計算機數據挖掘技術的開發及應用
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摘要：計算機數據挖掘技術能夠度整個計算機領域的發展起良好的推動作用，同時也能夠促進社會的進步，滿足人們的生活以及工作的相應的搜索需求。因此，對數據挖掘技術進行相應的開發以及應用十分重要。本文即就此對計算機挖掘技術的相關內容進行分析，以期提高計算機挖掘技術的發展。
一、數據挖掘技術概述
數據挖掘技術主要的作用是發現數據庫的相關知識，又被稱為數據采礦、資料探勘。在對大量數據進行相應的搜索時，數據挖掘技術能夠根據相關的算法對其中隱藏的信息進行相應的搜索。一般情況下，數據挖掘技術與計算機科學有著密切的關系。對相關的信息實現相應的目標搜索，依靠相關的技術如模糊識別、機械學習、檢索、在線分析以及統計等技術。在進行數據挖掘技術的過程中，首先要對信息進行收集。在所給的數據中進行相關的數據分析對象進行特殊信息的分析，隨后對這些數據進行相應的信息收集，將信息收集到相應的數據庫中。隨后要進行集成數據。對不同的數據，即不同的性質、領域以及格式，在相應的層次上進行集中，將全面的信息提供給相關的組織或是企業。然后是進行規約數據。進行數據挖掘技術的應用，相關的技術仍然有待提高，因此便在一定程度上增加了相應的數據挖掘，因此進行數據規約技術，對數據集進行相應的規約，即是在保持數據原始性的基礎上對數據的體積進行相應的縮小，挖掘的結果基本是一樣的。之后是清理相關的數據。數據庫中的數據種類繁雜，有完整的數據，同時也有不完整的數據，如不一致數據、噪聲數據等，這類相關的數據會在一定程度上影響數據的準確性，因此需要把這類數據進過濾，數據庫儲存的是正確、準確的信息。在進行清理數據后，需要對相應的數據進行變換。進行數據挖掘的最終目的是將相應的信息轉化為能夠被挖掘的信息，因此需采用相關的方法，如數據離散化轉換、概念分層等。進行數據挖掘的過程中，需要結合相應的數據信息，在進行分析時，需要結合相關的工具，所選擇的工具需要適當合理，在進行分析后得出真正有效的信息。隨后要對相關的模式進行評估。相關的組織或是企業的專家對數據庫的信息的準確性進行評估。最后是進行知識的表示。對挖掘的數據信息，呈現給相應的人群。在對數據挖掘技術進行反復的應用過程中，每一步都需要進行精準的把握，達到預期的目標，其中對數據的預處理花費的時間最長。進行計算機數據的開發以及應用在很多方面都能夠得到良好的體現，比如能夠在市場營銷領域進行相應的應用，根據固結的日常購買習慣進行相應的分析，從而進行更好的產品活動，制定正確的戰略，從而有效增加企業的經濟效益。在金融投資行業進行良好的應用，通過對相關數據的分析，進行風險的預測，從而更好做出相應的預處理機制，制定相應的方案，促進金融市場的發展。在產品制作環節進行應用，對產品制造過程中產生的數據進行分析，對其中存在的隱形問題進行分析，從而有效提高產品的質量。在電子商務領域進行應用，對不同商務數據進行分析，根據商戶的信息以及相應的消費情況，制定個性化的服務，促進為顧客提供更好的服務，增加自身的效益等方面，促進不斷的發展。隨著技術的不斷發展，對計算機數據挖掘技術的應用也越來越廣泛。但同時，數據挖掘技術仍然有很多問題需要解決，需要相關的研究人員進行不斷的深入研究，從而對社會當中的大數據進行良好的查找以及獲取，增加相關的組織和企業的效益，提高對數據挖掘技術的不斷探索，促進不斷的發展。
二、數據挖掘技術開發分析
（一）神經網絡
神經網絡技術有良好的儲存能力、適應性以及處理能力，因此能夠很好的應用到數據挖掘體系當中。神經網絡技術能夠進行相應的識別、挖掘、預測以及分類，對大數據信息進行相應的處理，建立相應的模型，即前饋式神經網絡模型。其中較好的模型，能夠有效實現聯想記憶以及優化計算等內容。但另一方面，神經網絡技術的執行過程會有些難度，因為在對神經網絡進行應用時，能夠狗對學習與決策進行理解。
（二）決策樹
預測模型算法之一的決策樹，能夠分類海量的數據，從而能夠對其中更具價值、有良好的潛在優勢的數據進行挖掘。在進行實際使用的過程中，決策樹的優勢體現在描述簡單，且效率高等，因此處理大規模的數據較為方便。最早的決策樹能夠作為一種單變量，對復雜的概念表達較為困難，能夠對同性的相互關系進行強調等。
（三）粗集
作為一種結合理論，粗集研究的數學工具特點是不準確且不確定的。粗集的優勢主要表現在其不用借助額外的信息，對輸入的信息能夠給胡一個簡化的表達空間，且操作較為容易，算法也比較簡單。但同時，粗集不能狗對聯系的信息屬性進行處理，但在實際的應用過程中，連續屬性是較為頻繁且普遍的。
（四）遺傳算法
遺傳算法具有良好的適應性、并行性，能夠與其他的模型進行相關的結合，在數據挖掘的實際應用過程中較為普遍。對其進行應用，能夠對神經網絡結構進行優化，刪除多余的隱藏單元以及連接。但遺傳算法的結構較為復雜，仍有很多問題需要解決。
三、對計算機數據挖掘技術的開發體現
進行計算機數據挖掘技術的開發，首先需要對相應功能有一個較為全面的了解，從而更加具有針對性，為相應的適合的行業和組織提供更好的服務，并以此推動數據挖掘技術的發展，促進深入開發以及使用。傳統的統計方法一般有多元化統計、抽樣調查以及預測。在進行相關的應用過程中，對相關的復雜結構的數據進行相關分析，抽樣調查，進行相應的數列分析。在對大部分數據進行計算的過程中，不具有明顯的特性。可視化技術即能夠對高維數據進行相應的現實，促進對相關數據的分析，但其中仍然存在很多的問題需要進行解決。進行計算機聯機處理方法，是對數據實施分析。在相關的客戶需要這樣的需求時，相關的工作人員需要對相關方面的工作進行良好的配合，有效提高數據的精準性，從而更好的促進數據挖掘技術的發展以及深化。
四、數據挖掘技術的開發工具
計算機數據挖掘技術有很多種類的開發工具，例如抽樣技術和多元統計分析以及統計預測，這些都屬于是一些傳統的統計方法。如果針對的是大量的數據，使用抽樣技術對數據進行分析，就會大量的消耗時間。如果是一些結構比較復雜的數據，那么對其進行分析時可以采用多元統計分析，對數據進行序列分析以及回歸分析就是統計預測。在分析數據時，就會發現，有一些數據的特征的狀態是非常模糊的，想要對其進行直接的過程是比較困難的，所以如果出現這種情況，就可以使用圖表展開數據的特征，這就是可視化技術的技術要領。在對數據進行分析的過程當中，可以采用聯機的方式將多維數據分析進行實現，在進行聯機時，需要相關的用戶進行一些支持幫助。對相關工作人員的聯機分析處理提供幫助，將相關用戶的數據需求作為依據。相關的工作人員要進一步的篩選和確定相關的分析算法，數據的模擬對象定為神經元功能，首先可以先構建一個比較完善的神經網絡，之后分類以及分析整個的數據結果。輸出層和輸入層以及隱藏層是神經元功能的主要構成部分。數據挖掘技術的開發工具當中還包括遺傳算法，整個算法的計算基礎就是自然進化論，將基因遺傳的相關特點作為依據，優化相關的算法，走后就可以將完整的數據模型進行構建和完善。
五、計算機數據挖掘技術的使用
（一）計算機挖掘技術在市場營銷當中的應用
市場營銷的日常工作就是整理和收集數據，將市場數據的調查結果作為決策的依據，將其作為企業接下來的營銷計劃的整體方向。目前，移動支付是非常流行的一種支付手段，剋將人們的出行進行簡化，而且互聯網銷售商會收集人們在使用支付寶或者微信進行支付的過程當中產生的消息，銷售商會將消費者的各種信息進行收集，從而形成一個巨大的數據庫，之后再對數據挖掘技術進行使用，收集和整理數據庫當中有用的信息，對這些信息進行有效的利用，研究不同消費者的不同消費心理，摸清消費者的消費情況，這些數據可以作為企業下一步營銷計劃的依據，為企業制定下一步的營銷計劃指明方向。
（二）數據挖掘技術在金融投資方面的應用
金融投資行業需要對各種不同的信息以及不同的資料進行有效的判斷，如果想要做出正確的投資決策，那么就需要正確的預測信息收集構建出的模型。進行金融投資雖然會有很大一部分的收益，但是其風險也是非常大的，在使用金融投資的過程當中，各種因素都會對其產生影響。所以，為了將其中的風險進行減少，國際上已經將現在的金融投資方式作為依據，從而制定了一套比較完整的金融投資風險預測系統。使用該項系統，需要分析和收集以及統計各項數據，而且還要處理這些數據，這樣對數據的處理和分析也就更加的科學，可以將其中的風險進行有效的減小，提高其安全性。使用計算機挖掘技術可以將數據檢索的準確性進行保證，而且還可以將工作效率進行一定的提高。
（三）計算機挖掘技術在人事管理方面的應用
社會正在不斷的發展和進步，國家的經濟也隨之得到飛速發展，這推動了國家很多的企業和機構也不斷的發展和進步，這些企業和機構現在已經成了一個非常巨大的機構系統。國內市場競爭非常的激烈，企業如果想要通過選拔人才將自身的競爭力進行提升，那么就需要將自身的人力資源管理體系進行不斷的完善。人力資源部門的工作人員在對開展人事評定工作時，如果使用計算機數據挖掘技術，可以將人力資源管理部門工作人員的工作量進行大量的減少，這樣還將工作人員的工作效率進行了有效的提升。使用該項技術還可以將相關人員的每項資料從資料庫當中進行快速的獲取，正確的判斷工作人員的工作質量和發展情況，將企業的人事評定系統不斷科學化，將系統進行不斷的完善，推動企業的發展和進步。
（四）數據挖掘技術在檔案管理上的應用
社會科技正在飛速的發展和進步，信息技術隨之飛速發展，這樣就會不斷的增加檔案的管理對象，這時，使用計算機數據挖掘技術，可以建立一個相關的檔案管理系統，這樣就可以有效的整理和歸納處理對象的檔案。應用計算機數據挖掘技術，可以將檔案進行有效的分類，可以快速的搜索檔案數據，。可以先對數據分布的結構模型進行構建，之后分類整理這些相關的數據，對數據的特性進行尋找，而且要關聯性的處理這些數據，之后再挖掘這些數據，最后對這些數據進行檢測和分析。應用計算機數據挖掘技術對檔案進行管理，可以將數據的安全性進行有效的提高，而且也會將相關的檢索速度進行提升。
（五）計算機數據挖掘技術在其他領域當中的應用
計算機數據挖掘技術的應用面非常廣泛，在各行各業當中都發揮著很重要的作用。當前社會不斷的發展和進步，社會科技也不斷的發展，計算機也隨之普及，人們可以對計算機靈活的進行應用，這樣就將信息處理上的工作的實用性進行了很大的提升。計算機數據挖掘技術不僅在收集數據的領域發揮著很大的作用，還在制造業當中發揮著巨大的作用。在國家的制造行業當中，計算機數據挖掘技術大大的提升了一些產品質量的貢獻量。在半導體制造業企業當中，計算機數據挖掘技術的作用非常的突出，技術人員在進行研發的過程當中，需要對數據進行大量的收集，這樣才可以將產品研發的研發方向進行明確，在對產品進行測評的過程當中，需要將數據和其他的數據進行相關的比較，這時，使用計算機數據挖掘技術，就可以對新產品的每項性能進行快速的直觀的反應。計算機數據挖掘技術在電子商務領域也有著很大的作用，而且發展空間非常的廣泛，網絡正在不斷的發展和進步，在網絡上進行交易或者瀏覽商品的現象也很多，但是對閃頻進行瀏覽或者交易都需要很多的流量，而出現這些信息，就可以將電子商務的發展空間進行擴展，促進電子商務行業的發展和進步。
結語
綜上，隨著科技的不斷進步和發展，計算機領域也得到了飛速的發展，于是出現了計算機數據挖掘技術。計算機數據挖掘技術的應用非常的廣泛，在各個領域當中都發揮著很大的作用。使用計算機數據挖掘技術可以將共組人員的工作效率進行有效的提高，還可以將一個完整的數據庫進行構建，推動企業的發展。
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作者：陳霞 單位：中國人民大學
