大数据时代下数据挖掘技术的应用

李玉玲

數据与人们的生活息息相关，因人们的各项活动而产生。大数据时代下，互联网技术发展迅速，覆盖业务愈加广泛，人们在活动中产生的数据数量大量增加，但是并不是所有的数据都是有价值的，如何在海量的数据信息中筛选出所需要的信息成为当前重要任务。本文以大数据时代为背景，数据的挖掘作为中心内容，对数据挖掘技术的种类和应用领域进行分析论述。

数据挖掘既是信息数据的挖掘，也是信息数据的选择，是从大量种类繁多的信息数据中挖掘出隐含的、有价值的信息，满足人们对数据的需要。而数据挖掘技术是指实现数据挖掘的各种技术，这些技术在大数据背景下有了明显的提高，给人们各项活动带来极大便利。

数据挖掘技术多样化

大数据下先进的信息技术，让挖掘数据的方法愈加多样化，给数据挖掘带来了便利，让数据挖掘效果更好。数据挖掘主要有以下几种方法。

①统计分析方法，依靠数据库字段项之间的联系进行，一种是可以用函数明确的表示出来，一种则不能。利用统计学的知识将数据之间的关系表达出来，用函数关系表达的称为函数关系，不能用的则称为相关关系。

②遗传算法，以生物的天然选择和遗传作为根本基理，是在数据挖掘中发挥价值最大的一种方式，因其有较高的融合性，能够与其他方式相融合使用，所以也是数据挖掘最常用的方式。

③神经网络法，应对数据挖掘过程中的问题，具有分布储存性、极高的适应性和允许出错性，是一种比较新的方式，但越来越受到相关人员的关注。

④模糊集方法，利用的是集合论，不适用于处理信息的连续性问题，但是因操作便捷、占用空间较小也成为人们常用的方式。

⑤粗集方法，和它的名字一样，就是利用模糊集合论对实际情况进行模糊处理，从而对数据进行分析整理。

除此之外还有决策树方法、技术流程、信息收集、数据集成、数据清理及数据变换等方式。

数据挖掘技术的具体运用

1.在高校管理方面

高校是人员密集场所，本身就蕴含大量的数据信息，再加上大数据时代学校所应用的各种科技设备明显增加，使得高校中产生更多的数据信息。数据挖掘在高校中被广泛应用，比如学生信息管理、学校各项工作信息管理以及学校资源管理等。在高校管理中，一方面要促进培养大数据的意识，提高大数据的管理能力，明确学校各方面数据信息的情况，及时调整数据挖掘技术的运用，有针对性地管理学校的海量数据；另一方面，要做好数据挖掘技术基础学习的工作，明确高校数据管理的重点和难点内容，从而发挥出应有的价值。

2.在经济管理方面

经济事务中不但产生大量的数据信息，其正常的运行也需要大量的数据来支撑，通过对运行中数据的挖掘和处理，发现数据信息的特点，分析工作中的问题；可以了解客户的信息，分析出客户的经济偏好，从而改进业务以满足客户的需求；可以了解经济市场的变化趋势，做好应对提高其市场竞争力。

总之在经济领域，数据挖掘技术是极其重要的内容，发挥着不可替代的作用。

3.在医疗管理方面

医疗领域是我国重大领域之一，每天都会产生大量需要处理的数据，而且产生的数据信息与其他领域不同，数据杂乱、以各种方式存在，所以处理起来也更加困难，而数据挖掘技术的应用可以在很大程度上解决这些问题。在医疗领域中，数据挖掘技术的主要功能在于数据的清理和费用的预测，比如有的牙科医院，就是利用数据挖掘技术中的神经网络方式，根据客户群体的消费数据，从而制定有效的营销策略。

在大数据时代下，数据挖掘技术的价值值得关注，经过研究和开发后可以运用到众多领域中。但是要注意，数据挖掘技术还只是一种数据分析的工具，其价值的发挥会受到各种因素的影响，所以在具体的实践应用中，要对数据挖掘结果进行测试，并与其他相关人员进行有效的信息沟通，以降低不良因素对结果的影响。