浅谈数据挖掘技术及应用

尹超 秦洁

摘 要：信息产业实现高度的发展，让信息化呈现快速发展的态势，人们对信息的质量有着更高的需求。这样就导致数据挖掘技术使用在不同行业创建和优化之中，行业利用数据挖掘技术发现一些潜在的客观规律，提升行业发展中的优势。但是一些企业在利用数据挖掘技术开展业务处理的时候，只是进行浅层的使用，未能进行深度的挖掘和利用。基于这样的发展模式，使用挖掘技术对海量数据开展深度的分析，是人们的关注点。为此，本文对此进行一定的分析，研究該项技术应用的具体态势。

关键词：数据挖掘；技术；应用

互联网呈现高度的普及和应用，就让信息化成为社会发展的一项主要体现。行业基于发展的现状，利用数据挖掘，对自身业务实现一定的建设和优化。但是，一些行业在发展过程中，虽然使用数据信息，但信息处理的程度不够优质，影响整体行业建立最终的优势。为此，需要使用这些技术，对数据实现有效的处理，让信息呈现不易被人们察觉的有用的客观规律，利用这些规律让企业对目标有精准的把握，促使行业实现高度和有效的建设。

一、数据挖掘基本分析

（一）概念

数据挖掘是目前开展人工智能以及数据库研究的一项具有关注度的话题。数据挖掘就是对海量数据实现有效的处理，让这些信息能够实现目的性的提取，归类以及对引申的含义实现挖掘。信息经过预处理，能够让行业在现实生存中，對各种数据实现有效的提取。让企业发展在实现决策制定和具体分析的时候，可以得到信息或者是数据的支撑[ 1 ]。它是一项决策支持过程，基于统计学，人工智能，数据库等，对数据实现自动化的处理，并做出具体归纳和推理。同时，可以对模式之间呈现的关系进行有效的梳理，让各种数据实现分类和使用，提升数据的认知程度和建立力度。通过对相关数据进行挖掘，能够让企业在发展中建立一定的优势，减少发展风险。

（二）特点

数据挖掘呈现三个特点。

第一，主要是利用统计知识，通过挖掘模式的建立，对数据开展挖掘计算。通过这样的模式，可以让数值信息实现有效数据分析掌握，也能够对内在存在的联系进行分析和探讨。

第二，开展数据处理的信息都是不同行业发展中呈现的信息[ 2 ]。这些信息是经过预处理的，是一种结构化呈现实现内在展示的信息。

第三，开展数据挖掘需要对挖掘模式进行合理的建设，能够对用户在发展过程中呈现的作用进行有效的观察和分析。通过对数据进行深度分析，可以让数据处理能力实现提升，让各项数据实现关联性展示。

二、数据挖掘阶段分析

其具体阶段主要分成四个部分：

第一部分是目标定义，要求对数据挖掘的具体目标实现明确的制定。这一过程对整体挖掘工作有着直接的影响，需要进行有效的关注。为此，开展数据挖掘的时候，需要专业人员对其开展深入研究，明确挖掘的具体目标，并对算法开展有效的比较。

第二部分是数据准备。这是整体开展数据挖掘工作开展的关键一项，也是工作比重最大的工作。在开展该阶段工作时候，可以从子步骤进行有效的分析，具体为数据选择，预处理以及变换这三个部分。通过这三个子步骤的开展，让数据挖掘实现较为科学的建设和处理。

第三个阶段是数据挖掘。也就是对整体数据实现挖掘的具体工作，也是采用何种挖掘方法的分析。在该阶段，根据具体的挖掘信息，对算法实现最终的选择[ 3 ]。实现准备工作的开展，提升整体工作开展的科学性和高度性。通过这些准备工作之后，就可以让挖掘工作实现具体的运作。

第四个部分，解释和具体评估。完成上述工作之后，根据最终的决策方式，对信息实现有效的分析，将那些具有发展意义的数据呈现的信息实现归纳，进而提炼出一些对企业发展具有促进作用的信息进行评估。之后，对最终的评估结果实现一定的分析，对那些不能满足客户需求的模式，重新开展第三个阶段的工作。

三、数据挖掘在现具体应用分析

（一）医学应用

人类发展是就有遗传隐性的特点，所以在进行疾病治疗的时候，需要对隐性的数据和疾病进行有效的分析，通过对这些数据实现有效的分析，可以让疾病出现的问题以及解决方案实现一定的研究，提升医学发展最终质量。同时，医院在进行常规建设的时候，可以使用数据挖掘对资料管理，内部管理等方面实现有效的建设和发挥。将数据挖掘应用到医学发展中，可以提升诊断的最终精准程度。

（二）金融应用

利用数据挖掘可以对金融发展中诸多的发展信息和信贷信息实现有效的掌握，会呈现一些常规发展所不能体现的结果。例如开展购物篮分析，对产品之间呈现的关联销售实现有效的分析。洗发产品实现组合销售，是基于数据支撑，才做出组合销售的具体的模式。

（三）电信行业应用

电信行业呈现的发展特点是三网融合，融合之后就会让电信数据呈现还海量的增长。开展数据挖掘就可以对商业模式形成有效的分析，能够根据关联模式对数据实现更高的研究和深层的分析，让电信业务实现高度的建设。

四、结论

数据挖掘不仅是一项技术，同时也是对各行业发展过程中呈现的数据进行有效的分析以及研究，对决策实现一定的支撑。但是这些数据是模糊的，不呈现变化的具体规律的。同时，开展数据支持不仅需要对数据进行一些的分析，同时需要对一些模式进行及时，以及合理程度的构建，让数据处理实现较高模式的挖掘，通过这样的模式实现有合理建设，进行数据的真实处理。

参考文献：

[1] 张美华.浅谈数据挖掘技术及其应用过程[J].电脑知识与技术，2015，（32）：1-3.

[2] 许芳芳，丁雷道.浅谈数据挖掘技术及其相关问题解析[J].数字技术与应用，2014，（04）：141-144.

[3] 张红岩.数据挖掘技术在CRM中应用浅析[J].现代情报，2005，（12）：162-163+155.

作者简介：

尹超（1982-），男，安徽巢湖人，助教，专业：计算机科学与技术。