计算机数据挖掘技术的开发及其应用研究

摘  要：电子信息时代的到来下，对传统数据运行模式提出更高的需求，依托于计算机数据挖掘技术，可实现网络体系下的多点操控，对数据信息的精准分析与关联，提高数据信息运行质量。基于此，文章对计算机数据挖掘技术的开发进行分析，从金融投资、人资管理、市场营销等方面，探讨计算机数据挖掘技术的实际应用。

关键词：计算机;数据挖掘技术;开发

中图分类号：TP313                                       文献标识码：A                                                 DOI：10.12296/j.2096-3475.2021.05.072

引言：數字经济时代的到来下，加大传统数据信息在系统中的运行压力。数据挖掘技术的研发与应用，则可有效提高数据检索的针对性，保证系统在复杂性的数据体系内实现对信息参数的特征化提取，提高计算机系统的运行效率。从数据挖掘技术所呈现出的应用属性来看，其可以作为数据特征深度解析的一种形式，查证出目标信息相关联的各类数据，结合模糊识别、系统检索等，确定出相对应的数据检索体系，强化数据管控质量。本文则是对计算机数据挖掘技术的开发及应用进行探讨，仅供参考。

一、计算机数据挖掘技术的开发

1.可视化技术

大数据技术体系下，人们对信息资源的需求量逐渐增大，这就造成数据信息在传输过程中呈现出一定的流向性。通过计算机数据挖掘技术的应用，则可进一步强化数据监测指标，真正实现信息本体的深度分析。单一从数据信息呈现出的效果来看，其所蕴含的价值不仅局限于数据范畴内，因为数据之间也存在一定的逻辑关系、耦合关系，这使得单体信息存在部分特殊含义。在对此类信息进行挖掘时，则应建立基于可视化的数据模型，确保数据统计可全面覆盖到信息所产生的价值之上。通过对数据进行可视化分析，能够实现高维度的处理，例如，图表数据解析、散点图数据解析等。由于计算机技术本身属于一个持续性更新机制，数据信息在传播中也面临着不确定性，这就需要可视化技术在具体实现过程中，强化实际开发力度，为后续信息处理提供更多的可能空间。

2.遗传统计法

遗传统计算法是以生物学为基础，结合遗传算法、基因理论等，构筑出一种具有人工智能分析的数据系统，进而分析出遗传属性的数据，得到数据与生物基因存在的关系。单一从生物学角度来看，生态环境所造就的弱肉强食理论，其是适用于数据监测体系中的，即为在对数据进行检索时，其所呈现的挖掘属性，是对当前信息存在的价值进行检索，分析数据信息所遵循自然规律，自动摒弃无用数据、重复数据等，实现数据信息的高度集成。从数据挖掘技术的开发来讲，其本身是服务于当前数据体系内的决策阶层的，这样通过对数据库的定向化采集可以实现量变到质变的处理，强化信息挖掘质量。

二、计算机数据挖掘技术的应用

1.金融投资行业

金融投资行业在发展过程中，主要依赖于各类数据信息的整合，解析出当前市场动态运行模式下对项目投资所造成的影响，然后制定一系列指标，对后续项目的开展及于运维起到决策作用。如果金融融资未能深度分析出数据信息所涵盖的隐性价值，在关联因素的影响下，企业所承担的金融风险将逐渐加大，严重可能导致企业资金链断裂，面临着破产的现象。计算机数据挖掘技术的应用，则可针对系统内的金融数据，以市场动态运行为指标，预测出当前经济支出行为下，企业所需承担的风险，此类数据可以真实反映出相关联的各类数据值，令整项数据更为清晰，为投资决策工作的开展提供数据支撑。

2.人资管理行业

当下，在我国经济结构的逐步完善下，大部分企业对自身发展结构进行调整与优化，实现全局化发展。从人才供给角度来看，企业要想真正提升自身在社会市场中的竞争优势，则需要加大人才引进力度，合理管控内部人力系统，做到物尽其用、人尽其才，达到资源的科学化利用。但目前我国大部分企业人力资源管理系统所起到的效能难以满足市场发展进度，在一定程度上降低企业发展效率。大数据挖掘技术的应用，则可将人员信息通过管理系统进行整合，通过与身份认证技术的结合应用，可以进一步实现对人员信息的实时调查，解决人员评定难度，加快企业人力资源的调整力度。

3.市场营销行业

市场营销作为产业链条中的重要组成部门，正确的营销体系，可令企业获得持续性的收益，强化自身控制力度，实现经济效益的稳定增长。大数据挖掘技术在其中的应用，则是进一步分析出当前营销模式下，整个营销规划所产生的数据，然后将其与历史记录、其它行业的营销数据等进行对比，查证出当前操控状态下，市场营销工作在开展过程中存在的一系列问题。这对于营销管理人员来讲，则可通过此类数据信息，解析出不同营销模式下，产品信息、用户诉求信息之间呈现出的关系，然后结合自身产品属性，制定更为完整的营销计划，为产品营销工作的拓展奠定坚实基础。

三、结语

综上所述，计算机数据挖掘技术的开发与应用，在一定程度上，加速了网络产业化的转型。通过数据信息决策功能的支撑，为相关行业提供可视化数据，并依据数据信息含有的隐性价值，预测数据走势，为后续项目规划、管理决策工作的开展提供基础保障。

参考文献：

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[3]赵云.基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统中的应用[J].中国新通信，2020，22（22）：113-114.

作者简介：周基鸿（1986.6），女，汉族，重庆永川人，本科，：助教，从事大数据，数据挖掘，BI，数据库等方面研究 。

（重庆财经职业学院应用技术学院   重庆永川  402160）