大数据时代数据挖掘技术的应用研究

林民山 林宗英 泉州职业技术大学

近年来，随着大数据时代的持续发展，信息技术在各个行业领域中的应用价值显著提升，对促进社会发展有着较好的积极作用。为充分发挥数据挖掘技术的整体作用，使大数据时代的效益得以凸显，需要加强对数据挖掘技术的研究，便于提出可靠的参考依据，帮助工作人员更好地运用这一技术，实现对数据信息的深入挖掘，使数据信息的利用价值得以充分体现。就数据挖掘技术的发展情况来看，其中包括了聚类分析、关联性分析、特征性分析等几种方法，需要结合实际需求对其进行综合运用，以此促进数据挖掘及数据分析工作水平的提升。

1 大数据及数据挖掘技术的含义

1.1 大数据的含义

大数据是承载大量信息的载体，对其进行深入研究，能够掌握更多有用的数据信息。就目前来看，大数据体现出以下几个特点：①大量化。其数据量较大，想要从其中找出所需的数据信息存在较大的难度，所以对数据挖掘技术的需求提高。②多样性。涉及到的信息种类多样，比如信息的表达方式不同等等，这就充分体现出大数据的价值，对其进行研究能够找到所需的各种数据信息。③快速化。在寻找有用信息的时候，不再需要长时间的等待，能够快速找到相匹配的结果，使数据工作的效率得以提升。

1.2 数据挖掘技术的含义

通过数据挖掘技术能够从大量的数据信息中找出有用信息，还可以在数据过于模糊的时候进行深层次的剖析，便于了解数据所表达的内容。同时，对找到的数据信息进行分析整合，能够直接确定数据的含义。作为一种新的数据处理技术，数据挖掘技术的宗旨就是对数据信息进行反复分析，绝不放掉每一个有用的数据信息。虽然数据挖掘技术的实施方法较多，但是实施步骤都是比较一致的，首先就是确定数据信息是否有挖掘的意义，之后就是对其进行分类筛选，最后就是对其进行深度挖掘，将其中有用的数据信息找出来。针对数据挖掘技术进行研究，对我国各个行业发展都有着较为重要的影响作用，能够帮助行业进行准确地市场预测，进而按照行业内的发展趋势进行发展。如下图1所示，为数据挖掘技术应用流程图：

图1 数据挖掘技术应用流程图

2 数据挖掘技术的主要方法

2.1 聚类分析法

对不同的数据信息进行分组归类，之后将零碎的数据转换成有条理的数据信息，这就是聚类分析法的主要作用。同时，聚类不是简简单单进行分类，而是在无法充分了解对象的情况下，对庞大的数据进行划分处理，便于将数据组中有价值的数据信息找出来。由于这一方法无法对数据信息进行精确的分类，常常都是使用到数据识别、心理学等几个领域。

2.2 关联性分析法

任何事物都存在着一定的关联性，想要从大量的数据中找出有用的数据信息，就必须要确定数据之间存在的规律。而关联性分析法就是实现这一目标的重要途径，能够对数据之间存在的关联性进行利用，进而将相关的数据信息挖掘出来，并从这些具有关联性的数据中找出自身需要的数据，之后对其进行分析和处理，为用户提供可靠的数据支持。

2.3 特征性分析法

在我国各个产业快速发展的背景下，我国人民面对的数据量越来越多，且数据种类也更加复杂，这就需要充分了解数据的特征，按照数据特征进行分类。在依据数据特征进行数据分类的时候，需要充分利用计算机技术，实现对数据的虚拟分类，之后结合自身需要的数据的特征对分类后的数据进行挖掘，将其中有用的数据找出来，并对其进行分析、处理和利用。

3 大数据时代数据挖掘技术的具体应用

3.1 在电信行业中的应用

就当前情况来看，数据挖掘技术在我国多个行业得到了广泛的应用，在电信行业中的应用效果较好。随着我国电信行业的快速发展，数据量越来越大，在整合数据信息的时候出现各种各样的问题，这就需要加强技术改革，采用更加先进的技术来进行数据处理，以此提高数据信息的利用价值，帮助用户解决问题，为用户提供更好的服务。而数据挖掘技术是电信行业发展中的重要技术之一，需要提高对这一技术的关注度，利用数据挖掘技术对数据信息进行分类处理，帮助工作人员快速找出所需数据，更好地使用数据信息。

3.2 在科学研究中的应用

我国科学研究的内容越来越复杂，在科学研究过程中存在大量的数据信息，这些数据信息的处理存在一定难度，对数据挖掘技术提出了较高的要求。例如在进行科学实验测试工作的时候，涉及到的信息参数较多，对其进行处理的时候也存在着大量的数据信息，以致数据分析存在较大的难度。面对这种情况，将数据挖掘技术应用到科学研究活动中，能够按照一定的规律在数据信息中找出所需数据，实现对各类数据信息的有效利用，为相关工作人员提供更加可靠的数据支持。

3.3 在教育行业中的应用

将数据挖掘技术应用到教育行业中，能够促进教育行业的进步和发展，使教学水平得以有效提升。具体来讲，通过对数据挖掘技术进行有效运用，能够准确地分析全体学生的心理特点，进而制定出科学合理的教学方案，帮助教师充分掌握学生的学习情况，从而开展具有针对性的教学活动。通过数据挖掘技术对学生的考试成绩进行分析，能够帮助教师及时发现学生存在的不足之处，进而对学生进行个性化教学，促进学生的全面发展。

3.4 在制造行业中的应用

在我国社会经济的快速发展背景下，我国人民对各种生活产品提出了更高的要求，要求制造行业对产品质量进行严格控制，使其能够满足我国人民的实际需求。将数据挖掘技术应用到制造行业中，能够对产品质量进行有效提升，促进制造行业的稳定发展。具体来讲，可以利用数据挖掘技术对生产活动进行监管，及时获取有关产品问题的数据，充分掌握产品的生产情况，进而为产品的生产提供可靠的数据支持，实现对产品生产过程的有效优化，在保证产品质量的同时，提高制造业的经济效益。

4 结语

综上所述，在大数据时代背景下，数据挖掘技术在我国各个行业发展中体现出较高的应用价值，为充分发挥数据挖掘技术的作用，使其能够满足我国各行业的发展需求，需要加强对数据挖掘技术的研究和改进，不断优化数据挖掘的方式方法，便于将其更好地运用到实际工作中，促进社会各个行业的持续发展。