计算机数据挖掘技术的发展及应用

时间:2019-09-27

　　摘要：随现代计算机信息技术快速发展， 计算机功能不断与现代统计学理论相融合， 在上述背景的催使下， 计算机数据挖掘技术得以衍生。与此同时， 计算机数据挖掘技术与云储存、大数据等技术形成齐头并进的发展趋势， 为现代人的生产、生活解决大量问题。鉴于此， 本文通过对大数据信息技术概念的阐述， 对电子邮件、信息发布、电子商务以及全程电子商务四个发展时期加以总结， 分析其基本工作流程， 并提出相关开发策略和应用策略。

　　关键词：计算机数据挖掘技术； 开发； 应用；

　　计算机数据挖掘技术 （Computer Data Mining Technology） 作为计算机科学的重要组成部分， 又被翻译成为计算机数据采矿技术或计算机资料勘察技术等。计算机数据挖掘技术是数据中心知识探索发现中的一个关键性环节， 指的是从海量的数据资源中， 利用算法检索隐秘于其中数据信息的基本过程。计算机数据挖掘技术和计算机科学具有紧密联系， 并利用互联网在线分析、统计、只能学习、情报搜索以及经验法则等多种手段来满足上述各种类目标的基本需求。

　　一、计算机数据挖掘技术的发展阶段

　　计算机数据挖掘技术起源于上世纪七十年代， 发展至今一共经历四个重要时期。首先， 是电子邮件时期， 此阶段从上1972年开始， 通讯量以每年五到八倍的速度快速增长。其次， 是信息发布时期， 从上世纪九十年代开始， 信息发布系统逐渐向web （World Wide Web） 技术转变， 成长速度得以大幅提升， 成为现阶段互联网的重要应用。中小微企业在发展的过程中， 怎样将粗狂式发展转化为精准式发展极大的依托于计算机数据挖掘技术。再次， 是电子商务时期， 电子商务阶段在部分发达国家也仅是起步时期， 其未来发展道路极为宽广， 之所以将电子商务归纳为一个具有时代性意义的阶段， 是由于互联网的对于商业活动的最终目的便是， 包括境内电子商务与境外电子商务在内的多种电子商务模式的有效开展。最后， 是全程化电子商务时期， 在SaaS软件即服务基本模式得以良好应用的背景下， 各种类软件不断登录于互联网， 大幅增加电子商务链条长度与分支， 形成现阶段全新的全程电子商务概念， 并由此开创出一门独立硕士研究生学科， 即计算机数据挖掘技术和客户关系。

　　二、计算机数据挖掘技术基本工作流程分析

　　1. 确立数据中心与数据挖掘的最终目标

　　计算机数据挖掘技术功能强大， 为充分合理利用该技术项目， 应确立本次数据挖掘的根本目标， 依据目标的具体内容选取与之相对应的数据中心。由于数据挖掘技术内融括大量数据挖掘方式， 差异性的数据挖掘目标应利用差异性的方式。反之， 则会对数据挖掘最终结果的准确性和可靠性造成负面影响， 由此可见， 确立数据挖掘目标与数据中心的应用， 是数据挖掘技术实现自我价值的关键因素。

　　2. 数据的选取及预处理

　　在确立数据中心与数据挖掘的最终目标以后， 下一步工作需要在数据中心内提取部分所需目标数据。此过程应注意， 要确保目标数据内所蕴含的信息均为所需信息， 并将此目标数据当做计算机数据挖掘的主要范畴， 这也就形成了数据的选取环节。在确立目标后， 应对目标数据进行深入性处理分析， 将大量与现实情况无关的信息与信息误区加以删除修改， 仅保留一部分对所需工作能产生实际价值的信息， 此过程也就是信息的预处理环节， 其作用是将目标数据精简化， 提升计算机数据挖掘工作的工作效率和工作质量。

　　3. 计算机数据挖掘

　　一方面， 应根据计算机数据挖掘的最终目标， 确定计算机数据挖掘技术的种类和需要采用的计算方法， 其中， 计算方法是数据挖掘技术的关键和精髓。符合实际工作需求的计算方法可以大幅提升数据挖掘最终结果的准确性与可信度， 具有极高的实际借鉴价值。另一方面， 因为计算机数据挖掘的计算方法所针对的是数据模型， 因此， 应依据数据挖掘的计算方法建立数据模型， 进而实现数据挖掘计算方法对于目标数据的有效分析和处理。

　　三、计算机数据挖掘技术开发

　　1. 传统统计方法

　　在计算机数据挖掘技术开发的过程中， 统计方法作为相对传统的开发方式种类多样， 多元统计分析方法、抽样分析方法、统计预测方法等均为传统的统计方法。在上述多种传统方法中， 抽样分析方法是在大量数据内提出一部分数据信息作为样本， 根本目的在于降低数据分析数量， 减轻工作压力。多远统计分析方法的关键针对目标是结构繁琐复杂且维数较高的因子和数据。在统计预测方法层面， 主要分为回归分析预测分析法和序列分析法。

　　2. 特征可视化技术

　　通过计算机数据挖掘技术可以得出所需数据结果， 然而在一般情况下， 如果要找出此类数据结果中的潜在特征， 需要借助部分既定散点图和图表， 将特征直观性的展现于电脑屏幕上。近年来， 随可视化技术的快速发展， 大量难点得以突破， 然而在高位数据可视化方面仍存在难以攻破的技术问题。

　　3. 计算机联机处理分析

　　在计算机联机处理分析方面， 主要用于对多角度数据的分析工作， 在实际分析的过程中， 需要部分用户的有效配合， 并且， 用户对数据的主动分析和筛选， 也是实现深入探索的关键因素之一。

　　四、计算机数据挖掘技术的应用策略

　　1. 对于商业活动的有效应用策略

　　在现代消费群体在消费和购物的过程中， 普遍利用POS机 （Pointofsales） 进行付款和结账， 此时消费者信息将极有可能被商家收录近大数据系统， 并随消费者的不断增加， 商家所收集到的信息也将随之增多， 此类信息对商家具有极为重要的意义。不同的商家或者是生产者， 可利用所收集到的信息加以分析和处理， 进而了解不同消费人群的差异性需求和购物方式， 深入掌握消费者消费倾向、消费趋势和消费心理， 最终对消费群体的进阶消费行为进行准确预估。

　　2. 对于金通投资的有效应用策略

　　为实现计算机数据挖掘技术对于金融投资领域的有效应用， 可利用统计回归方法与模型预测方法。在股票交易市场和对投资进行评估的过程中， 应充分运用上述方法。金融投资具有极高的风险性， 在投资以前， 必须对大量数据内容进行有效统计、分析和总结， 继而实现多种风险的科学规避， 保障投资目标的准确性与可靠性， 增加投资回报概率。

　　五、结语

　　综上所述， 计算机数据挖掘技术作为现阶段重要的数据分析方式， 在各行各业均得到实际应用， 广受使用者好评。通过数据挖掘技术， 用户能够获得所需数据结果， 利用数据结果的深入分析， 为用户相关决定的决策提供有利参考。因此， 现代计算机领域， 应大力发展计算机数据挖掘技术， 使计算机数据挖掘技术的普及程度不断提升， 为未来人类解决棘手问题打下良好基础。

　　参考文献
　　[1] 陈小莉。基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统中的研究应用[J].激光杂志， 2017, 38 （02） .
　　[2] 仇艳华。研究计算机数据挖掘技术在档案信息管理系统中的运用[J].网络安全技术与应用， 2017 （03） .
　　[3] 陈皓颖。基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统中的应用[J].信息与电脑 （理论版） , 2017 （11） .

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