简析计算机数据挖掘技术的开发及其应用

管艺博

（广东工商职业技术大学，广东 肇庆 526000）

1 计算机数据挖掘技术简介

数据挖掘指的是从海量数据中通过对数据进行分析来得到有价值信息的一种技术。数据挖掘和计算机科学有密切的关系，通过对数据进行统计和处理、情报检索、机器学习等各种技术的综合应用，让数据的价值进一步体现。数据挖掘技术在商业领域中的应用非常充分，而且能够发挥很好的作用，比如帮助企业分析海量客户信息，分析客户相关信息的变化规律，以便更加准确地锁定了市场需求。而要想达到这样的效果，就需要通过数据挖掘技术来分析数据集合的规律。数据挖掘技术融合了其以下领域的相关内容：统计学的数据抽样、人工智能技术、建模技术等。这些技术在计算机中得到应用之后，能够更加充分地发挥作用，比如对体量更大的数据集进行分析、以更快的速度完成数据整合等。

2 计算机数据挖掘技术开发

计算机数据挖掘技术应用广泛，在很多领域中都能够体现自身的价值。数据挖掘是通过一些特定的算法来实现的，尤其在现如今信息时代，各行各业面临的挑战都越发艰巨，为了更好地满足业务需求，数据挖掘技术一些更加快速和可靠的算法已经能够为相关企业和个人解决问题。可以利用数据挖掘技术，针对不同的需求来进行数据处理，同时依靠丰富的算法知识库，还能够被数据挖掘技术的进一步发展打下坚实的基础。

2.1 传统形式的数据统计

计算机数据挖掘技术的开发从很多领域中都能得到体现，最常见的一种形式就是传统形式的数据统计。利用计算机数据挖掘技术，相关人员能够对体量更大的数据集进行抽样、统计、预测。借助于计算机强大的数据处理能力，对于数据的分析会变得更加准确。而这在数据发学技术没有得到应用的过去，只能通过人工来完成，不仅效率低下，而且准确性难以得到保障。而在应用了数据发学技术之后，不仅能够大幅缩短数据统计的时间，绝对含量数据进行总结，能够更好的发现一数据之间的一些隐性关联。

2.2 可视化技术

数据挖掘在可视化技术的应用方面也有非常显著的作用。很多计算机中存储的数据都没有显著的特征，这种情况下，要想让这些数据的特征能够得到直观展现，就应当通过可视化的方式以图表的形式展示出来。而数据挖掘在这一方面的作用就尤其突显。数据挖掘可以让可视化技术的应用更加便捷，为数据的可视化展示提供技术支持。

2.3 数据的联机处理

在没有数据挖掘技术支持的情况下，联机进行处理通常是比较繁琐的。数据的联机处理对于协同性要求较高，而且他有些特殊的情况下，需要进行联机处理的数据体量通常更加庞大，对处理能力的要求更高。而使用数据挖掘技术就能够很好地进行联机处理，让数据的处理更加高效、精确。

2.4 决策树和神经网络

决策树和神经网络也是数据挖掘技术应用的重要方向。通常情况下，神经网络分为三层：输入层、隐藏层、输出层。按照神经网络的这种形式进行数据处理，能够达到更好的数据整合效果。决策树是机器学习的一个预测模型，指的是数据属性和数据值之间的一种映射关系。在决策树中，每一个节点就代表一个数据，而每个点的分叉又代表可能的属性值。决策树仅能实现单一输出，是一种比较常用的数据挖掘技术，可以对数据进行预测。

3 数据挖掘技术的应用

3.1 在市场营销中的应用

数据挖掘技术的应用范围非常广泛，在市场营销中，数据挖掘技术就备受青睐。而且随着信息技术的发展，企业能够通过网络获得海量的数据，这些数据不光包括产品数据，还包括用户数据。如果要想让企业健康发展，更加精准地锁定用户需求，企业就一定要积极应用数据挖掘技术来提升市场营销的质量。比如可以对用户的消费习惯进行分析，并对这些数据的特征进行总结，然后深入挖掘用户需求，制定针对性的市场营销方案。这样不仅能够精准锁定客户，还能够为企业节约市场营销的成本，帮助企业作出最正确的营销决策。

3.2 在金融投资中的应用

数据挖掘技术在金融投资中的应用也是非常广泛的，比如能够在股票交易中通过对海量的股票信息进行分析，及对用户的投资行为进行分析，能够更好地预测股市的发展趋势。对于金融投资而言，风险是不可避免的。在进行投资之前，如果能够通过数据挖掘技术对数据进行更加精准的分析，就能够更加准确地预测风险，这样就能够及时规避风险，或者在投资的过程中采取相应的预防措施，为金融投资把握正确的方向。按照金融行业进行发展的区域，展开高效地预测。自评估开始，直至进行预测这整个流程当中，能够对整个金融市场进行发展的状况展开推测。按照目前现存的数据，进一步对其内部存在的关联进行挖掘，在制定好的发展模式当中，对数据实施科学的预测。从其中鉴别出金融行业出现的欺诈问题，防止出现金融类型的犯罪问题。

3.3 在产品研发中的应用

数据挖掘技术在产品研发中的作用也是非常显著的，尤其在工业生产中，通过数据挖掘，能够对大批量的产品进行数据分析，从这些数据中得出产品的一些特点，然后根据这些特点可能对产品造成的不同程度的影响，对产品的研发过程进行优化。在没有数据挖掘技术之前，产品研发过程中的某些环节过于依赖相关人员的经验，产品的一些问题不能够得到及时发现。而在经用了数据挖掘技术之后，产品的一些细微问题就能够通过海量数据的整合和统计，更加直观地展示出来。而且，通过数据挖掘技术对用户体验的总结和反馈，在产品研发过程中可以进行适当的调整，让产品更好地满足大部分用户的使用需求。在产品研发的过程中，技术不光能够从用户的反馈中总结规律，对产品进行优化，还能让企业对用户喜好的变化进行预测，对未来产品设计方向、方案的把控得到更为科学、高效的管理，让产品设计紧跟市场需求和时代发展，为企业健康发展创造良好条件。

3.4 在电子商务中的应用

数据挖掘技术在电子商务中的作用是无可取代的，尤其在我国电子商务蓬勃发展的大背景下，数据挖掘技术能够针对不同类型的信息进行深入分析，能够更加准确地总结出消费者的习惯，为消费者提供定制化的推送以及个性化的服务。在电子商务中，对数据进行分类是非常重要的工作。应用数据挖掘技术能够根据预先设定好的数据特征，对数据进行更加快速的分类。这一功能的实现有助于针对电子商务的不同行为进行区别化的数据处理，让数据的分析结果更加精确，还能够为数据的变化规律进行预测。而且数据挖掘技术在对用户的消费行为进行大量的抽样分析之后，能够对特定消费行为发生之后，很有可能产生的其他关联消费行为进行预测，这样能够在一定程度上优化用户的体验，还能够增加用户黏性。

3.5 在税务行业中的应用

通过利用数据挖掘技术，一些偷税和漏税行为能够更加准确地得到锁定，并采取相应的方法进行追踪。比如针对不同领域的纳税人，有关部门可以利用数据挖掘技术进行商业行为的分析，发现其中规律，同时发现其中的问题，让偷税漏税等不法行为在第一时间得到惩治。除此之外，通过对于纳税人的商业行为进行总结，能够更好地发现普遍规律，为我国税收工作管理体系的完善提供一定的参考，能够让我国偷税漏税的防范工作质量更高，能够让有关部门采取更加精确的预防措施，在保证税收工作有序开展的基础上，将偷税漏税行为产生的风险控制在最低限度内。

4 结束语

信息技术快速发展，数据挖掘技术的应用也越来越广泛。在不同领域中的应用能够发挥不同的作用，不过总体上来说，凭借数据挖掘技术对海量数据强大的处理能力，以及数据挖掘技术对于一些隐性规律的强大总结能力，能够帮助企业或者相关单位和个人进行更加准确的数据规律总结和数据变化规律的预测，让相关工作更加高效地开展。无论是在市场营销领域，还是在产品设计或者电子商务中，数据挖掘技术的作用都无可取代，而且随着信息技术水平的提升，数据挖掘技术的作用会得到进一步发挥，在不同领域中得到更加充分的应用。本文针对计算机数据挖掘技术的开发及其应用进行探讨，希望对相关人员有所帮助。