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计算机数据挖掘的主要方法与实际运用
时间:2019-09-27
正文：
1、数据挖掘概述
近几年，在信息技术发展逐步加快的背景下，我们无论是在生活之中还是在工作之中都会遇到大量的数据信息，那么就需要相应的技术来分析这些数据，从而为我们提取其中用的信息及知识。也就是说数据挖掘实质上就是从一堆数据之中提取有用的信息，但提取数据并非知识简单的从数据挖掘之中的一个步骤，一般涵盖了以下的几个含义：数据源，也就是数据挖掘的主要对象，相对而言，数据的规模十分的庞大，且有杂音；数据挖掘利用的模式及方法是有效的；挖掘之后所获取的信息，是广大用户所需要的，也就是说具备实际性的功能；数据挖掘所获取的信息量具备一定的约束条件，也就是说在固定领域之中可以得到有效的应用。
2、计算机数据挖掘技术的开发及工具
2.1、传统统计方法
先前较为传统的统计方法较多，像是统计预测、多元统计分析以及抽样技术等均隶属于传统的统计方法。在这之后，抽样急速在海量的数据之中提取一部分信息来作为样本数据，主要目的就是降低数据的分析量；多元统计分析针对的是那些维数大、结构相对繁杂的数据；之后就是统计预测，其主要有两种分析方法，分别四回归分析、序列分析。
2.2、可视化技术
在应用数据挖掘技术之后，可以得到我们想要的数据结果，但一般情况下，要想提取出数据之中隐藏的特征，那么就得要依靠散点图和图表之类的工具，可以直观的表达出来。目前可视化技术的关键点就在于高维数据的可视化之上。
2.3、联机分析处理
在联机分析处理的过程之中，需要多个用户之间的相互配合，与此同时还得用户主动对分析数据的算法进行进一步的筛选，这对于之后的数据分析有着不可忽视的作用，其主要应用在多维数据的分析之上。
2.4、决策树
建立决策树的时候，其特性就是具备一项的规则性，主要应用在对数据的分给及预测之上。其涵盖的算法十分之多，像是SLIQ、SPRINT、CHAID、CART、ID3、C4.5等等。在这之中，前两种算法还可以被应用在连续性属性及处理分类属性之上，且可以有效的针对极大的训练集对决策树进行数据的归纳处理。
2.5、计算机神经网络
计算机神经网络，实质上是参考医学界对于人体神经元的研究成果，针对计算进行深入的分析与研究而得到的。其一般可以分成三个层面，主要有输入、输出和处理单元。充分的利用计算机神经网络技术可以有效的实现对于数据的调整、计算以及相应的整理。
2.6、遗传算法
在大自然界之中，基因是可以通过联合、突变及选择等进行自我的优化，利用这种进化论作为基础，将现代群体依照相应的规则来进行重新的排列组合，最终得到一个新的群体。照搬这种思维方式，我们可以重新排列组合数据模型，最终得到一个适宜且经过优化之后的一个新的数据算法。
3、计算机数据挖掘技术的应用
3.1、市场营销方面的应用
在市场营销之中的应用主要体现在针对用户的购买情况，通过应用信息管理和POS系统。尤其是要利用到条形码技术，在零售行业之中的应用十分的广泛，因为其搜集到的用户数据逐渐加大，已经达到不是人为方式可以控制的，那么在市场营销的过程之中，利用搜集到的数据来对客户的购买力及习惯进行一个有效的分析，将各项特征进行一一总结，对于用户的数据分析智能通过更搞笑数据挖掘技术才可以精确的将客户的购买力及习惯分析出来，那么企业在进行商业决策的时候才能更加的精确，市场营销之上的数据挖掘技术主要有数据库营销及货篮分析，数据库营销主要利用的是交互式查询及模型的预测等方法来选择其中潜在的客户，从而达到推销产品的目的。
3.2、金融投资方面的应用
金融分析主要利用的是股票交易市场及投资评估，通常是以模型预测进行分析，其中主要涵盖了统计回归技术等等，由于进行投资是一个的风险领域，在进行正式投资之前要进行相应的数据分析，有效的规避各类风险，在其中选择一个最佳的投资方向。
3.3、其他领域的应用
不仅仅是上述的两个方面，数据挖掘技术在其它领域的应用同样有着自身的优势，特别是在半导体领域之中的应用，应用数据挖掘可以有效的在生产过程之中及时地将有问题的元件检测出来，使其可以充分的保障产品的质量，与此同时，在电子商务方面也发挥出了很大的作用，主要体现在用户浏览及数据查找的速度之上，相较而言，速度变得更快，之后再与云计算进行联合针对用户的各项需求来进行分析，并在适当的时间来向这部分用户推荐所需的商品，从而为客户提供一个个人服务。
总之，在信息技术飞速发展的今天，计算机功能也在融入一部统计学的理论，这些均预示着数据挖掘技术的出现，且该技术也随着云存储及云计算技术的发展而发展，在最大限度之上很好的为热门解决了大量的问题。
参考文献：
[1]宋金城。计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究[J].计算机光盘软件与应用，2013,23:130+132.
[2]沈文渊，丁颖。计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究[J].信息系统工程，2014,06:87.
[3]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.
[4]李秋丹。数据挖掘相关算法的研究与平台实现[D].大连理工大学，2004.
[5]于博文。数据挖掘技术在故障诊断中的应用[D].东北石油大学，2015.
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