大数据挖掘技术在经济档案管理中的应用

邱大伟

社会的日益发展，促使各行业的管理工作趋于智能化，而大数据挖掘技术作为智能化管理的代表，将其应用于经济档案管理当中，是极具可行性的。该技术的应用，可促使档案信息管理水平得到有效提升，档案的管理效率也可大大提高。本文通过对数据挖掘技术的介绍，并对其在经济档案管理中的应用意义进行阐述，继而提出具体的应用策略，以期可为该技术在经济档案管理中实现更好的应用，起到一定的参考作用。

经济的快速发展，信息技术的日益提升，使得档案管理模式受到巨大冲击，若是经济档案管理继续延续以往的模式，必然会导致管理需求无法得到满足，和时代发展的步伐也不相符合。

一、数据挖掘技术

科技发展愈发迅速，若要跟上新时代的发展需求，就不可继续沿用传统的数据收集模式。且出现数据挖掘技术之后，数据可实现快速收集，而精确度更高，这对于社会发展实则也可起到一定作用。

（一）数据挖掘技术的概念

数据挖掘技术实际上是从较为模糊的、众多的、不完整的数据当中，寻找出以往不了解、潜在的、但又具有效用的信息的过程。数据挖掘获得的信息主要包含三个特征，分别是未知、实用、有效。决策者通过分析挖掘的信息，可提取出这些信息之间的潜在关系，进而预测未来的行为。

（二）数据挖掘技术的运用

数据挖掘技术应用时，时常都会应用数学方法，但由于存在特殊状况，所以也有一些方法为非数学的。同时，在应用时不单有上述这些方法，还有归纳法、演绎法等方法，这些也是极佳的数据收集法。数据挖掘技术可通过挖掘、收集与分析相关数据，并得出所需的结果，且在某些情况之下，得出的结果恰巧可用于信息管理、数据维护、决策支持等方面。但因为其存在一定的特性，使得在具体使用时涉及的内容非常广泛，涉及了多个学科，也和数据库、人工智能等领域相关，常用的有可视化、遗传算法、决策树等技术。

二、数据挖掘技术的形式

数据挖掘主要有两种形式。其中一种为描述型，主要是描述数据的规则，且结合数据的微观性寻找有较高层次、表征的、较为宏观的知识，并通过总结数据的概念，对同类事物的属性相似特征进行描述。另一种为预测型，其是对现有的数据进行分析与处理，进而获得某些属性的具体内容，或者对某些事物潜在的规律进行预测等。在这两种技术使用过程中，分类法、粗糙集法、相关规则法是相对应用广泛的方法，这些方法的介绍如下：

（一）分类

在数据挖掘技术应用过程中，分类是其中非常关键的一部分。所收集的数据质量高低，数据的属性，都是取决于分类的。所以，在挖掘技术应用时分类的作用是无法替代的，分类是分析数据库的属性，进而进行种类划分的过程，对某些数据进行集中处理与划分，再测试剩下的那些数据，在满足测试要求之后，基于相关规则之上进行分类。具体分类时，较为典型的分类过程包含确定分类范围、寻找目标属性、分类计算、验证分类规则等。

（二）相关规则

在数据挖掘技术当中，相关规则是较为简单的关联分析规则，其实用性也非常强，能够精准描述相关数据，且可以严格分析数据。使用相关规则时，主要是在描述具体的事物，结合各事物的相关属性，进而进行总结，寻找共同属性。正常情况下，会在数据库当中直接应用关联规则，将各事物获得的数据全数记录下来。其不仅可精准记下数据，且数据搜索的范围也能够消减，运行系统也由此实现较好的改善，效率大幅提升。

（三）粗糙集

粗糙集为一种数学工具，主要是用于研究不确定的知识与不够精准的数据，在系统使用过程中有着非常显著的优势。首先，在粗糙集方法使用的过程中，无需了解相关信息，且运算时较为容易控制，算法相对简单，因而大部分用户对该方法都非常青睐。其次，在粗糙集运行时，可发现数据存在的异常之处，消除发现可用知识时存在的干扰因素，且可短时间快速寻找数据规律，并借助表格来整合归纳数据，使其成为决策表，使用者在具体查询时更为便捷高效。最后，客观世界中某些规则的应用，也极易有不确定性存在。数据库的应用会形成很多信息是难以确定的，这些信息要有效处理必须要通过粗糙集，如此才可大大提升数据挖掘的效率。

三、数据挖掘技术在經济档案管理中应用的意义

档案是极佳的历史资料记录手段，档案管理者的工作成效可直接通过档案来判定。计算机发展愈发迅速，给经济档案管理带来了巨大的机遇，经济档案本就有着庞大的数据信息，管理难度相当大，因而要提升管理水平，就必须充分利用挖掘技术，对现有的管理模式进行改革。所以，经济档案管理过程中，数据挖掘技术是极具意义的应用手段，具体的应用意义主要从下述几方面体现出来：

（一）和智慧城市发展需求相符合

智慧城市的建设，是社会面临的极为关键的问题，要顺利建成，不单单应加大科技研究力度，且应结合不同地区的特征构建与之相符合的智慧城市。智慧城市旨在对各行业的海量数据信息进行整合与分析，结合处理的结果对城市今后的发展方向进行预测。且通过了解某些领域的数据，可使得我们对经济发展中出现的问题有更为深入的了解，由此提前做好应对措施。经济档案管理工作和该理念恰巧极为契合，结合大数据挖掘技术的经济档案管理工作，在某种程度上可助力智慧城市的建设，通过大数据技术来整合与分类相关数据信息，可使得各领域的工作者快速寻找到自己所需的信息，如此对于档案管理水平的提升非常有利，也更能体现出大数据挖掘技术的优势。

（二）和经济档案管理信息化需求相符合

我国以往在进行经济档案管理时，一般的数据储存手段都是纸质档案。尽管对我国档案管理工作来说，此方式确实有巨大贡献，但在新时代下若是一直继续沿用此方式，而不做出相应的改变，必然会引发诸多问题，例如信息数据不断增加，会导致工作人员查询信息时较为困难，所需的信息查询消耗的人力与物力都相当大，这和档案管理部门成立的初衷是相违背的。我们之所以应进行档案管理，主要原因是能够快速便捷地查询信息，但纸质档案存储时间并不长，人们的查询需求难以得到满足，且纸质档案极易丢失，这些都与档案管理在新时代下的要求相悖。所以，经济档案管理应积极引入数据挖掘技术，并高度重视该技术的应用，如此来可构建信息化管理系统，为用户们提供个性化的服务，使其需求都可最大限度得到满足。

（三）有利于经济档案管理安全性的提升

经济档案信息都是非常宝贵的，这些数据内容可发挥的作用是无可厚非的。對于有历史价值的档案，能够保存时间越长自然是越好的，档案价值才能够更好地体现出来，档案管理者对此方面应有正确认知。只要提升使用价值后，档案的使用频率也会提升，进而加大了保管难度，档案信息也会因为使用次数的增加而缩短寿命。与此同时，在档案信息管理中，保密性也是尤为重要的工作，若是信息被外泄，不仅隐私会被泄露，也极易给相关人员今后生活产生消极影响，导致档案的保管和使用形成矛盾。在档案管理当中引入数据挖掘技术，可使得该问题得到较好的规避，为档案信息提供更大的安全保障。

（四）有利于档案管理效率的提升，缩减管理成本

将数据挖掘技术引入到经济档案管理中，可使得传统模式的不足得以有效弥补，档案管理人员也可在一定程度提升工作效率，管理水平也能够得到提高。技术引入之后，工作人员可大大缩减管理时间，也能够提升档案处理速度，且有利于档案鉴定。档案鉴定是经济档案管理尤为关键的环节之一，以往的鉴定工作都是管理人员凭着个人经验进行鉴定，得出的结果较为主观。应用挖掘技术之后，可规避档案人员过于主观而丢失了一些有价值的档案的现象，提供了更具有效性的管理方法，档案鉴定也可有相关依据，进而得出的鉴定结果也更为科学。

（五）有利于档案信息使用效率的提升

档案的价值要发挥，除了实现更高程度的共享，也应规避一些机密性档案的泄露，需要设置好权限，某些档案只能部分人可以查阅。因为某些借阅者无法将自身的需求清晰表达出来，管理者也难以提供其真正所需的档案信息，这种情况也会影响到档案信息资源的利用。数据挖掘技术的应用，可使得这些问题得到有效解决，借阅者可自行检索档案信息，寻找到自身具体所需的信息，而管理者需要注意的是，应对信息的搜索权限进行设置，不能将全部信息都公开借阅，避免机密档案泄露。这种情况下，使用者的需求能够得到更好满足，档案信息也可大幅提升使用效率。

四、数据挖掘技术在经济档案信息管理系统中的运用

在信息技术快速发展的过程中，也应提升经济档案管理的效率。传统的档案管理方式尽管在从前可起到一定的效用，但在新时代下，此模式暴露出了很多问题，导致诸多数据信息难以实现高效应用。若要使得经济档案数据能够得到高效应用，价值最大限度体现出来，就应通过数据挖掘技术来挖掘潜在的信息，并进行总结与使用。数据挖掘技术引入到经济档案信息管理中，可使得挖掘的信息能够得到更好的应用，目前该技术的应用方法主要包含下述几种：

（一）档案分类法

档案分类法是依据档案的种类对其进行科学分类的一种方法，主要是将档案中具有相似属性的信息划分成同个类别，将不同属性的档案归于不同的种类。对档案分类时，数据挖掘及时可将档案种类进行细分，促使管理者更好地对档案进行分类，进而提升档案的检索速率。数据挖掘技术的应用，通常是借助系统数据库的功能，对全部对象进行种类划分的过程，而分类法的应用可实现用户短时间内在海量信息中寻找到所需的数据内容。而分类也可根据使用者特性进行，例如在借助网络进行档案系统访问时，数据挖掘技术就会将使用者的访问详情自动记录下来，并根据其的个人情况来进行分类。因使用者的喜好都有着一定差异，所以技术的应用可更为精准的挖掘用户信息，为其推荐感兴趣的内容，进而使得服务质量得到有效提升。

（二）档案收集法

档案收集法是对数据库现有数据进行分析，接着再细致地描述这些数据，基于此构建相应的模型，接着用建好的模型与测试样本一一对比，若测试结果得出有模型与样本符合，就可参考模型来进行分类。档案收集过程中，数据挖掘技术的应用，实则就是科学分析数据库现有数据，并构建相应的数据模型，继而对比模型和测试样本的差异性，若是测试过程中，发现两者有相似的地方，就可依据模型分类来对管理对象进行分类。数据挖掘技术应对数据库信息进行科学分析，确保方案是切实合理的，进而对数据模型进行有效的描述，并实施对比测试，若是模型在经过多次测试之后有较高的精准度，就能够依据该模式来科学分类各相关对象。信息收集是档案管理工作当中非常基础的工作，要实现档案的个性化管理，就应先做好收集工作，这是不可缺少的基础。例如，档案管理者将问卷发布于网络中，并将问卷填写的状况记录到数据库，通过填写内容对用户进行自行分类，明晰用户的种类与实际需求，提升服务的针对性，使其达到更高的效率。

（三）档案保留法

借助数据挖掘技术来详细分析人员档案流失的情况，进而有针对性地采取方式，规避出现档案流失的情况。不同的人员，对档案也有着不同的使用需求，为确保各类人员需求都可以满足，就应进行档案分类。通过数据挖掘技术的应用，经济档案能够进行更为科学的分类，检索的效率也可大幅提升，而通过挖掘档案数据，可对档案使用者与管理者的关系进行明晰，结合各人员的具体状况为其提供所需的服务，提升服务的针对性，使得人员获得个性化服务之后，能够快速查询实际想要的经济档案信息，也可能使得经济档案的管理达到更高效率，相关管理者的工作压力也能够得到减轻。

结 语

经济档案管理是尤为重要的工作，但以往的做法已不适合新时代，必须要对管理工作进行创新，在创新过程中，数据挖掘技术的应用势在必行。引入该技术之后，档案管理模式能够突破传统的局限性，且为未来的档案信息管理提供了良好的平台和技术支持，是开发信息化档案管理系统必不可少的技术。