数据挖掘技术在煤矿计算机综合管理系统中的应用

谈娌娜

（中煤西安设计工程有限责任公司，西安 710054）

1 引言

现阶段，数据信息资源的不断增加，给企业的各项管理工作提出了更高的要求。面对不断增加的数据库容量，如何有效进行数据的分析和处理，是每个企业需要重点考虑的问题。而随着信息时代的到来，诞生了数据挖掘技术，该技术的出现有效解决了数据信息庞大的问题，通过数据挖掘技术的应用，使得数据分析和处理变得十分高效，极大地提高了企业的各项管理工作。

2 数据挖掘常用的技术方法研究

（1）神经网络法。它是建立在生物神经网络基础之上的分析方法，它主要通过模拟人类的直觉和思维，同时融合生物神经元的特点，最终形成的一种网络系统。该方法通过非线性映射的思想和并行处理的手段，从而达到数据信息的传递和处理效果。

（2）遗传算法。数据挖掘通常是指从海量信息数据中找寻人们所需要的一类数据信息，由于这些数据具有隐蔽性和潜在性，所以这一过程可以大致理解为搜索过程，即将数据库看作是搜索空间，如此进行的数据挖掘可以看成数据搜索。而遗传算法是基于遗传机理和生物自然的随机搜索算法，通过该方法的应用，将数据库中随机产生的一组规则进行优化，如果这组数据规则能够被覆盖，就能够挖掘出其隐含在数据库中的规则，从而达到数据挖掘的目的，对数据进行更好的优化和深度应用。

（3）决策树方法。它对数据进行有规律的分类，如此方便人们进行数据的挖掘和搜索。该方法的应用具有诸多优点，一方面由于该方法的描述过于简单，所以人们理解起来比较容易。另一方面，应用决策树方法进行数据挖掘时，数据搜索结果的准确性更高，同时分类速度也比较快，因此该方法目前比较适用于一些大规模数据分析和处理中。但是决策树方法也不可避免的存在一些缺陷，即在实际的规则分析中，对于一些多变量的组合，该方法很难发现其规律所在，导致后续的分类出现问题，最终无法达到数据挖掘的效果。

3 基于数据挖掘技术的煤矿计算机综合管理系统功能分析

（1）预测功能。在煤矿企业的计算机综合管理系统中，数据挖掘技术的应用具有良好的预测效果，可以为企业后续的经营管理提供指导。通过数据挖掘技术的应用，企业管理人员可以不断积累与企业发展相关联的信息数据，规划企业未来的经营发展方向，例如煤矿企业在制定销售方案前，可以利用数据挖掘技术进行市场变动情况的信息数据挖掘与分析，这样可以很好的掌握市场走向，为销售方案的制定提供有力的指导决策支持。

（2）聚类功能。聚类功能在煤矿企业计算机综合管理系统中发挥重要作用，它通过数据挖掘技术的应用，可以很好地结合数据信息特点进行分类和总结，这样有利于管理人员进行有效的数据信息获取。通常情况下，煤矿企业的数据信息存在很大程度的相似性，所以为了高效的达到数据挖掘和分析效果，需要对这些数据信息进行聚类处理，以确保信息资源的合理利用。

（3）联系功能。其主要作用是加强煤矿企业各项数据信息之间的关联度，以确保进一步的分析和处理。联系分析作为数据挖掘技术的主要环节，其分析结果对于后续结果的影响较大，为了确保联系功能可以充分有效的发挥作用，需要合理应用数据挖掘技术进行信息资源的处理和分析，最终提高煤矿企业的综合管理水平。

（4）检测功能。数据挖掘技术在煤矿计算机综合管理系统中具有检测的功能，在煤矿企业设计开采方案前，需要建立相应的数据库，并通过计算机管理系统对数据库进行分析，得到最佳的开采方案。而数据挖掘技术的应用，可以让煤矿企业在数据分析后，对分析结果进行偏差检测，以分析出数据结果的准确性，一旦分析结果出现偏差，可以第一时间进行优化。由此可见，检测功能的存在可以帮助煤矿企业更好的进行生产和开采，同时有效提高自身的综合管理水平。

4 结束语

综上所述，各行各业的发展离不开信息技术，而数据挖掘技术作为新型的信息技术，它在各个企业管理中占据重要地位。特别是对于煤矿企业而言，由于信息数据的分析对于企业开采运营的影响较大，所以为了提高煤矿企业的运营管理效率和水平，需要将数据挖掘技术应用到计算机综合管理系统中，有效发挥出数据挖掘技术的各项功能，最终推动煤矿企业的更进一步发展。

[1] 付欣，郭鹏.计算机网络技术在煤矿营销管理系统中的应用研究[J].计算机光盘软件与应用，2013，16（23）：142+144.