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摘要：結合大數據時代的基本內容，從大數據的特征出發，筆者探討了數據挖掘的功能及應用，并在此基礎上重點分析了大數據的數據挖掘發展應用以及前景，希望能夠推動信息社會快速發展。

關鍵詞：大數據；信息時代；數據挖掘；發展前景

1大數據的概念

大數據是數字化時展的必然產物，其并非產品，也無所謂技術范疇內容。對于大數據的理解，不應僅僅理解為非常巨大的數據量，結合戰略眼光來看，還應該包括數據的專業化處理方式。根據基維百科的解釋，規模巨大到無法用當前軟件處理的數據資料量則是大數據，并能在一定的時間內進行管理和處理，有利于實現經營目標。而結合麥肯錫研究所的定義，大數據則可以看作為數據的集合體，并能夠在特定時間范圍內，沒有方法利用傳統軟件來實現數據管理、存儲、采集等操作。在上述定義中，能看到大數據的特點，但具有一定的狹義性。從廣義角度來分析，所謂的大數據，不僅包括大數據技術，還涉及整體的大數據科學以及相關的工程內容。在信息化時代，大數據時代則是必然的發展趨勢，如何進一步深化對于大數據的理解，并充分利用好相關服務能力，則是體現出未來社會競爭力的必然趨勢。

2大數據的特征

在信息化時代，數據可謂無所不在、無處不在，大數據已經超越了“云計算”“物聯網”等，已經開辟了嶄新的大數據時代，其主要的特征主要表現在以下幾個方面。第一，高度流動。相比于傳統的數據流動，其流動速度主要涉及數據的獲取、存儲以及分析并處理有價值數據的速度，而對于大數據來說，考慮到其具有非常龐大的數據數量，其數據流自然具有快速變動的特點，其必將獲得高速的數據處理速度，傳統的處理方式已經表現出很大的問題，現在已經從TB級上升到PB級。第二，大數據的種類非常多。在信息社會的快速發展過程中，傳感器的應用范圍越來越廣，人們的生活也越來越依賴社交網絡、智能設備，從而自然會出現多種類型的數據。當前，在大數據類型中，除了傳統的音頻、網頁、文檔、視頻以及郵件等，正在出現多種多樣的數據類型，其往往包括板結構模式、不具備結構模式等類型。第三，數量巨大。所謂的大數據往往涉及超過10TB規模的數據量，在新時代，隨著信息技術的快速發展，這必然是大勢所趨。當前，隨著集成電路成本不斷降低，儀器智能化水平不斷上升，出現了大量的存儲數據。在不斷認識新事物的過程中，各種儀器層出不窮，并通過相應的存儲數據來描述事物的部分或者全部。為了能夠實現信息傳遞的即時性，大量的通信工具，特別是在機器影響機器傳遞方式的情況下，必然會產生大量的數據。第四，低價值密度。在大數據時代，有意義的數據信息所占比例越來越低，不斷增加了獲取有效信息的難度。比如，對于“4V”來說，不僅意味著巨大的數據量，也必然會產生更加復雜的數據分析結果，難以實現預期的效率。

3數據挖掘的功能及應用

在大數據時代，數據挖掘具有非常明顯的意義，是挖掘有用信息的過程，這部分數據往往具有隨機、模糊、海量以及非完整的特點。一般來說，對于數據挖掘來講，主要涉及預測以及描述等方面。在開展數據挖掘的過程中，目標數據的類型則是關注的重點，應該從實際出發，選擇合適的數據類型，才能充分發揮好數據挖掘的作用。數據挖掘能進一步體現出數據的價值，因而在很多領域得到了廣泛應用[1-2]。

3.1數據挖掘在金融業中的應用

考慮到金融業的的特點，其必將涉及大量的數據信息，通過應用數據挖掘技術，能夠發現內在的發展規律，進而能結合實際的組織信息、目標客戶情況，掌握金融市場的發展動態?？梢姡诮鹑跇I的數據挖掘過程中，主要包括市場預測、分類賬號、數據清理、市場分析以及信譽評估等方面。

3.2數據挖掘在市場中的應用

在市場的發展過程中，充分利用數據挖掘的優勢，能夠對市場進行準確定位，能進一步掌握消費者群體的需求以及規律性內容，據此制訂有利于市場營銷的計劃。與傳統營銷模式相比，大數據的數據挖掘能進一步降低企業成本，實現預期的市場目標，獲得更高的利潤。

3.3大數據挖掘在醫學中的應用

部分疾病是由于單一基因所致，部分則是由于多種基因共同影響的結果。在基因研究工作中，為了尋找治療疾病的方法，特別是當涉及編碼序列和非編碼序列的區分問題時，則必然涉及大量的實驗和演算內容，從而應該充分發揮數據挖掘的優勢來解決分類問題。

3.4遙感大數據挖掘的應用

對于遙感大數據進行相應的數據挖掘處理，具體表現形式如下。第一，獲取數據，并提出相應的存儲方式，結合實際需求從不同傳感器上獲得多源、海量的遙感數據，并進行數據的預處理，組成有效的數據集。第二，分析處理相應的數據集，通過數學統計學方法進行分類，尋找數據間以及數據類別等相互關系。第三，對于分類后的數據進行數據挖掘，進一步采用多樣化的方法探索數據間的隱含信息以及內在聯系，利用深度學習、云模型、決策樹、神經網絡等方式尋找模式關系。第四，進一步對模式以及知識進行可視化處理，便于用戶更好地理解，便于后續的分析和利用。

4大數據的數據挖掘發展前景

在大數據時代，數據庫技術獲得了突飛猛進的發展，并具有數據變換、連接、共享的特點。在此背景下，企業應充分發揮大數據挖掘技術的優勢，充分利用多種類型的數據，進一步提升數據的價值。由此可見，結合大數據的特征以及數據挖掘發展特點，大數據的數據挖掘必將擁有廣闊的發展前景[3]。

4.1大數據的數據挖掘將成為企業及教育機構的轉折點

在當前的企業管理發展中，大數據的數據挖掘技術具有明顯的優勢，能為企業發展帶來更多的經濟效益，是企業保持自身競爭力的有效方式，也應該據此重新制定管理模式，進一步在企業管理中發揮大數據的數據挖掘作用，從而才能跟上時展的步伐。同時，大數據也必將影響企業的人力資源管理，對于信息化技術人才會提出更高的要求，只有符合新時代背景下的數據管理人才、數據分析人才以及技術型人才才能幫助企業實現可持續發展。

4.2大數據的數據挖掘將成為信息安全發展的契機

當前，隨著信息技術的快速發展，能夠進一步提升數據價值，對于社會發展具有積極的意義。但是，數據的安全性問題則是人們關注的重點。對于大數據來說，往往都具有集中存儲于云端的特點，難以實現有效的集中管理，并在確定用戶的合法性方面存在一定的不足之處，容易出現竊取、非法入侵以及篡改數據的問題。因此，如何保障信息安全問題尤為重要，對于大數據技術和產品也是如此，所以大數據的數據挖掘發展對于信息安全進步具有重要的影響。

4.3大數據的數據挖掘將成為創造價值的核心

相比于傳統數據，大數據挖掘則具有廣泛的應用范圍和較高的商業價值，對于政府以及企業發展至關重要。另外，大數據中還蘊藏著6000多億美元的個人信息價值，從而大數據的數據挖掘能從多方面創造社會價值。

5結語

新時代，大數據挖掘技術將能夠推動經濟快速發展，我國應該順應時展的潮流，積極開展大數據挖掘技術的培訓以及教育工作，才能為社會培養更多的大數據人才。

參考文獻

[1]覃兵文.大數據的分類挖掘優化技術[J].現代電子技術,2017(24):45.

[2]蔣潔.AI圖景下大數據挖掘的風險評估與應對策略[J].現代情報,2018,5.

[3]李平榮.大數據時代的數據挖掘技術與應用[J].重慶三峽學院學報,2014(6):23-26.

作者：印小冬 單位：中國電子科技集團公司第二十八研究所