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【摘要】云計算、物聯網的快速發展，使大數據的數據量不斷增長，大數據挖掘更成為了數據處理的關鍵技術。本文結合大數據挖掘的關鍵技術分析，以便推動大數據挖掘技術的發展。

【關鍵詞】大數據挖掘；分析；關鍵技術

引言：

隨著云計算、物聯網快速的發展，數據時代的到來促使大數據的數據體量增大，數據類型不斷增多。大數據分析主要是結合大數據中有價值的內容進行精準核對，獲取更準確生存的知識。

一、大數據的意義與特征

數據時代下，人們的生活中每一處都會存在數據的搜集和數據的調研。大數據是結合當前社會日益增強的數據規模，以主流的軟件技術為基準，在合理的時間內對于數據進行必要的挖掘整理和整合。這對于企業的決策、政府的政策和個人選擇方面都具有指導性作用。

二、大數據挖掘與分析的關鍵技術

1、大數據的采集。數據的采集是結合基本的支撐層和智能化的感知層，有效的對于數據進行識別感知和核對。在基礎支撐層可以對于數據平臺中所提供的數據進行必要的核對，結合數據庫和物聯網等關鍵技術，由運營商對于網絡數據進行處理，及時的滿足客戶的需求。在數據整合和數據處理中，不斷提升企業自身的運營能力。互聯網時代下每天都會有大量的數據信息，這些數據信息不僅會滿足客戶的需求，還可以針對不同的客戶進行定時定點定量的服務，幫助用戶帶來便利。當前數據的采集中存在的問題主要為數據時代下，單個用戶的位置、信息價值量相對來說較低，為了更好的提升整體數據采集的價值，需要收集多元數據。尤其是在網絡時代下，聚類和關聯的分析，可以幫助數據信息進行必要的采集和整理，通過模擬的分析，在廣泛的數據中選取有價值的信息。

2、大數據預處理技術。大數據的預處理是大數據挖掘前期對于數據的清理、集成和歸納的方式。大數據的預處理技術是針對巨量的數據進行必要的數據審核和數據價值分析。通過大數據數量的增加，在一定程度上對于數據進行有效的匯總。結合不斷增強的數據量，在媒體數據不斷碎片化處理的今天，利用大數據技術可以有效的對于數據進行預處理，分為早期處理、中期處理和晚期處理。早期的處理是利用大數據挖掘技術來獲取實時的數據，進行數據的分類和整理；中期的數據處理是人們在非結構化的時代下，對于數據進行有效的預處理，選取數據中核心的數據量；晚期處理根據數據庫發現數據中的持續知識和關聯數據，有效的整合數據，最后對于數據進行必要的搜索和挖掘。

3、大數據的管理。數據的管理是為了幫助數據信息在復雜的應用系統中，結合多樣化的物聯網傳感設備，將海量的數據以不同的格式進行匯總。物聯網系統中的數據是復雜化和格式多樣化的，尤其是物聯網系統中，針對數據的應用場景和應用服務形式都進行了針對性的歸類和總結。因此在對于數據類型和數據業務，無法滿足多樣化需求的今天，需要設計出必要的數據系統管理框架，對于數據進行必要的管理和核對，同時結合具體的設計系統框架，提升數據信息的擴展。

4、大數據處理和可視化技術。大數據信息有快速處理的特征，在信息數據處理過程中，如果數據信息處理的不及時就會削弱數據信息的價值。在數據處理過程中需要對于數據信息進行實時挖掘在線處理方式，可以有效的保證數據質量的提升和數據效率提升。針對數據的算法和數據的模式進行有效的分析，同時數據的可視化技術，有助于計算機融合和認知能力的提升，通過人機交互技術和可視化技術有效的對于數據進行分析和整合。

5、海量異構數據處理。互聯網的快速發展存在了海量異構的數據種類，數據的類型較多，而且數據處理較快，可以在秒級的時間之內對于，數據進行及時的分析。但是處理的數據存在的問題就是降低了數據信息的價值，需要通過大數據技術，對于數據信息進行處理，集成模塊和數據庫整理模塊的整合。利用數據的處理問題，在數據處理過程中安裝必要的探測模塊，明確對于數據劃分在線時間、進行時間和離線時間。對于秒級數據處理技術，需要融入流處理的方式，對于數據進行分析和計算。

結束語:

綜上所述.實現對于數據的海量整合和數據挖掘技術的實現，有效的幫助客戶整理信息，確保大數據時代下數據挖掘的實效性。

參考文獻

[1]陳良臣.大數據挖掘與分析的關鍵技術研究[J].數字技術與應用,2015,(11):

作者：崔巍 單位：重慶航天職業技術學院