计算机数据挖掘的原理和技术及其对提高数据库处理能力的作用

辽宁石化职业技术学院 张静波

计算机数据挖掘的原理和技术及其对提高数据库处理能力的作用

辽宁石化职业技术学院 张静波

当前社会已经进入到信息化时代,计算机技术被广泛应用于各个行业和领域中,改变了传统生活生产模式,为人们提供了更多的便利。随着计算机技术应用范围的不断扩大,以及人们需求的提高,所产生的信息数据量也变得越来越多,为了提高信息数据库的处理能力,保证数据处理的高效性和准确性,充分发挥计算机技术的应用优势,就需要将计算机挖掘技术加以科学利用。文章分析了计算机挖掘技术的原理及不同类型,并对其在数据库的具体应用进行了讨论,指出了该项技术的重要作用,以提高数据库处理能力。

计算机数据挖掘技术;数据库;处理能力;应用

计算机数据挖掘技术是指借助于计算机技术,通过统计、分析、检索、检验、识别等方法,找出数据中的隐藏信息,将其转化为可以利用的信息,充分发挥出数据潜在价值的一种技术。数据库是以数据结构为原则,对所采集的数据进行整理、存储、归纳、分类,以便人们可以从中搜索所需数据的仓库。面对迅速发展的计算机技术,数据库的信息存储量呈爆照性增长,数据挖掘技术在数据库中的应用,满足了新时期对数据库处理能力的需求,是数据处理的必然发展趋势。

1.计算机数据挖掘技术的原理

数据挖掘技术与数据库之间存在着紧密关系,数据挖掘技术是提高数据库处理能力的重要途径,而数据库是应用计算机挖掘技术的前提条件。为了充分发挥出数据挖掘技术在提高数据库处理能力方面的作用,就需要先了解数据挖掘的技术原理。

1.1 确定数据挖掘目的

为了充分发挥出计算机数据挖掘技术的优势,在应用之前,首先要确定数据挖掘目的,以实现最终目的为首要任务,选择合适的数据库。计算机数据挖掘技术种类众多,不同类型挖掘技术的具体功能以及使用方法是由一定区别的,要想保证数据隐藏信息的充分挖掘,实现预期目的,就需要保证挖掘方法的正确性。所以,在应用计算机数据挖掘技术的时候,首先要确定数据挖掘目的,以此为核心,选合适的数据库和挖掘方法[1]。

1.2 数据选择和预处理

在确定数据挖掘目的和合适的数据库之后,为了保证数据处理结果的准确性,提高处理效率,就需要在数据库中缩小数据处理范围,此时,便需要进行数据选择,紧紧围绕数据挖掘目的,从众多数据中筛选出与之相关的所有数据,确保挖掘目的的顺利实现。因为选择的与目标数据相关的信息中,会存在大量的重复、错误信息等无价值信息,会对数据挖掘造成干扰,还会降低数据处理效率,所以,便需要对选择数据进行预处理,剔除无用信息,精简目标数据。

1.3 数据挖掘

要想实现数据挖掘目的,正确选择数据挖掘技术类型以及算法是非常重要的,所以在完成目标数据的预处理之后,便需要根据数据挖掘目的,确定数据挖掘技术的类型以及算法,对数据进行正式挖掘,保证数据处理过程的高效性和处理结果的准确性,得出所需信息。需要注意的是,在正式挖掘过程中,需要构建与所用算法相对应的数据模型,方便对数据进行更加深刻的分析,实现对数据隐藏信息的全面开发,得出更多的有价值信息[2]。

1.4 评估结果

完成数据正式挖掘之后,并不意味着数据挖掘的结束,还需要对数据处理结果的准确性进行检验,所以在经过计算、处理得出数据挖掘结果之后,需要对结果进行科学评估,判断是否满足实际需求。如果满足实际需求,实现了数据挖掘目的,则可以对所得到的信息加以利用,解决实际问题;如果不满足实际需求,没有达到数据挖掘目的,则需要重新选择算法、构建数学模型,直到实现数据挖掘目的为止。

2.计算机数据挖掘技术分类

经过不断的研究、开发,计算机数据挖掘技术变得越来越完善、成熟,出现了功能各不相同的多种类型,为其广泛应用创造了可行条件。常用的计算机数据挖掘技术主要有传统统计方法、可视化技术、联机分析处理、决策树、计算机神经网络、遗传算法等多种,需要对不同类型的数据挖掘技术功能进行具体分析[3]。

传统统计方法的核心为统计学理论,抽样统计、多元统计以及统计预测是经常用到的几种统计方法,抽样统计是以少数信息为处理对象,多元统计主要应用对象为结构复杂的数据,统计预测是对数据走势进行演算、推测,包括序列分析和回归分析两种方法。可视化技术是将借助于图形、表格等,将数据隐藏信息的特征更加直观的呈现出来,与其他信息区分开来。联机分析处理是利用多个计算机,对同一个数据集合进行分析。决策树是指以一定的规则为依据,将数据分为不同类型,并进行预测分析。计算机神经网络是将计算机数据挖掘技术分为输入层、输出层以及处理层三部分,完成对数据挖掘与处理。遗传算法是以自然界遗传原理为基础形成的,将数据模型按照一定的规则进行重新组合,对数据进行优化选择,得出最为合适、准确的数据组合。

3.计算机数据挖掘技术对提高数据库处理能力的作用

3.1 在金融投资中的作用

对于金融投资行业来说,其数据库所包含的信息量是非常庞大的,数据模型是数据分析时必不可少的辅助性工具,但是仅仅通过数据模型,是很难对未来市场形势作出较为准确的预测的,投资行为存在较大的风险性[4]。将数据挖掘技术应用与金融投资中,在对数据库进行处理时,可以对数据之间的内在关系进行更加深入的分析,找出数据之间所存在的相互影响,以此作为依据,结合数据模型,对金融市场的未来走势进行预测,发现可能出现的金融风险,并制定针对性的防范措施,实现理性投资,能够有效预防金融诈骗行为。

3.2 在市场营销中的作用

随着用户需要的不断增多,市场营销过程中所涉及到的数据信息越来越多,传统数据处理方法已经无法满足当前市场营销行业数据库处理需求,所以必须应用计算机数据挖掘技术来提高数据处理效率。通过利用数据挖掘技术,可以对不同客户的购物行为及购物习惯进行分析,了解客户的实际购物需求及消费观念,然后对数据特征进行总结,并按照不同的标准将其进行分类,为企业制定科学、可行的营销策略提供可靠资料,增强企业营销能力[5]。

3.3 在教育教学中的作用

数据挖掘技术在教育教学中也能发挥巨大作用。首先,老师可以依据月考成绩,利用数据挖掘技术对学生的期末成绩进行预测,做到对学生学习情况的全面了解,找出学生学习上的薄弱环节,提醒学生进行重点复习。同时,还能将学习资料进行整合、分类,依托网络构建学习资料库,为学生提供更加丰富的学习资源,使学生可以根据自己需求自由选择学习资料,对于提高教学质量是非常重要的。

3.4 在其他领域中的作用

数据挖据技术的应用范围是比较广泛的,除了上述三个行业及领域之外,还被应用于军事、税务等领域中。在军事领域中,通过应用数据挖掘技术,可以快速完成数据的收集、整理以及分析等工作,做到对我国军事实力的全面了解,同时还能时刻掌控国外敌对势力的动向。在税务工作中,可以通过数据挖掘技术对那些偷税、漏税的企业进行及时追踪,找出纳税行为规律,制定有效的工作策略,减少偷税漏税现象,除此之外,数据挖掘技术还在煤矿开采、半导体制造领域中发挥着巨大作用。

4.结束语

在数据处理过程中,应用计算机数据挖掘技术,能够有效提高数据处理效率和准确性,充分发挥出数据潜在信息价值,对于提高数据库搜索效率以及处理能力具有重要作用。基于数据挖掘技术在数据处理中的巨大应用优势,该项技术已经被广泛应用于金融投资、市场营销、教育教学等众多行业很领域中。并且随着研究和开发力度的提高,计算机数据挖掘技术将会变得更加完善、成熟,拥有更加广阔的应用空间和发展前景,对加快社会发展具有重要意义。

[1]夏天维。计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究[J]。决策与信息旬刊,2016(3):234-234.

[2]章万威。计算机数据挖掘技术的应用探讨[J]。计算机光盘软件与应用,2014(9):136-136.

[3]刘世勇,罗美淑。数据挖掘技术在计算机教学中的应用[J]。中国新通信,2012(21):59-60.

[4]林进。数据挖掘技术在计算机考试数据中的应用分析[J]。考试周刊,2015(39):1-1.

[5]宋金城。计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究[J]。计算机光盘软件与应用,2013(23):130-130.

张静波(1979-),女, 辽宁锦州人,讲师,主要研究方向:计算机科学与技术。