计算机数据挖掘技术的开发及其应用研究

2021-12-31许英

科学与信息化 2021年10期

许英

鞍山广播电视大学辽宁鞍山 114000

引言

根据中国互联网络信息中心的报告显示，在2020年我国互联网普及率已经达到了64.5%，网民规模已超过九亿，各类信息数据随之而来，导致用户和商家不胜其烦。正因计算机数据挖掘技术能够有效地缓解问题，因而对其开发以及应用方面进行研究具有极大的社会意义。

1 计算机数据挖掘技术的开发

（1）利用传统方法。在开发数据挖掘技术的过程中，可以利用传统方法，如统计法。常见的统计法有两类，即抽样分析方法与多元统计分析法。针对抽样分析方法而言，其在全部数据中抽取部分数据作为样本进行分析与探究，降低数据分析人员的任务量，在一定程度上减轻了相关工作人员的工作压力；基于多元统计分析法来说，此种方法适用于开发较为复杂的数据结构，对于高维数的因子而言能够进行更为有效地挖掘与开发。

（2）轴线型方法。轴线型方法主要是指通过“一条轴线”来处理数据的整个过程。只要数据开始输入，便可以对其进行探究，利用预处理的作用，确保最终能够获得最为准确的数据。轴线型方法能够科学、合理地将各个步骤进行划分，具有很强的实用性、便捷性。然而，此种方法仍然存在很大的缺陷，倘若上一步中存在问题，则将会导致后续的步骤受到不同程度的波及，消耗大量的时间，降低工作的效率。

（3）环形方法。环形方法，顾名思义，此种方法主要是在一个“环”中对数据进行处理，环的周长也就是数据挖掘的工作时长；环中的数据也就是数据的输入和输出。此种方法相对于轴线型方法更具有效性。这主要是因为其可以在数据挖掘工作完成后立即运行到下一个周期，连续不断地进行运转。然而，在实际使用的过程中，其具有复杂性，且具备一定的难度，难以得到实现。

（4）决策树数据挖掘法。现如今，由于计算机数字化技术正在以爆炸式的速度增长，决策树数据挖掘法也因此更具科学性、合理性，并在发展的过程中不断进行完善与升级。当面临庞大的数据信息资源时，便可采用决策树数据挖掘法，通过分析相关数据有针对性地展开操作[1]。

2 计算机数据挖掘技术的应用

（1）应用于市场。对于市场需求来说，在统计数据时将会面临更大的问题，这主要是由于一家公司在想营销产品前，应当首要进行全面而充分地市场调研，以便充分了解该产品的用户特征以及需求，从而掌握市场人群的兴趣点，基于此种情况，该企业便可通过应用计算机数据挖掘技术进行深入的探析。正是由于计算机数据挖掘技术能够通过科学且合理的方式计算用户的需求及其兴趣，并了解用户对产品的满意程度，从而为后续的设计产品过程提供参考，逐渐提高产品的质量，在真正意义上满足用户的需求。比如，目前占据极高市场份额的电子商务平台：淘宝、拼多多、京东等，这些平台能够根据用户的历史行为，通过算法大致了解用户的购买能力以及对商品的偏好，从而实现精准地推荐，为用户展现出其感兴趣的商品。此种方式不但为用户节省了寻找某种无法描述的商品的时间，为其提供便利，使得用户获得极大地满足感，而且还可以为商户带来巨大的利润。

（2）电信行业。众所周知，电信行业需要大量数据的支撑，因而需要加强对计算机数据挖掘技术的应用，从而使得整体的行业发展更具稳定性。然而，根据电信行业现如今的发展形势来看，其正在经历着十分激烈的价格竞争，再加上电信市场的快速发展以及变革，联动、移动等较大的运营商也面临着重大的挑战。根据市场行情显示，我国电信行业正在随着信息技术的升级而加快了改革的速度，在一定程度上指明了电信行业的发展方向，即信息化、集团化，从而符合业界的大势所趋。由此可见，这场改革不但改善了市场的竞争环境，而且还促使通信市场迈入新的阶段。由于5G技术的出现，笔者认为其将移动信息化在全球信息化服务中发挥出了至关重要的作用。因此，通过应用计算机数据挖掘技术在解决大数据信息问题的基础上进行的深入探索，内容主要包括数据统计、业务数据、网络数据、交易数据以及日常数据分析等，并与预测预警以及数据试验等模型相结合，为客户构建出更好、更完善的服务体系，避免经济在发展的过程中受到制约。然而，在数据挖掘的过程中需要共享相关的工具，因而为了能够切实有效地在激烈的市场环境中立稳脚跟，就需运营商将挖掘工具作为一种基础形式，结合先进的信息技术进一步进行创新和创造，从而在真正意义上强化市场竞争力。

（3）半导体行业。笔者认为应当加大计算机数据挖掘技术在半导体领域的应用，这主要是因为此技术能够在检测相关软件的过程中更具准确性。在通常情况下，在半导体元件的生产过程中，可以通过采集相关元件的数据，而后根据数据挖掘技术对元件进行详细分析，进而获得更为精准的数据信息，以此评估元件质量是否满足生产的要求及其规范标准，为半导体的正常使用提供有效地保障。由此可见，倘若能够合理地运用计算机数据挖掘技术，则将会大幅度加强元件评估的准确性，提高元件的合格率，避免过度浪费资源[2]。

（4）预测工作环境。正是因为计算机数据挖掘技术能够对工作的环境进行合理、准确地预测，因而笔者认为具有较高危险系数的行业应当加大对计算机数据挖掘技术的应用力度，以便对工作环境进行分析，从而有效地预防重大安全事故的出现。例如，相关企业可以通过计算机数据挖掘技术建立模型，监测周围的环境，估算危险系数，而后进行预警，从而确保能够及时发现危险，以便在第一时间内有所反应，组织工作人员有序逃离事故现场，保障工作人员的生命安全。