖掘和应用的复杂度不断攀升。
数据挖掘技术就是通过对大量的数据进行分析和处理后得到有用的知识或者是规律，并将这些知识或规律用于指导实践活动，从而达到帮助企业获得竞争优势的目的。
提升挖掘数据信息的便捷性离不开数据挖掘技术的关键作用，这一技术的重要性不言而喻。
1大数据时代的数据挖掘技术数据挖掘的核心在于对数据源进行深入分析和研究，从中提炼出具有实际价值和深远意义的信息[2]。
目前企业信息化建设越来越重要，而随着信息技术的发展，大量的数据也随之产生。
由于数据库规模庞大，数据量巨大，因此在信息挖掘和传输过程中，必须进行早期检测以确保数据资源的有效管理、充分利用和合理配置。
企业要想提高工作效率就必须加强对数据的管理与维护，而数据质量又直接关系到数据的使用效果。
基于大数据背景下数据挖掘在金融行业的应用
基于大数据背景下数据挖掘在金融行业的应用在当今大数据时代，金融行业利用数据挖掘技术进行数据分析、预测和决策已经成为一种趋势。
随着金融市场的日益复杂化和竞争加剧，准确的数据分析和预测成为金融机构保持竞争优势的重要手段。
因此，基于大数据背景下数据挖掘在金融行业的应用越来越受到关注。
数据挖掘在金融行业的应用非常广泛，从识别风险、评估贷款和投资决策、到预测市场趋势和客户行为，都可以通过数据挖掘实现。
以下是一些具体应用：1. 风险管理：金融机构可以通过分析历史交易数据和客户信用报告，建立起客户的信用风险模型，从而实现风险预测、评估和管理。
数据挖掘技术可以帮助金融机构发现那些异常或风险高的交易，及时采取措施进行缓解或拒绝。
2. 信贷决策：数据挖掘技术可以帮助金融机构进行合理和有效的风险评估和信贷批准决策。
机构可以利用客户历史数据进行建模，预测客户是否会按时还款以及客户的信用额度，并根据模型的输出结果执行相应的决策。
3. 投资决策：数据挖掘技术可以通过分析市场和经济数据，预测未来的投资价值和趋势。
金融机构可以使用这些预测信息，制定投资计划，并帮助客户作出最佳的投资决策。
4. 客户行为分析：金融机构可以利用数据挖掘技术，识别客户的需求，并提供相应的金融产品和服务。
机构可以通过客户历史数据构建模型，预测客户在未来可能需要的金融产品和服务，并向客户推荐符合其需求和利益的产品和服务。
总之，数据挖掘技术已经成为金融机构中不可或缺的工具，可以提高金融机构的决策水平和业务效率，减少风险和增加收益。
但是，在应用数据挖掘技术的同时，金融机构也需要考虑数据安全和隐私保护等问题。
同时，正确地应用数据挖掘技术需要专业的数据挖掘人才，这对于金融机构也是一项重要的挑战。
数据挖掘在大数据分析中的应用
数据挖掘在大数据分析中的应用随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，数据正以前所未有的速度呈爆炸式增长。
大数据时代的到来给我们带来了巨大的机遇和挑战。
在这个海量信息的背后，隐藏着许多有价值的洞察和知识，而利用数据挖掘技术进行大数据分析可以帮助我们发现这些潜在的机会，并做出更明智的决策。
数据挖掘，顾名思义，就是通过对大数据进行挖掘和分析，提取出其中的有用信息和模式。
它是统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等多个领域的交叉学科，常用的技术包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
数据挖掘的目的是发现数据集中的潜在关系、规律和趋势，从而为决策者提供有针对性的分析结果。
在大数据分析中，数据挖掘扮演着重要的角色。
首先，数据挖掘可以帮助我们发现数据中的异常。
在大量的数据中，可能存在一些异常情况，如欺诈交易、异常行为等。
利用数据挖掘技术，我们可以构建模型来检测这些异常情况，从而及时采取相应措施。
其次，数据挖掘可以帮助我们找到数据中的模式和趋势。
在大数据背景下，数据中可能存在许多随机性和噪声，而数据挖掘技术可以帮助我们从中发现规律和趋势。
比如，在金融领域，我们可以利用数据挖掘技术对历史交易数据进行分析，从而预测未来的市场走势。
此外，数据挖掘还可以帮助我们进行市场分析。
在市场竞争激烈的商业环境中，了解消费者需求和行为是至关重要的。
通过对大数据的分析，我们可以了解消费者的偏好、购买行为和兴趣爱好，从而制定更加精准的市场营销策略。
另一方面，数据挖掘在医疗领域也有广泛的应用。
通过对大量的病历数据进行挖掘，我们可以发现疾病的规律和趋势，从而改进诊疗方案。
此外，数据挖掘还可以帮助我们预测患者的病情发展和风险因素，为医生提供决策支持。
总的来说，数据挖掘在大数据分析中发挥着重要的作用。
它可以帮助我们发现数据中的异常情况，找到数据中的模式和趋势，进行市场分析和预测，提供决策支持等。
然而，数据挖掘也面临着一些挑战，如数据隐私保护、算法效率和可解释性等。
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。
大数据时代的数据挖掘及应用
大数据时代的数据挖掘及应用在大数据时代，数据挖掘及应用成为了一项重要的技术和工作领域。
数据挖掘是指通过从大规模、复杂的数据集中提取出有用的模式、关联、趋势和知识等信息的过程。
它可以帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的价值，从而做出更明智的决策和提供更好的服务。
数据挖掘的应用范围非常广泛，涉及到各个领域。
以下是一些常见的数据挖掘应用场景：1. 市场营销：通过对客户数据进行挖掘，可以帮助企业了解客户的需求和偏好，从而制定更精准的营销策略。
例如，通过分析客户购买历史和行为模式，可以预测客户的购买倾向，从而进行个性化推荐和定向广告投放。
2. 金融风险管理：银行和金融机构可以利用数据挖掘技术对客户的信用评级和风险进行分析和预测。
通过挖掘大量的历史数据，可以建立风险模型，及时发现潜在的风险并采取相应的措施，降低损失。
3. 健康医疗：医疗行业可以利用数据挖掘技术对患者的病历、病理数据进行分析，发现疾病的规律和趋势，提高诊断的准确性和效率。
此外，还可以通过挖掘大量的医疗数据，发现新的治疗方法和药物。
4. 社交网络分析：社交网络中包含了大量的用户行为数据，通过对这些数据进行挖掘，可以了解用户的兴趣、关系和行为模式。
这对于社交媒体平台来说非常重要，可以帮助他们改善用户体验、提高用户黏性。
5. 物流和供应链管理：通过对物流和供应链数据进行挖掘，可以优化物流路径、减少运输成本、提高物流效率。
例如，通过分析历史订单数据和交通状况，可以预测最佳的配送路线和时间，提高送货准时率。
数据挖掘的过程包括数据收集、数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
数据收集是指从各种数据源中获取数据，包括结构化数据和非结构化数据。
数据清洗是指对数据进行预处理，包括去除噪声、处理缺失值和异常值等。
特征选择是指从大量的特征中选择出对模型建立有用的特征。
模型构建是指选择适当的数据挖掘算法，对数据进行建模和训练。
模型评估是指对模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和泛化能力。
大数据背景下的数据挖掘及应用案例研究
大数据背景下的数据挖掘及应用案例研究在数十年前，我们并没有意识到数据的价值，我们将相同类型的数字进行简单处理，并将其存储在档案柜或文件夹中以备将来使用。
但是，今天，大多数数据都以数字形式存储在计算机上，大数据的时代正在到来。
随着互联网的飞速发展，我们创造、上传和分享的数据量正在指数增长。
大数据技术的发展为数据挖掘提供了许多机会。
在本文中，我们将探讨数据挖掘的概念、基本技术和应用案例，以及如何最大限度地利用大数据分析的价值。
一、什么是数据挖掘？数据挖掘是一种分析大量数据的技术，旨在发现有意义的模式、关系和规律。
它涉及大量数据的收集、存储和分析，以寻找隐藏的信息，并从中获取商业洞察和智能决策。
二、数据挖掘的基本技术2.1 聚类分析聚类分析是一种将相似数据归为一类的技术。
它被用于在数据集中查找相似性，并将数据分组成称为簇的相似组。
该技术可以在市场分析、风险管理和广告策略等领域得到广泛应用。
2.2 关联分析关联分析是一种查询数据集中不同元素之间的关联性的技术。
这种技术可以识别数据中的相关性，以便它们可以适当地应用于商业环境中。
当商品或服务购买的频率高于安卓手机被购买的频率时，商家将利用这个信息，提供更多的推荐服务。
2.3 分类分析分类分析是一种将数据分为预定义类别的技术。
该技术可以应用于客户行为分析、信用评估和安全检测等领域。
例如，一个银行可能根据借贷客户的职业、收入水平和财务记录将他们分为不同的信用等级。
2.4 时间序列分析时间序列分析是一种研究数据随时间变化的技术。
这种技术可以用于预测未来趋势。
用于股票市场预测，还可以识别出区域新闻事件对房地产市场价格走势的影响等。
三、数据挖掘的应用案例3.1 社交媒体社交媒体提供了大量的用户数据，这些数据可以用于数据挖掘分析。
例如，Facebook和Twitter的算法在大数据中进行分析，识别出人们最感兴趣的主题和文章。
此外，亚马逊等公司还可以对消费者进行精细的推荐，选择产品，并优化个性化营销策略。
大数据时代下数据挖掘技术
大数据时代下数据挖掘技术在信息技术飞速发展的今天，数据的数量呈几何级数增长。
大数据时代来临，这些数据包含大量有价值的信息，如果能挖掘出来，将有助于人们在各个领域做出更准确、更有针对性的决策。
那么，在大数据时代下，数据挖掘技术究竟是什么？又有哪些应用呢？一、什么是数据挖掘技术数据挖掘技术是指从大量数据中通过计算机算法快速发现隐藏在数据背后的规律和知识的过程。
数据挖掘（Data Mining）主要包括预处理、特征提取、建立模型、模型验证、模型应用等环节。
预处理包括数据清洗、转换、集成等；特征提取包括从海量数据中提炼有价值的特征；建立模型是指利用各种算法建立合适的模型；模型验证是指检验建立的模型的算法是否准确、有效，并进行必要的优化；模型应用是指将挖掘到的规律和知识应用于实际问题中，为决策提供支持。
二、数据挖掘技术的应用领域数据挖掘技术具有广泛的应用领域，其中较为突出的有以下几个方面：1. 金融行业金融行业是数据挖掘技术应用最广泛的领域之一。
银行、证券等金融机构拥有庞大的客户群体和数据储备，数据挖掘技术可以从中发现客户行为规律、识别欺诈行为、建立信用评估模型等。
2. 医疗领域医疗领域的数据也非常庞大。
数据挖掘技术可以从医疗记录中发现患者的病因、预测未来可能发生的疾病等。
此外，数据挖掘技术还可以应用于药物研发、疫情监测等方面。
3. 零售业对于零售业而言，挖掘消费者购买行为以及资料是非常关键的，可通过数据挖掘技术获取这些信息。
提取出消费者的购物喜好以及资料后，零售商便可提供目标化的营销服务。
4. 计算机视觉数据挖掘技术还可以与计算机视觉技术结合使用，从大量的图像、视频数据中提取有价值的信息，如人脸识别、行为识别等。
5. 社交媒体社交媒体平台是数据挖掘技术的重要应用领域。
社交媒体平台上用户产生了大量的文本、图像、视频等信息，数据挖掘技术可以从中发现用户的需求和喜好，精准推送信息。
三、数据挖掘技术的前景目前，随着互联网技术的快速发展，人们对于数据挖掘技术的需求越发迫切，其应用产业规模也在不断扩大。
大数据时代的数据挖掘技术与应用
大数据时代的数据挖掘技术与应用在大数据时代，数据挖掘技术的应用变得日益重要。
数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和规律的过程，通过分析数据来获得有价值的信息和知识。
它可以帮助企业和组织做出更准确的决策，提高运营效率，发现市场机会，改进产品和服务，以及预测未来趋势。
数据挖掘技术的应用非常广泛。
以下是一些常见的应用领域：1. 市场营销：通过分析消费者的购买模式和行为，可以帮助企业了解消费者的需求和偏好，制定更精准的营销策略，提高销售额和市场份额。
2. 金融风险管理：通过分析大量的金融数据，可以预测借款人的信用风险，帮助银行和金融机构做出准确的贷款决策，降低风险。
3. 医疗保健：通过分析医疗数据，可以发现潜在的疾病模式和风险因素，提供个性化的医疗建议和治疗方案，改善医疗服务的质量和效率。
4. 交通和物流：通过分析交通和物流数据，可以优化路线规划，减少拥堵和运输成本，提高交通和物流效率。
5. 社交媒体分析：通过分析社交媒体上的大量数据，可以了解用户的兴趣和行为，改进产品设计和营销策略，提高用户满意度和忠诚度。
数据挖掘技术通常包括以下步骤：1. 数据清洗：清洗和预处理数据，包括去除重复值、缺失值和异常值，以及转换和归一化数据。
2. 特征选择：选择最具代表性和相关性的特征，以减少数据维度和提高模型的准确性。
3. 模型构建：选择合适的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则等，构建模型来发现数据中的模式和关联。
4. 模型评估：评估模型的准确性和性能，通过交叉验证和其他指标来确定模型的优劣。
5. 模型应用：将训练好的模型应用到新的数据中，进行预测和决策支持。
在大数据时代，数据挖掘技术面临一些挑战和问题。
首先，由于数据量巨大，数据挖掘算法的效率和可扩展性成为关键问题。
其次，隐私和安全性是一个重要的考虑因素，需要保护个人和敏感数据的隐私。
此外，数据质量也是一个挑战，因为大数据中可能存在噪声、错误和不一致性。
为了克服这些挑战，研究人员和工程师们正在不断改进数据挖掘技术。
大数据与数据挖掘
大数据与数据挖掘大数据与数据挖掘是当今信息时代的重要技术领域，它们的应用范围广泛，对于企业决策、市场分析、个性化推荐等方面都具有重要意义。
本文将详细介绍大数据与数据挖掘的定义、应用、技术和发展趋势。
一、大数据与数据挖掘的定义大数据是指规模庞大、种类繁多且速度快的数据集合，这些数据无法通过传统的数据处理工具进行处理和分析。
数据挖掘是从大数据中发现隐藏在其中的模式、关联和趋势的过程。
通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的商机、优化业务流程、提高决策效果。
二、大数据与数据挖掘的应用1. 企业决策支持：大数据与数据挖掘可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为决策者提供准确的数据支持。
例如，通过分析销售数据和市场趋势，企业可以预测产品需求、制定合理的定价策略和优化供应链管理。
2. 市场分析与营销：大数据与数据挖掘可以帮助企业了解消费者的需求、喜好和购买行为，从而制定精准的市场营销策略。
例如，通过分析社交媒体数据和用户行为数据，企业可以实现个性化推荐和精准广告投放，提高营销效果。
3. 金融风控：大数据与数据挖掘在金融领域的应用尤为重要。
通过分析大量的交易数据和用户行为数据，可以发现异常交易和欺诈行为，提高风险控制能力。
同时，数据挖掘还可以帮助银行和保险公司进行客户信用评估和风险预测，提供更好的金融服务。
4. 医疗健康：大数据与数据挖掘在医疗健康领域的应用也非常广泛。
通过分析大量的病历数据和基因组数据，可以发现疾病的风险因素和潜在治疗方案，提供个性化的医疗服务。
此外，数据挖掘还可以帮助医院进行资源调配和病房管理，提高医疗效率。
三、大数据与数据挖掘的技术1. 数据采集与清洗：大数据分析的第一步是采集和清洗数据。
数据可以来自各种渠道，如传感器、社交媒体、日志文件等。
在采集和清洗过程中，需要注意数据的完整性、准确性和一致性，确保后续分析的可靠性。
2. 数据存储与管理：大数据需要存储在可扩展和高性能的数据库中。
大数据时代的数据挖掘方法以及应用
大数据时代的数据挖掘方法以及应用摘要：目前中国迅猛发展高新科技，并不断强化了经济全球化趋势，极大的提升了我国国民经济水平，也促进了社会各个行业的快速进步。
充分满足了人们的物质生活之后，人们对精神及视觉上的享受便更为追求，在此种状况下，大数据信息所具备的重要作用便越来越清晰的显现了出来。
在大数据信息海量产生背景下，很大程度的便利了人们的生产以及生活，但与此同时，由于其中包含了的众多无价值信息，也一定的程度给人们生活造成了困扰，对此，为更加便利于人们使用，提出了数据挖掘的新概念，并研发出了相应的信息挖掘技术。
关键词：大数据时代；数据挖掘技术；应用情况1大数据时代下的数据挖掘技术1.1数据挖掘技术基本概念在日常的信息检索和资料整合处理的时候，技术工作人员们往往会采用一些较为特殊的技术手段进行处理，而这种特殊的数据处理方式，也就是我们通常所说的数据挖掘技术。
在传统的信息检索处理中，技术工作人员们往往需要花费很多的时间和精力，才能在众多的数据库当中挑选出最合适的大数据信息资源。
由于大数据时代的到来，给人们的生活带来了无限的便利条件，在当前，技术工人们已经可以利用数据挖掘技术处理日常的工作，从而大大地提高了工作效率，也拓宽了数据挖掘技术的应用空间。
1.2数据挖掘技术的特点总体而言，在大数据分析时代下的数据挖掘方法相对也十分复杂，但确实在一定意义上解决了以往数据检索中出现的困难与障碍，但也必须构建合理的数学模型。
再者，就传统数据挖掘方法而言，其所利用的信息来源非常丰富，这也就在无形中提高了发生微小差错的概率，而这些差错尽管并不改变最后的结果，但仍然无法做到十全十美。
而在最后，相对于原有的传统数据分析方法，信息挖掘技术已经越来越现代化了，因为它更能够从消费者的视角出发，最大限度的满足用户的根本需要。
1.3数据挖掘技术的应用第一，它能够根据不同客户的各种需要在数据库上实现对资料的采集与管理，从而提高了数据的个性化。
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据下财务数据挖掘及应用引言：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热点话题。
大数据的应用领域广泛，其中财务数据挖掘及应用是一个备受关注的领域。
本文将从大数据对财务数据挖掘的影响、财务数据挖掘的方法和技术以及财务数据挖掘的应用等方面进行探讨。
一、大数据对财务数据挖掘的影响1. 丰富的数据源大数据时代，财务数据的来源变得更加丰富多样。
除了传统的财务报表、会计凭证等，还可以利用互联网、社交媒体、电子商务等渠道获取大量的非结构化数据，如用户评论、交易记录等。
这些数据的丰富性为财务数据挖掘提供了更多的可能性。
2. 提升数据分析能力大数据技术的发展使得财务数据的分析能力得到了提升。
传统的财务分析主要依赖于统计学方法和专业知识，但由于数据量庞大、复杂度高，传统方法往往无法胜任。
而大数据技术的应用可以帮助财务人员更好地进行数据分析，发现隐藏在数据中的规律和关联，提高财务决策的准确性和效率。
二、财务数据挖掘的方法和技术1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是财务数据挖掘中常用的方法之一。
通过分析财务数据中的交易记录和消费行为，可以发现不同项目之间的关联关系，从而帮助企业制定更加精准的营销策略和推荐系统。
2. 聚类分析聚类分析是将相似的数据对象划分为不同的组别，每个组别内的对象相似度较高，而不同组别的对象相似度较低。
在财务数据挖掘中，可以利用聚类分析将客户划分为不同的群组，从而更好地了解客户的需求和行为模式，为企业的市场定位和产品定价提供参考。
3. 时间序列分析时间序列分析是通过对时间序列数据的观察和建模，来预测未来的发展趋势。
在财务数据挖掘中，可以利用时间序列分析对企业的财务指标进行预测，如销售额、利润等，从而帮助企业做出更加准确的财务规划和决策。
4. 文本挖掘文本挖掘是通过对大量的文本数据进行分析和挖掘，从中提取有用的信息和知识。
在财务数据挖掘中，可以利用文本挖掘技术对财务报表、公告、新闻等文本数据进行分析，发现其中的关键信息和隐含规律，为企业的财务决策提供参考。
数据挖掘在大数据分析中的应用
数据挖掘在大数据分析中的应用随着互联网的发展和技术的进步，大数据已经成为了当今社会中不可忽视的一部分。
大数据的出现给企业和组织带来了巨大的机遇和挑战。
然而，面对海量的数据，如何从中获取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。
在这个背景下，数据挖掘作为一种重要的技术手段，被广泛应用于大数据分析中。
数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的技术。
它通过应用统计学、机器学习和人工智能等方法，从数据中提取出有用的信息，帮助企业和组织做出更明智的决策。
数据挖掘在大数据分析中的应用可以分为以下几个方面。
首先，数据挖掘可以帮助企业进行市场调研和消费者行为分析。
通过分析大数据中的消费者购买记录、浏览历史和社交媒体数据等，企业可以了解消费者的偏好和需求，进而调整产品策略和市场推广计划。
例如，一家电商企业可以通过数据挖掘技术，发现用户购买某种商品的规律和特点，从而提供个性化的推荐服务，提高销售额和用户满意度。
其次，数据挖掘可以在金融领域发挥重要作用。
金融机构拥有大量的交易数据和客户信息，通过数据挖掘可以挖掘出潜在的风险和机会。
例如，银行可以通过数据挖掘技术，对客户的信用评级进行预测和分析，从而提高风险管理和贷款决策的准确性。
同时，数据挖掘还可以帮助金融机构发现金融欺诈行为，提高金融安全性。
此外，数据挖掘还可以应用于医疗领域。
医疗数据量庞大，通过数据挖掘可以挖掘出潜在的疾病模式和治疗方法。
例如，通过分析大量的病例数据，医生可以发现某种疾病的早期症状和发展规律，从而提前进行干预和治疗。
此外，数据挖掘还可以帮助医疗机构进行资源分配和排班管理，提高医疗服务的效率和质量。
最后，数据挖掘还可以应用于交通领域。
随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益突出。
通过数据挖掘技术，可以分析交通流量和交通事故数据，预测交通拥堵的发生和扩散规律，从而优化交通规划和交通管理。
例如，交通部门可以通过数据挖掘技术，提前发现拥堵点和高峰时段，采取相应的交通管控措施，缓解交通压力。
数据挖掘技术在大数据处理中的应用研究
数据挖掘技术在大数据处理中的应用研究一、引言随着大数据时代的到来，数据量的不断增长给数据处理带来了前所未有的挑战。
如何从海量数据中发掘出有用的信息成为了当前数据处理领域中的一个重要话题。
为此，数据挖掘技术应运而生。
通过挖掘数据中的潜在模式和规律，数据挖掘技术有助于发现数据背后的信息和价值。
本文将探讨数据挖掘技术在大数据处理中的应用研究。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指从大量数据中自动发现模式、规律、趋势和知识的一种技术手段。
它是数据分析、数据挖掘和机器学习技术的综合体现。
常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联分析、时间序列和异常检测等。
三、数据挖掘技术在大数据处理中的应用研究1. 数据预处理在大数据处理中，由于数据规模庞大，数据质量的好坏直接影响到后续分析工作的准确性和有效性。
因此，数据预处理成为了大数据处理中的重要环节。
数据挖掘技术可以通过去噪声、缺失值填充、异常值检测等方式对数据进行预处理，从而提高后续分析结果的准确性。
2. 分类分析分类分析是指将数据根据一定的标准划分到不同的类别或者分类中。
在大数据中，分类分析可以通过机器学习算法进行实现。
例如，可以利用逻辑回归、支持向量机等算法对大规模文本数据进行分类，从而实现对文本数据的自动分类和提取。
3. 聚类分析聚类分析是指将数据根据相似性进行分组，从而得到一些分组结构。
通过聚类分析可以将大规模数据分成几个较小的子群，使数据的挖掘过程更加高效。
例如，在电商领域中，可以通过聚类分析将顾客分为不同的群体，从而更好地针对不同群体的消费习惯进行营销活动。
4. 关联分析关联分析是指通过挖掘数据之间的关联模式来发现数据背后的潜在信息。
在大数据处理中，关联分析常用于市场营销、商品推荐等领域。
例如，在电商领域中，可以通过关联分析挖掘顾客购买时的组合关系，从而根据这些组合关系推荐相关商品给顾客。
5. 时间序列分析时间序列分析是指采用数学模型和统计方法对时间序列数据进行分析和预测的一种方法。
数据挖掘在大数据分析中的应用
数据挖掘在大数据分析中的应用一、引言数据挖掘作为一项数据分析技术，已经在各个领域得到广泛应用，而大数据的出现更进一步地促进了数据挖掘技术的应用和发展。
本文将分别从数据挖掘和大数据两个方面对数据挖掘在大数据分析中的应用进行分析和探讨。
二、数据挖掘技术在大数据分析中的应用数据挖掘技术可以将数据转化为有用信息和知识，通常包括如下步骤：1.数据获取：获取数据来源，包括结构数据、半结构数据和非结构化数据。
2.数据预处理：清洗数据，去掉噪音和不必要的信息，使数据更加干净和可用。
3.数据转换：将数据转化为可以分析的形式，如将数据数字化或者将文本数据进行向量化表示。
4.模型选择和建立：选择最适合当前数据集的算法，并进行模型的建立。
5.模型评估：通过测试集或者交叉验证等方法对模型进行评估。
6.模型应用：将模型应用到实际情况中进行决策分析或者推荐等任务。
数据挖掘技术在大数据分析中具有以下应用：1.数据分类：通过挖掘大量数据，可以构建出分类模型，对大量数据进行分类。
2.数据预测：通过数据挖掘技术，分析数据趋势和规律，可以进行数据预测。
3.数据降维：数据量大的数据往往包含大量冗余信息，数据挖掘技术可以通过各种算法对数据特征进行提取，减少特征数量，从而降低数据分析成本。
4.数据关联规则挖掘：通过挖掘数据之间的关联规则，可以发现数据之间的相关性，对经济、商业等领域有着重要的应用价值。
三、大数据技术的应用随着大数据时代的到来，各种大数据技术也应运而生，大数据技术包括如下方面：1. 分布式存储技术：分布式存储技术可以让数据按照不同的文件分布在不同的节点上，从而优化数据的存储和管理。
2. 分布式计算技术：分布式计算技术可以将数据存储在不同的节点上，从而提高数据分析效率。
3. 机器学习技术：机器学习技术可以通过对大量数据的学习，发现其中的规律和模式，进而预测数据的趋势和预测结果。
4. 流数据分析技术：流数据分析技术可以实时分析数据，用于监控和控制各种行业的业务流程。
面向大数据的数据挖掘技术研究与应用
面向大数据的数据挖掘技术研究与应用一、引言近年来，随着大数据时代的到来，数据分析和挖掘技术逐渐走进了人们的视野。
大数据具有数据量大、数据类型多、数据处理速度快等特点，传统的数据处理方式已无法满足大数据时代的需求。
因此，大数据分析技术成为了当前热门的研究领域之一。
而数据挖掘技术是实现大数据分析的关键之一。
本文将从面向大数据的数据挖掘技术的研究现状、方法和应用等不同角度进行探讨。
二、面向大数据的数据挖掘技术研究现状面向大数据的数据挖掘技术研究正处于飞速发展的阶段。
目前，主要的研究方向包括：大数据处理和分析、大数据挖掘算法和模型、大数据可视化与展示等。
1.大数据处理和分析大数据的处理和分析是实现数据挖掘的基础。
在大数据处理中，要解决的问题包括如何高效地存储和管理大规模数据、如何快速地检索、过滤和排序、如何保证数据的准确性和数据安全等。
当前常用的大数据处理框架有Hadoop和Spark等，它们可以同时处理结构化和非结构化数据，并且可以并行处理大数据集。
在大数据分析方面，主要研究如何从海量数据中抽取有用信息和知识。
目前，常用的分析工具包括数据挖掘工具、统计分析工具和机器学习算法等。
2.大数据挖掘算法和模型大数据的挖掘算法主要包括分类、聚类、关联规则、预测和异常检测等。
由于大数据的数据量和特征维度比较大，传统的挖掘算法在效率和准确性上都存在一定的问题。
因此，为了应用于大数据场景，需要优化和设计出更加高效的挖掘算法和模型。
例如，针对大数据场景，Spark MLlib提出了基于RDD的机器学习算法和深度学习算法。
3.大数据可视化与展示大数据的可视化与展示可以帮助人们更加直观地理解和掌握数据的信息和规律。
大数据可视化更注重交互和用户体验，例如，通过可视化图表、地图以及动态展示等方式，将数据呈现给用户。
同时，大数据可视化还可以通过增强对数据的理解，帮助用户制定更加精确的决策。
三、面向大数据的数据挖掘技术研究方法面向大数据的数据挖掘技术主要涉及到数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等方面的问题。
大数据时代下数据挖掘技术的应用
大数据时代下数据挖掘技术的应用在大数据时代，数据挖掘技术的应用变得越来越重要。
数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和趋势的过程，它可以匡助企业和组织发现隐藏在数据中的有价值的信息，从而做出更明智的决策。
数据挖掘技术的应用非常广泛，可以在各个行业和领域中发挥作用。
以下是几个常见的数据挖掘技术应用：1. 市场营销：数据挖掘可以匡助企业分析客户的购买行为和偏好，从而制定更精确的市场营销策略。
通过挖掘大量的销售数据和客户数据，企业可以了解客户的需求，预测市场趋势，并根据这些信息来定制个性化的营销活动。
2. 金融风控：在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估和欺诈检测。
通过分析历史数据和实时交易数据，可以建立模型来预测风险，识别潜在的欺诈行为，并及时采取措施。
3. 医疗保健：数据挖掘可以匡助医疗机构分析患者的病历数据和医疗记录，发现潜在的疾病模式和风险因素。
通过挖掘大量的医疗数据，可以提高疾病的早期诊断率，改善治疗效果，并匡助制定个性化的治疗方案。
4. 交通运输：数据挖掘可以用于交通流量预测和交通管理。
通过分析历史交通数据和实时交通信息，可以预测交通拥堵情况，优化交通路线和信号控制，提高交通效率。
5. 社交媒体：在社交媒体领域，数据挖掘可以用于用户行为分析和推荐系统。
通过分析用户的社交网络和行为数据，可以了解用户的兴趣和偏好，从而为用户提供个性化的推荐内容和广告。
以上只是数据挖掘技术应用的一小部份示例，实际上，数据挖掘技术可以应用于几乎所有领域。
在大数据时代，数据量呈指数级增长，如何从海量数据中提取实用的信息成为了一个重要的挑战。
数据挖掘技术的应用可以匡助企业和组织更好地理解和利用数据，提高决策的准确性和效率，促进创新和发展。
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Data Base Technique •
数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 163【关键词】大数据时代 数据挖掘技术 应用
1 数据挖掘技术的主要形式
要想让数据真实、且具有价值，那么就
应制定有效的方法与途径，由此让数据挖掘技
术更好的运用到实际工作当中去。
由于数据属
于庞大的信息资源库，因此在对数据进行研究
与挖掘时，其中的资源信息能够掌握一些特点
与规律，其主要方法有以下几点：
1.1 关联性的分析形式
对于一些事物是有一定关联性的表现，
而对于数据也是相同的。
因数据信息量相对偏
大，如果对其关联性进行寻找将会耗费较长实
际，属于相应明确数据间规律是相当艰难的。
而为了更好的提升寻找数据关联性的效率性以
及准确性等，就应合理的借助关联性分析形式
开展工作，有效的借助数据分辨的任务形式，
满足帮助人们提升工作效率与质量的要求。
因
这一方法具有较强目的性，因此对数据准确度
要求高的信息管理工作中应合理的运用该方法
开展工作。
1.2 聚类分析形式
对于该形式就是将不同的数据进行分组
和归类，把已有的零碎数据变为有条理的信息
内容。
而聚类在分类中并不是简单的进行分类，
是在不清楚对象的情况下，在数据组找寻具有
已有的数据信息。
可以看出该方法缺点就是难
以精确把数据信息进行分类，因此该方法一般
会运用到心理学、数据识别等领域中。
1.3 特征分析形式
在数据爆炸时代下，分类数据会结合自
身特征开展工作的，而该方法是结合数据特征大数据时代背景下数据挖掘技术的应用
文/杨继武
来获得相应信息的。
一般会运用计算机，对数据开展虚拟数据的分类工作，明确数据和数据间特征，借助其分析的结果来开展分类工作。
1.4 人工神经网络体系对于这一方法是上述特征性的分析形式，主要对数据量开展相应的处理工作，之后使得数据能够建立成网络模型，运用神经网络对相应的数据开展分析工作。
2 大数据时代下数据挖掘技术的应用分析对于数据挖掘技术来说，其能够运用到多个领域知识的原因就是，由于其可以很好地融合到不同的领域当中，从而更好的提升企业整体的服务水平，对于这一技术也能在各个企业中，增强其竞争力，对其生产经营管理形式以及效率进行改善。
而在海量数据挖掘工作前，应对这些数据开展分析、整合以及分类等工作，可以说数据信息量属于数据挖掘的保障，由此才能为数据挖掘、分析以及运用工作的开展提供保障。
2.1 在教育领域中的运用对于教育领域中的数据挖掘技术来说，能够让教师更好的掌握和了解学生的信息，明确学生成绩、优点以及学习情况等，也能对学生各个方面开展分析，这样教师才能对学生开展更为有效的帮助和教学。
对于这一技术在教育上的运用，能够增强教育的质量以及教学的效率，让教学系统的配置满足优化的状态，由此能够为教育事业的开展提供保障，也能为教育事业的稳定发展提供坚实基础。
由此可以看出数据挖掘技术在教育领域中的作用是非常重要的。
2.2 科研领域的有效运用对于科研领域中的数据挖掘属于辅助的因子，其原因就是在于科学研究与实验数据是非常密切的，对数据间关系开展分析，之后统计结果以及经验，而且实验数据的信息量也非常的庞大。
因此数据挖掘被运用到科研领域当中，有效的借助数据挖掘技术能够更好的帮助科研项目带来有意义的信息和数据，对科研工作的就开展提供了一定的条件。
2.3 在电信领域运用该技术对于当前互联网快速发展的环境下，电信企业的发展速度也是不容忽视的，由于电信企业具有大量数据信息，因此应为人民提供良好的服务。
因该数据具有较强综合性，因此其
服务会受到一定的限制，导致服务质量不断下降。
可是数据挖掘技术运用在其中，能够有效的改善该问题，让数据更加的条理化，能够对数据开展良好分析，并能够全方位的了解以及记录用户的各项信息与数据，更好的服务于各项工作。
属于数据挖掘能够在电信企业中提供良好的服务，也能为用户提供一定帮助，对企业高效发展提供了良好的条件。
2.4 在制造业运用该技术在当前人民生活水平进一步提升的环境下，人们对于产品品质要求也在进一步提升。
在制造业中，最为关键的部分就是产品相关数据信息，因此数据挖掘技术在该领域中的作用也是不容忽视的。
在产品数据归类整理中，更为有效的开展分析工作，明确产品优缺点，这样才能为制造业提供良好的数据信息，提高产品生产率，并为制造商提供良好的收益，也为客户提供优质的产品。
所以数据挖掘技术应合理的运用在制造业中，积极有效的将自身优势发挥出来，挖掘出更具价值的数据信息，为制造业未来良好发展奠定坚实基础。
3 结束语在当前大数据时代之下，数据挖掘技术的运用，为人们生活带来很多的便利和帮助，并且也为提升人们生活质量提供了保障。
对于数据挖掘技术来说，属于无可取代的人工智能化技术形式，对于这一技术能够融入到不同的领域当中，从而为不同的领域提供便捷且优质的服务项目，进而更好的满足当前发展需求，充分将数据挖掘功能发挥出来，优化数据挖掘技术形式，从而为各个领域工作的开展提供更具价值的数据信息，为社会经济稳定发展提供有利保障。
参考文献[1]张凯萍.大数据时代背景下数据挖掘技术的应用探讨[J].赤峰学院学报(自然科学版),2018,34(08):52-54. [2]文世敏.浅析大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].企业科技与发展,2018(06):109-110. 作者简介杨继武（1971-） ，河北省承德市人。
研究方向为教育信息化、计算机教育、网络安全。
作者单位河北旅游职业学院 河北省承德市 067000。