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大数据时代的数据挖掘技术

2021-08-27 140 上传者：管理员

摘要：作为时代发展的产物,大数据、云计算直接改变着各行各业的发展方向以及内部管理模式,社会公众的思维方式以及行为模式也产生了明显的变动,数据挖掘技术的应用以及分析不可少。各行各业需要主动优化内部运作模式,在全面调整以及改进的过程中,充分彰显大数据技术的指导作用及优势,灵活利用各种现代化的数据挖掘技术。在全面调整以及改进的过程中,确保管理资源的合理配置,真正促进时代的稳步发展。

关键词：
合理配置
大数据时代
技术应用
数据挖掘
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随着人类文明进程的不断加快，信息技术质量和水平有显著的提升，信息技术成果的合理利用及分析备受关注。许多行业开始着眼于时代发展的趋势，主动应对信息化时代所带来的各种挑战，积极结合大数据挖掘技术，在全面调整以及改进的过程中提升自身的综合实力。以大数据技术为代表的各种现代化信息技术与各行各业之间的联系越来越紧密，企业以及政府在落实各项管理工作的过程中也以数据资源的有效挖掘以及分析为依据，确保管理质量和管理水准的能力提升。管理层需要关注对大数据时代数据挖掘工作的进一步梳理及分析，深入了解各类数据挖掘技术的使用要求，在海量的数据信息中筛选有价值有意义的信息。只有这样才能够为后期的管理决策指明道路及方向，真正实现高效管理以及科学决策。

1、大数据时代的数据挖掘技术

数据挖掘主要是以数据源的分析以及研究为依据，在数据源中提取有价值有意义的信息。整个数据库非常庞大，数据量偏高，因此在信息挖掘以及信息传递的过程中需要进行前期的检测，确保数据资源的管理利用及配置。工作人员需要站在不同的角度，了解数据利用的全过程，确保真实性以及可靠性。在信息时代背景下，数据越来越庞大，同时数据的设计难度较高。因此管理工作人员需要结合具体的数据目标来进行选择，明确大体方向，尽量避免盲目性以及随意性。数据知识的合理利用以及分析最为关键，这一点要求管理工作人员在发现问题的过程中寻求数据支持的应用要求，通过概念理解以及规则判断来构建完善的大数据体系。在进一步分析以及统计时，明确未来的发展的形势，积极加强对行为的简单预测以及管理，确保决策的科学性以及合理性。管理手段和决策的方法的分析以及研究最为关键，管理层需要着眼于数据挖掘工作的开展要求，了解专业领域之中的数据挖掘技巧以及方式。其中数据管理、手机网络和人工智能等知识的联系背景复杂和关键，这些都能够为数据挖掘提供专业知识基础以及保障。

工作管理层需要结合机器学习、数据库技术以及人员统计信息的重要影响，积极落实数据挖掘工作。从目前来看，数据挖掘技术实现了快速的发展，在不同的领域中有了全面的利用以及分析。从微观的角度上来看，数据挖掘技术的作用比较显著，首先，数据量比较庞大，能够在随机数据库中主动筛选潜在价值的信息并实现有效的过滤。管理工作人员可以结合不同工作的改革现状，在全面搜索以及分析的过程中真正实现数据挖掘工作的有效落实，确保有价值的数据能够实现合理的利用。其次，工作人员还需要针对特定的检索内容，主动开展数据挖掘工作，明确数据的提取要求以及不同的表达形式，在概念、规则、图形以及模式等载体和方式的分析中实现不同数据挖掘技术的活学活用。更好地促进未来发展目标的有效落实，通过对未来的简单预测以及展望来明确科学合理的规划，为后期各项管理工作地稳定落实指明道路和方向。

需要注意的是，数据挖掘的过程较为复杂以及多元，可以划分为不同的阶段，数据分析、数据处理、数据理解以及业务分析最为关键。只有确保整个业务流程的完整性以及科学性，才能够更好地彰显大数据技术的重要作用及优势。业务分析需要以前期的需求为基础以及前提，严格按照具体的目标以及需求来构建完善的数据挖掘计划。数据搜集则以业务需求为依据，通过对不同数据的有效筛选以及搜集来实现活学活用。数据处理要求工作人员在已有的数据库中，通过对业务需求的准确判断来实现高效处理，了解数据的具体属性、效率和质量。在完成前期的基础工作后就需要积极建立数据模型并进行简单的评估，分析模型的可靠性以及合理性，确保各项管理工作以及数据资源利用工作的有效落实，真正采取以及对应的应用策略以及手段，促进各项业务工作的全面改进和突破。

2、大数据时代的数据挖掘技术应用

综合上文的简单论述和分析可以发现，在大数据时代背景下，数据挖掘技术实现了快速的应用及发展。技术质量以及技术水平有了明显的改观，不同的数据挖掘技术的操作要求以及标准有所区别，管理工作人员需要了解细节影响要素。站在宏观发展的角度，深入剖析数据挖掘技术的应用策略以及技巧。在全面反思的过程中更好彰显数据挖掘工作的重要优势，真正体现大数据技术的使用价值，保障数据挖掘工作的全面落实以及改进，突破外部环境所带来的负面影响。

2.1灵活掌握数据挖掘的算法

大数据挖掘工作的专业性要求较高，工作难度有了明显的提升。在大数据时代背景下，不同数据挖掘技术的操作要求以及标准有所区别，整体的发展速度有了明显的提升。其中数据挖掘算法的分析以及研究最为关键，技术工作人员需要严格按照相应的工作流程以及工作标准，明确一个具体的对象，并以此作为分析中心，通过对相应对象以及中间距离的有效解读来构建完善的数学模型，确保数据挖掘技术的广泛应用。这是一种较为基础的算法，与数据挖掘非常相似，各行各业可以着眼于具体的工作需求，分析数据处理的全过程，确保数据情报的有效利用以及合理存放。除此之外，关联规则挖掘算法的分析也不容忽略，这一点要求管理工作人员着眼于整体的安全交易过程，通过对数据库中不同物体与事件之间的内在逻辑联系，积极分析实质的操作规则。确保该算法能够发挥相应的作用，准确搜集与之对应的数据，为后期各项任务的开展以及落实做好前期的铺垫。不同算法的有效利用以及数据分析非常关键，工作人员需要结合相应的数据处理要求以及项目落实情况创建关联规则，然后选择与之对应的候选项目，关注对次数以及频率的合理统计，通过功能设定来为后期的决策判断提供相应的参考。其中关联规则的显著作用分析最为关键，这一点要求工作人员结合两者之间的相互经验，积极开展形式多样的项目搜索工作，确保每一个项目都能够被整个系统搜集到。

2.2积极优化技术运行过程

大数据的使用以及改进优化是一个长期的过程，很难在短期内取得明显的成效。为了充分促进大数据技术的合理利用，技术管理工作人员需要对整个流程进行全面的优化升级，分析内部逻辑联系。其中数据转化处理是第一步，这一技术要求管理层明确整个挖掘体系的支撑软件，通过对不同分析技术的进一步解读来实现新旧技术的有效融合。然后设置相应的接口，确保整个操作应用环境的简单化以及可视化。

其中数据的读取以及分析最为关键，这两大工作的高效运作势在必行。技术工作人员需要严格按照人工智能以及数据统计的不同模型，积极实现数据的深度挖掘。另外，在构建数据信息系统的过程中也可以着眼于这一软件，在全面设计以及改进的基础上，实现软件操作的有效落实。积极降低算法的复杂程度，提升工作质量和工作效率。异常错误分析和解决对技术工作人员的要求较高，工作人员需要明确高级数据分析结构的构建要求，注重加强对互动数据模块的分析以及总结。结合各个硬件平台的应用拓展来进行有效的调整，充分彰显编程语言的优势，降低学习难度，促进后期维护工作的稳定开展。有的工作人员工作能力不足，理论知识相对较为薄弱，能够在后期实践的过程中对不同的信息内容以及重难点进行高效的读取及分析。在新的时代背景下，各类信息程序会越来越完善，这些能够为后续的数据分析提供更多的支撑以及依据，确保该领域的稳步运作以及全面发展。在此前提上，工作人员还需要了解数据的最终处理情况，明确数据库的扫描要求。根据数据库中不同计算项目之间的累加要求，在全面扫描的过程中顺利实现预期目标。

2.3多个行业的综合应用

数据挖掘技术的应用范围比较广，能够为各行各业提供有益的技术支撑，物流方面的数据挖掘应用最为普遍。传统的物流管理工作质量不够理想，大部分直接以定点推送的方式来实现有效的运输，整个过程较为复杂，产品的质量无法得到保证，难以实现宏观管理及协调。数据挖掘技术则可以有效避免这一不足，加强对消费者满意程度的调查以及分析，进一步调整物流行业的发展方向，明确前期的市场营销战略目标。在全面发展以及调整的过程中，充分彰显数据挖掘技术的重要作用及优势。其中物流路径的科学管控以及追踪最为关键，技术工作人员可以通过对不同信息技术的应用分析以及研究来更好的调整工作思路和模块，确保对症下药。除此之外，在电力行业中，大大数据挖掘技术也使用得比较频繁，这一技术能够确保电力大数据的安全性，更好地促进电力数据的有效利用及分析。维护用户的隐私信息，确保运营信息的灵活利用及配置，充分彰显电力数据共享中心的指导作用及优势。

3、结语

大数据时代的数据挖掘非常关键，大数据挖掘技术的合理利用及分析作业不容忽略。技术工作人员需要站在不同的角度，了解大数据挖掘技术的具体内涵，分析各行各业以及不同模块中大数据技术的使用要求，通过全面调整以及改进来更好地实现稳定运作，真正彰显大数据技术的使用作用及优势，保障不同管理环节都能够发挥相应的价值，促进数据资源的合理配置。

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文章来源：王瑞.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].轻工科技,2021,37(09):72-73.