大数据时代的数据挖掘技术与应用

张博

(深圳博十强志科技有限公司，广东深圳 518000)

大数据技术的优势在于能够对大量数据进行优化处理和管理，但是大数据技术并非没有缺陷，其缺陷在于实际操作过程中数据搜索精准性不足，用户对于数据的使用难度较高等。因此，当前大数据技术优化和发展的方向在于提升数据搜索的精准性，降低用户数据使用的难度，优化数据编辑处理过程。现如今，大数据技术已经被广泛应用于社会各行各业，极大地推动了社会的发展与进步。因此，针对大数据技术进行深入的研究和探讨，对于其今后的优化和发展有着非常重要的意义。

1 数据挖掘技术的概念与内涵

数据挖掘的过程中就是对具有随意性强和模糊性强的数据处理的过程。数据挖掘过程中是一个相对复杂的过程，对于不同数据的处理需要运用到不同的数据挖掘技术和方法。但是，不同的数据挖掘方法的基本步骤是一致的：首先，针对需要处理的数据的特点、形式进行分析和判断，确定其挖掘的价值和意义；其次，结合数据挖掘的需求和数据自身的特性，确定数据挖掘的标准，并对残余数据进行清理；最后，开展深度挖掘，获取挖掘成果[1]。

现阶段，数据挖掘技术在各行各业都有着非常广泛的应用，其不但能够针对不同行业的实际需求，对数据进行准确定位，开展数据挖掘，还能够实现对数据信息的深度挖掘，为市场变化及行业预测提供数据支撑，从而提升决策的准确性。

2 常见的数据挖掘方法

在数据挖掘技术实际的应用过程中，想要将数据挖掘的作用充分的发挥出来，提升数据挖掘的精准性，必须要结合实际情况选择合适的数据挖掘方法，现阶段，大数据挖掘技术常用的方法主要包括以下几种：

2.1 聚类分析法

聚类分析法是指针对多种不同类型的数据信息进行归类处理，对零碎数据信息进行高效整理，有效提升数据的层次性和规范性。聚类分析并非是对数据信息进行简单的分类处理，而是在相对混乱、无序且类型不同的数据中寻找有价值的信息。在聚类分析法实际运用的过程中，其也具有一定的缺陷，例如无法对数据信息无法进行精准分类等。因此，该方法大多应用在心理学以及数据识别方面。

2.2 关联分析法

关联分析法是指基于各种数据之间的关联性，来对有价值的信息进行定位，进而提取有用信息。关联分析法是给予事物之间的关联性理论而产生的一种方法，因此，关联分析法借助对各种数据之间的关联性及规律，不仅能够准确获取有用数据信息，还能够对数据进行辨别处理，在各行各业都有着非常广泛的应用。

2.3 特征分析法

近些年来，我国社会发展速度不断加快，各行各业的数据量都呈现出爆发性增长的趋势。在这样的背景下，想要对庞大的数据信息进行高效处理，必须要采用特征分析法，针对各类数据的特征进行分类，以此来提升数据处理的高效性。在对数据特征进行分类处理的过程中需要借助计算机技术进行虚拟分类，在此基础上运用数据挖掘技术获取有价值的信息。随着数据挖掘技术的不断发展和广泛应用，未来将会出现更多、更好的数据挖掘方法，以此来满足各种数据挖掘的需求。

3 数据挖掘技术的具体应用分析

正如上文所提到的，在大数据时代背景下，数据挖掘技术已经被应用于社会的各行各业之中，提升了行业发展速度，推动了社会发展。从现阶段数据挖掘技术的应用现状来看，其主要在以下几个领域有着广泛的应用。

3.1 数据挖掘技术在科研领域的应用

为了保障科学研究的可靠性与真实性，科学研究过程必须要以大量的数据作为支撑，例如资料数据、实验数据等。在科学研究过程中，不仅要对各种数据进行统计，还要对数据之间的联系进行分析和归纳，把握数据变化的规律。借助数据挖掘技术，一方面能够对科研数据进行深度挖掘，简化科研人员数据处理的过程，提升科研效率；另一方面能够有效的保障数据处理的科学性，有效的避免了数据处理过程中可能出现的人为错误[2]。

3.2 数据挖掘技术在电信领域的应用

在计算机网络飞速发展的同时，我国电信产业得到了快速的兴起。现如今，电信行业的发展与人们的日常工作与生活有着密不可分的关系。同时，随着社会的发展，人们对于电信服务的质量也有着越来越高的需求。电信企业想要从根本上提升电信服务的质量，首先要提升对数据的利用水平。与其他行业不同，电信行业的数据信息往往具有更强的综合性，数据信息的应用水平直接关系到电信服务的质量。借助数据挖掘技术，一方面能够提升电信数据信息的条理性，能够对用户信息进行更加清晰的记录；另一方面则是能够降低企业用户管理工作的难度，帮助企业提供更加精准和全面的用户数据，为企业制定更加优质的用户服务提供数据支撑。

3.3 数据挖掘技术在教育领域的应用

新课标明确要求学校要加强对学生核心素养的培养，想要制定出高效的教学方案，仅仅依靠学生的考试成绩是远远不够的。学校和教师只有全面掌握学生的各项数据，例如学习情况、学习习惯、兴趣爱好、性格特点等，才能够制定出针对性的培养方案，才能够从根本上提升学生的综合素养。借助数据挖掘技术，能够对学生的各项数据进行综合分析和整理，数据分析结果能够将学生的发展情况和学习情况充分反映出来，从而为教师制定教学方案、学校制定管理方案提供参考[3]。

3.4 数据挖掘技术在制造业领域的应用

随着我国人民生活水平的不断提升，人们对于产品的质量和功能也有了更高的要求，在制造业领域发展的过程中，各项产品的数据以及消费者的相关信息是极为关键，借助数据挖掘技术对这些数据信息进行分类整理以及分析，能够帮助制造企业准确把握产品的优缺点，让企业能够以消费者实际需求为基础对产品进行针对性优化。通过这样的方式，一方面能够有效的提升产品的质量，满足消费者的需求，帮助企业扩大市场；另一方面则能够节省企业发展的实践和成本，提升企业的经济效益，为企业今后可持续发展的实现奠定坚实基础。

3.5 数据挖掘技术在医疗领域的应用

数据挖掘技术在医疗领域中的应用能够有效提升疾病诊断的精准性，同时还能降低医务工作者的任务量，提升诊治的效率。在医院的建设和发展过程中，会积累海量的数据信息，只有采用大数据技术才能够以高效、科学的方式将这些数据的价值充分的发挥出来。传统的数据处理方式，一方面需要耗费大量的人力与物力，另一方面则是难以保障数据处理的高效性和准确性，因此无法将数据信息的价值充分的发挥出来。所以说，在当前以及未来的医疗领域发展过程中，数据挖掘技术以及其他大数据技术的应用是一个主流的方向。

3.6 数据挖掘技术在新闻媒体领域的应用

在新闻报道中，客观性和真实性是两大基本原则，而及时性则直接关系到新闻报道的质量。在大数据时代下，如果仅仅是对时下热门的事件进行报道，往往不能保障新闻报道的及时性，这也是为什么现阶段新闻行业内容同质化严重的重要原因。数据挖掘技术的优势，不仅仅在于能够对海量的数据进行存储、管理以及分析，更重要的是数据挖掘技术能够在历史数据记录的基础上，对数据行为进行预测，从而赋予新闻采编预见性。因此，新闻从业人员借助数据挖掘技术的分析预测结果，就能够对一些新闻信息进行预见，从而有效的提升新闻报道的及时性，提升新闻报道的质量。

4 数据挖掘技术的发展前景

现阶段，社会各行各业都对数据挖掘技术引起了充分的重视，借助数据挖掘技术帮助企业获取重要发展信息，极大地推动了行业的进步。在今后，随着大数据技术的不断优化和完善，数据挖掘技术必然会得到进一步的发展和应用。

4.1 多媒体数据发展

多媒体数据是指文字、图片以及音视频等数据，其在计算机网络领域有着非常广泛的应用，但是在现阶段的数据挖掘中应用较少。相对于传统的数据信息，多媒体数据具有更高的复杂性和数据类型，在实际处理过程中有着更高的难度。但是，如果能够对多媒体数据进行有效的挖掘，将会进一步扩大数据挖掘技术的应用范围，帮助使用者获取更多的价值数据。

4.2 算法的进一步优化

在数据挖掘技术中，最为关键的是算法，算法的科学性与合理性直接关系到数据挖掘技术的应用水平。因此，在未来的发展过程中，想要进一步提升数据挖掘技术的效率和准确性，必须要在现有算法的基础上进行优化和完善，加强算法的创新，扩大数据挖掘技术的应用范围[4]。

4.3 与其他系统的集成

随着人们数据处理需求的不断提升，仅仅依靠数据挖掘技术往往难以实现预期的数据处理结果。因此，如果能够实现数据挖掘技术与其他计算机系统的集成和配合，就能够更好的满足人们数据处理的需求。当然，在实现数据挖掘技术与其他系统集成的过程中，应该尽可能的保障数据挖掘技术应用的灵活性，只有这样才能够将数据挖掘技术的作用充分的发挥出来[5]。

5 结语

总的来讲，在大数据时代背景下，数据信息的价值逐渐引起人们的广泛重视。但是随着数据量的急剧增加，想要在海量的数据中获取有价值的信息，仅仅依靠传统的数据处理方式是不够的。借助数据挖掘技术一方面能够节省大量的人力与时间，提升数据处理的高效性；另一方面则是能够根据各行各业的数据使用需求，精准获取信息，为各行业的决策与发展提供有力的数据支撑。近些年来，随着数据挖掘技术的不断优化与广泛应用，其在社会各个领域中扮演着越来越重要的角色，例如医疗、制造业、新闻以及科研等，在大数据时代下，数据挖掘技术在今后的发展过程中必然会发挥出更加重要的作用，能够为社会的进步作出更大的贡献。因此，必须要充分的认识到数据挖掘技术的重要性，掌握数据挖掘技术的相关理论和方法，在实际的应用过程中结合实际情况选取合适的数据挖掘技术，只有这样才能够将数据挖掘技术的作用充分的挖掘出来。