信息管理与数据挖掘应用

周政宇

摘 要 随着信息技术不断发展，各种新进技术不断被应用于我国各个行业，促进了我国各个行业的快速发展。大数据挖掘技术和信息管理技术应用于各个行业生产的各个环节，大大提升了各个行业生产的经济效益。因此本文在此技术上重点研究了大数据挖掘技术和信息管理在各个行业的应用前景展望，从而更好促进我国各个行业的发展。

关键词 大数据挖掘技术；信息管理；应用前景展望

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2019）236-0114-02

1 大数据挖掘技术

1.1 数据挖掘概述

数据挖掘就是通过一定的技术手段来研究数据背后的规律，学界一般这样表述，数据挖掘技术就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的工业生产数据中，通过一定的算法来提出數据背后隐含的、不为人知、同时又具有价值的规律的过程。数据挖掘任务有不同的分类，一般可以概括地分成：数据挖掘的任务一般可以分为两类：分类和回归。对于这种任务对于不同的算法可能二者又有一定的统一性。在进行数据挖掘任务时，一般需要根据具体的任务来进行判断该任务是属于哪一种任务，是回归还是分类，然后根据不同的任务来选择合适的算法，从而使得数据挖掘出来的效果更加优异。在开展数据挖掘时，要意识到数据是数据挖掘的基础，只有通过对于当前数据的学习，得到数据潜在的规律，才能更好对于未来的数据执行一定的操作。但是这种预测是一定的概率，因此通过数据挖掘得出来的结论一般是具有统计规律的。一般来说，数据量越大，算法一定时，所发掘的规律更加准确，在进行预测时也会更加精准。

1.2 各个行业的数据挖掘

为了更好促进各个行业领域的发展，很多数据挖掘技术被广泛应用于各个行业生产的各个环节。对于不同的环节往往采用不同的数据模型，一般国内外在把数据挖掘技术应用于各个行业产业的过程中，主要是通过建立不同的数据挖掘模型，从而提高各个行业产业的发展。

我国主要将数据挖掘的相关技术应用于各个行业储层评价、施工方式的选择、生产指标的预测以及各个行业系统的诊断。对于不同环节的工作往往采用的算法不尽相同，基于传统的机器学习的算法包括了决策树、随机森林、聚类算法以及粗糙集等，基于深度学习的方法可以应用于分类和回归等各个环节。但是深度学习的数据挖掘算法往往需要很大的数据集进行训练，同时还需要人为进行数据集的标定等等，但是基于深度学习的方法往往在准确率方面的性能远超于传统的机器学习。这是因为深度学习的算法能够具有以下的特点，第一学习深度特征、第二自主学习，第三非线性映射、第四较强泛化能力。虽然深度学习的模型在训练和调试方面需要投入大量的人力物力，但是一旦模型被训练好之后就可以一直使用。我国很多研究人员将深度学习的数据挖掘技术应用在稠油开采方式进行筛选，取得了很好的效果，在各项性能方面都超过了传统的数据挖掘算法。

2 信息管理技术概述

根据相关调查，现阶段信息管理技术已经被广泛应用于我国各个行业，通过信息管理技术能够整合企业的资源，优化企业的办事效率，提高对于知识、材料管理的效率，大大提高了各个环节的生产和工作效率，从而保障了企业的经济效益。很多企业都已意识到信息化管理能够极大提升了管理的效率，但是没有去大力发展这个技术，很大原因是信息化技术管理存在着很大的安全隐患。不法分子能够利用信息化技术去窃取信息系统的信息，信息安全受到很大的威胁。另一方面，由于信息技术的开放性，目前的技术很难保证信息技术的绝对安全，同时我国对于信息化监管制度不够完善，监管部门对于信息化安全的监察力度不够，导致了很多不法分子利用信息技术盗取公司机密案件的发生，给公司带来了严重的经济损失。

3 基于大数据的数据挖掘技术特点

3.1 大数据技术的特点

相关性是大数据技术很重要的一个特征。在大数据环境下，通过分析数据之间的相关性，往往可以得出来很重要的结论。具体的实现过程就是通过相关分析大量数据来挖掘数据背后存在的显著性的统计因素，然后利用这些统计因素进一步分析得到预期结果。进行相关分析的技术手段有很多，常见的手段有基于最小二乘方法或者利用多回归模型来构建大数据模型，然后进行回归分析得到影响变量的主要因素，然后这些因素就可以广泛应用于各个行业勘测的风险预测工程中，这个过程就不用使用基于风险评估的手段进行了。往往通过大数据得出来的影响因素可以直接用在各个行业生产的各个环节的过程中，可以有效预测出各个行业生产各个指标的发展趋势。因此，在大数据技术的背景下，大量的数据为各个行业生产的各个环节的发展奠定了基础，通过相关分析就可以很快得到各个行业生产各项指标的参数以及风险评估情况，以此制定的各个行业生产计划更加的科学合理。

3.2 云计算为大数据挖掘技术提供了可靠支持

云计算技术使得大数据技术计算实现了可能，同时它扩展了虚拟技术、分布式技术、并行技术等技术框架，为大数据计算提供了灵活性和可扩展性的应用程序服务、资源存储服务等云服务，几乎涵盖了所有的信息资源。包括数据资源、应用程序、计算资源、存储资源和基础设施等都可以从云服务中获得。但是云计算存在着很大的安全隐患，这也是限制它发展的很重要的一个因素，但是云计算提供了很大的快捷性和可靠性。通过云服务，工程审计人员可以构建数据云，从而利用数据云的大量数据进行审计业务的开展与实施。

4 大数据挖掘技术和信息管理技术的应用

4.1 能够有效提高各个行业产量

随着信息技术不断发展，各个行业生产的各个环节已经实现了自动化、智能化和信息化。本文以信息管理技术和数据挖掘技术在石油行业的应用为例，通过各种智能传感器和物联网技术能够采集油田生产环节的各种数据，这些数据包括了采油与地面工程的生产、作业等各个类型的数据，这些数据能够储存在数据库中，为开展数据挖掘算法研究了提供了第一手数据。通过信息管理系统对于各个生产管理环节的管理对于行业环节，尤其以中各个行业A5系统为代表的。A5系统的推广和油气生产物联网系统A11的实施，为采集各个行业生产环节的数据做出了重要贡献，然后通过数据挖掘技术来提出数据背后隐藏的规律，从而更好地指导各个行业生产，能够保障各个行业企业的经济效率。把数据挖掘技术应用各个行业生产的环节具有很多优点，能够保障管理人员根据预测的指标和风险评估来制定相应的生产技术，同时这些预测的指标往往是基于大数据得出来的统计规律，往往更具有一般性。管理者利用这些指标来指导各个行业生产，往往可以有效提升油田产量、采收率、效率、效益。

4.2 网络化发展

近些年随着各个行业信息技术的不断发展，行业的基于信息管理的物联网技术也得到了很大的提升。监督管理人员在任何地点都可以对于各个行业生产的各个环节进行有效的监督，这一技术得以实现主要由于网络化技术的发展。另外一方面，随着工业化网络系统的发展，各个行业生产环节也越来越智能化，智能传感器通过使用数据挖掘技术能够对于系统的相关参数进行合理分析，一般发现异常就通过控制系统向相关管理系统发送错误报告，从而对于故障进行合理的修复。网络化的技术使得人们加强了对于生产环节的控制力度，从而更好促进我国各个行业的发展。

4.3 环保工艺生产制造

目前，我国经济发展对于我国环境产生了一定的破坏作用，但是基于大数据的数据挖掘技术地应用为解决这个问题提供了可行的解决方案，使用基于数据的信息管理和数据挖掘技术充分符合我国的绿色设计理念，提高了产品设计科学性和合理性，以最小的资源获得最大的经济发展，同时在生产技术和生产工艺方面都得到了优化，减少了废料废气的排放，更好促进了我国产业的绿色发展，符合我国可持续发展理念。

5 结论

综上所述，信息管理技术和大数据挖掘技术能够最大程度提高各个行业企业的经济效益。通过大数据得出来的结论往往比人主观得出来的结论更加可靠，得到的规律更加具有普遍性。同时能够保证信息管理技术的高效性，提高企业的管理效率，从而保障企业的经济效益。

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