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摘要：近年來，計算機技術進入了一個快速發展的階段。隨著計算機性能的提升，計算機處理數據的能力得到進一步的加強，應用計算機的數據挖掘技術也被開發出來，在如今的大數據時代，數據挖掘技術出色的數據處理能力得到了廣大用戶的青睞，其技術應用迅速擴散開來，成為目前非常受歡迎的一門計算機技術。因此，作者對數據挖掘技術的開發及其應用進行了簡單的探究和分析。

關鍵詞：數據挖掘；開發；應用

數據挖掘技術自開發以來，便迅速在各行各業得到廣泛應用，在我們的日常生活中，便能看到其技術應用場景，如網上商城、自助停車等等。雖然這項技術的出現時間尚短，但因其滿足現代用戶對大量數據分析的需求，在應用的同時得到了良好的發展，加速了各行業的發展進程，豐富了社會行業的復雜性，推動了我國社會主義現代化的建設。

一、計算機數據挖掘技術簡介

計算機數據挖掘技術就是通過海量的數據歸類比對，根據業務需求，找到其中有用的數據，分析數據變化規律，提取出有價值的信息，幫助用戶做出正確的決定。現在這項技術主要應用于商業領域，它的主要作用是幫助企業分析大量的客戶相關數據，找到客戶的數據變化規律，分析獲取市場需求，制定高效的運營方案，提高企業的競爭力。

二、計算機數據挖掘技術的開發

計算機數據挖掘技術對數據的處理能力主要是依靠一些算法來實現的，在如今復雜多變的業務需求環境下，數據挖掘技術已經實現了很多方便可靠的算法。可以根據不同的數據處理需求，選擇合適的算法進行數據挖掘開發。豐富的算法知識庫為數據挖掘技術的發展奠定了理論基礎。如果數據庫的數據屬性相對獨立，使用樸素貝葉斯分類算法可以很好的對數據進行分類歸納，但目前數據庫的數據一般彼此都會有所關聯，這對應用樸素貝葉斯分類算法會產生很大的結果誤差。對于一個數據模型而已，它的可行性分析報告是非常重要的，可以應用決策樹對其進行靜態測試，根據測試結果判斷這個模型是否合理；但這個算法也有很多不足的地方，比如對于連續的數據字段比較難以處理，按時間排列的數據集會增加算法工作量等等。Logistic回歸可應用于疾病的自動診斷，通過算法分析出容易產生疾病的一些不良生活習慣，或者通過病人的生活習慣和身體特征分析病人患病的可能性。KNN算法適合對于那些出現概率較低的數據分類工作，這是一個比較成熟的機器學習算法之一。應用Boosting算法不容易產生誤差，可以得到一個比較客觀的準確結果。上面提及的算法只是常用的一部分，目前數據挖掘技術的應用問題主要在于對算法的正確選擇，根據實際環境選擇合適的算法能做到事半功倍[1]。

三、計算機數據挖掘技術的應用

（1）教育方面。教育問題影響著一個國家的人才培養計劃，計算機數據挖掘技術的應用可以幫助國家解決很多教育方面的難題。在現階段國家提倡素質教育的同時，由于學生的自身性格千奇百異，加上學習環境對學生的影響，教育工作者很難做到因材施教，通過學校對學生信息的采集，應用計算機數據挖掘技術對數據進行集中比對分析歸納整理，學校可以根據整理好的學生信息分類總結，為每一類學生制定合適的培養計劃，再通過計算機數據整理，得到完善的教育大綱，可以減少教育工作者的工作量，提高教育效率，開發每位學生的潛力，為國家培養綜合素質良好的人才，加快國家社會建設的發展。高校招生一直都是國家重點關注的對象，高校在招生方面首先考慮的是學生的質量，然后就是學校的招生名額分配方案，為了確保學校的綜合發展，高校每年招生都會花費大量的人力物力。計算機數據挖掘技術的應用，可以幫助學校對報考學生的數據處理，找到學校適合的學生來源，根據需求和數據比對，為學校制定合適的招生名額分配方案，提高招生的工作效率，滿足了目前高校招生的工作需求。計算機數據挖掘技術的應用，幫助提高了我國學生的整體素質，優化了高校的招生分配計劃，由此可見，我國在未來一段時間必將迎來人才爆發的階段。

（2）行政方面。計算機數據挖掘技術的應用，可以幫助解決行政方面一些傳統已久的問題，例如城市出行和檔案管理問題等等。在城市現代化迅速發展的今天，城市出行問題一直是城市建設的一大難題，盡管搭配了便捷的城市交通工具，但擁擠的人群和出行時間的安排依然給城市出行帶來很多困擾。因此，一些即時出行呼叫軟件很好的滿足了城市出行的需求，這些軟件都涉及了相關的數據挖掘技術，主控制系統將采集到的出行位置和時間等信息統一進行處理和分析比對，找到最合理的出行方案[2]。對于檔案的整理和保存一直是檔案部門的一大難關，檔案信息的復雜性提高了檔案管理的難度，應用計算機數據挖掘技術可以對檔案信息進行有效分類歸納，減少檔案工作者的工作量。對檔案信息的數據分析，可以有效提高信息的回收利用率，從大量的檔案信息中提取到有用的信息幫助相關部門提高工作效率。

（3）商業方面。計算機數據挖掘技術應用于商業領域，能獲取到巨大的經濟效益。因此，數據挖掘技術對于企業而言是具有重要戰略意義，其中最為突出的就是互聯網企業。近幾年來，計算機網絡的發展導致大批電子商務公司的興起，網購逐漸成為新時代人類的日常生活習慣，巨量訂單在給企業帶來巨大經濟效益的同時，也帶來了大量的客戶數據，如何對這些數據信息進行有效回收使用，是提高企業競爭力的重要手段。計算數據挖掘技術的出現很好的滿足了企業對客戶數據分析的需求，通過對這些數據的深度挖掘，可以獲取到未來的客戶需求趨勢，為企業的未來決策提供幫助，在未來的市場競爭中搶占先機，這對企業的長遠發展是具有深遠影響的。對于煤礦企業，這個行業對礦井的安全需求是非常迫切的，運用計算機數據挖掘技術幫助煤礦企業分析煤礦的數據，制定合理的安全防范措施，還可以對地下作業進行安全審核，保證煤礦采集工作的安全進行，從而提高采礦的工作效率，提高煤礦企業的經濟效益。而且通過對地下采礦的評估和數據分析，還可以減少煤礦企業因為礦難造成的經濟損失。

四、結束語

計算機數據挖掘技術是一門非常高深的技術，其中涉及非常多復雜的算法，要理解它們必須具備深厚的數學基礎。所以本文只是對此進行一個簡單的分析報告，以目前數據挖掘技術的應用發展，可以預見這門技術在未來必定會有更加廣泛的應用前景，相關企業應該抓住機遇，努力投入到數據挖掘技術的研究和開發中去。

參考文獻

[1]黃慶生.計算機數據挖掘技術的開發及其應用探究[J].科學技術創新,2018(11):71-72.

[2]秦文靜.計算機數據挖掘的開發及其應用研究[J].數碼世界,2018(1):193-194.

作者：丁凝 單位：沈陽職業技術學院