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1、技术Dl91T CW 应用Tech no logy Applicati on大数据时代下数据挖掘技术的应用梁？瀚（青岛科技大学？中车青岛四方车辆研究所有限公司，青岛？?266000）摘要：随着现代社会信息化技术的不断发展，我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中，大数据时代是主要的发展环节 本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式，介绍数据挖掘技术的重要性。关键词：大数据时代；数据挖掘技术；主要应用及延伸方向doi : 10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号：TP311.13? ? ? ? ?文献标示码：A? ? ? ? ?文章编码：16
2、72-7274（ 2019）01-0194-011 大数据时代的发展历程及现状表现通过对大数据的发展历程进行分析，大数据在出现到现在， 短短的几年的时间内，大数据的信息容量个数据交流在呈直线 上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗 500G以上。就目前我国大数据发展的过程来说，已经逐渐的应 用到我国各行各业中，能够从中获取信息资源。企业可以利用大 数据对产品进行综合性分析，还能根据用户的反馈对产品进行更 新改造，大数据时代下，采用信息化管理，能够有效的提升企业 的管理效率，进而提升企业的生产效益，所以要加强数据挖掘技 术在大数据时代下的应用。2 数据挖掘技术分析2.1 数据挖掘
3、数据挖掘技术是在 20世纪90年代初提出来的新兴技术，这 种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据 时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值，在实际应用中,能够及时的掌握产品的具体使用情况，能够在众多的数据信息中 进行优化数据信息，进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖 掘技术发展过程中，由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息 到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息，实现了 质的突破，说明技术要求较高，需要更好的利用互联网技术。12.2 聚类分析在进行数据挖掘时，可以采用聚类分析技术来对数据进行处 理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分 组，然后在
4、根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分 析的本质能够对庞大的数据进行划分处理，在从中发现可利用的 信息资源。但是在实际的使用中，聚类分析是区别于传统的分类 方式，它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。 在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式，一种是硬聚类，这 种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类，这种分类 方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说，这两种 的分类方式不一样，但是所能达到的目的是一样的，都能将数据 进行划分。2.3 特征性数据分析法特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一，特 征性数据分析方法能够对整体的数据信息，进行特征性的分析，
5、对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性， 可以应对大多数的数据资源的分析，所以是相关研究者的主要研 究方向。在应用中，相关的设计者提出了多种的特征数据分析方 法，比如可以利用人工神经网络进行收集数据，在数据终端进行 建立神经网络，搜集可利用的信息；采用遗传基因算法对数据进行分析，对庞大的数据进行选择、重组；利用可视化技术对数据进行搜集，挖掘，可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。23 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向3.1市场营销领域根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析，市场营 销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中，可以通 过数据挖掘技术对市场数据进行相关
6、的提取和总结，能够在大数 据下进行分析用户的信息资源，可以根据大数据反馈回的数据信 息，进行改变市场营销模式。比如，通过数据挖掘技术能够分析 用户点击商品的次数，然后在后台系统中，可以继续为用户推送 与此商品相关的衍生品，能够让用户有更多的选择性，提高用户 的实际使用感。3.2 制造业领域随着现代生活水平的不断提高，人们对于生活产品的质量要 求也在日益增长着，在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好 的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造 业中的应用，可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得 到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的 生产提供相应的数据分析，
7、针对性的解决产品遇到的问题、提升 生产效率，进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业 领域应用，能够促进制造业的发展，是非常有必要的。13.3 电信业领域现代是信息化的时代，电信行业在蓬勃的发展中，但是电信 用户基数大，所需要处理的问题也是最多的，所以需要更好的服 务来解决用户的问题，才能给用户带来更好的体验感。电信技术 的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问 题，但是这种技术服务会被数据流冲击，导致服务质量下降。数 据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面，采用 数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究，能够在其 中发现规律，针对用户反馈回的信息，进行
8、改进，提高电信业的 服务质量。3.4 教育领域数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业 的发展，在实际的应用中，能够对全体学生的心理特点进行分析， 然后得出相应的教学方案，让教师能够及时的掌握学生的学习情 况，从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学 生的考试成绩进行分析，及时发现学生学习的薄弱之处，方便教 师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分 析，能够更好的利用教学资源，最大化发挥教学资源的作用，从 而提升教育领域的教学质量。4 结束语综上所述，随着信息化时代的不断发展，我国正在向着大数 据时代迈进，要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用，才能更 好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领 域、电信业领域、教育领域等，能够利用数据挖掘技术来进行对 众多的数据分析与研究，得出可利用的数据，进而促进该行业的 发展。参考文献1刘铭，吕丹，安永灿 .大数据时代下数据挖掘技术的应用J.科技导报,2018， 36 （09） : 73-83.194 DIGITCW 2019.01