大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘技術教學研究論文-wenkub
2024-11-09 03 本頁面
【正文】 過程進行虛擬和假設，從而組建出半虛擬、半真實的信息資源。二是關聯(lián)法，由于不同數(shù)據(jù)間存在的關聯(lián)性較為隱蔽，采取人力往往難以找出其信息特征，所以需要預先結合信息關聯(lián)的表現(xiàn)，對數(shù)據(jù)關聯(lián)管理方案進行制定，從而完成基于某種目的的前提下對信息進行處理，所以其主要是在一些信息處理要求高和任務較為復雜的信息處理工作之中。要想確保分析方法的科學性，就必須確保所采用算法的科學性和可靠性，獲取數(shù)據(jù)潛在規(guī)律，并采取多元化的分析方法促進問題的解決和優(yōu)化。而數(shù)據(jù)挖掘，主要是從多種模糊而又隨機、大量而又復雜且不規(guī)則的數(shù)據(jù)中，獲得有用的信息知識，從數(shù)據(jù)庫中抽絲剝繭、轉換分析，從而掌握其潛在價值與規(guī)律。第一篇：大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘技術教學研究論文摘要:隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，在大數(shù)據(jù)觀念不斷提出的今天，加強數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘及時的應用已成為大勢所趨。所以大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)處理技術要求更高，要想確保數(shù)據(jù)處理成效得到提升，就必須切實加強數(shù)據(jù)挖掘技術教學工作的開展，才能更好地促進數(shù)據(jù)處理職能的轉變，提高數(shù)據(jù)處理效率，優(yōu)化學生的學習成效。以下就幾種常見的數(shù)據(jù)分析教學方法做出簡要的說明。三是特征法，由于數(shù)據(jù)資源的應用范圍較廣，所以需要對其特征進行挖掘。再如可視化技術則是為數(shù)據(jù)挖掘提供輔助，采取多種方式對數(shù)據(jù)的挖掘進行指導和表達[1]。例如在數(shù)據(jù)挖掘中，引導學生結合數(shù)據(jù)挖掘目標要求，針對性的選取科學而又合適的計算和分析方法，對數(shù)據(jù)信息特征與應用價值等進行尋找和歸納。因而在數(shù)據(jù)挖掘之后的信息在職能范圍和表現(xiàn)形式方式均得到了豐富和拓展，而這也在一定程度上體現(xiàn)了網(wǎng)絡擬定目標服務具有較強的完整性，且屬于特殊的個體物品，同時也是對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術的創(chuàng)新和發(fā)展，從而更好地滿足當前大數(shù)據(jù)時代對信息進行數(shù)據(jù)化的處理，并對不同種類業(yè)務進行整合和優(yōu)化，從而促進數(shù)據(jù)挖掘技術服務的一體化水平。這就需要高校教師引導學生結合實際需要強化對其的應用。引導學生深入某企業(yè)實際，對所制造產品的數(shù)據(jù)進行研究，從而找出其存在的規(guī)則，并對其生產流程進行分析之后，對其生產的過程進行分析，從而更好地對生產質量的影響因素進行分析，并促進其效率的提升。4結語綜上所述，在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術已經在各行各業(yè)中得到了廣泛的應用，所以為了更好地滿足應用的需要，在實際教學工作中，我們必須引導學生切實加強對其特點的分析，并結合實際需要，切實注重數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，才能促進其應用成效的提升，最終達到學以致用的目的。數(shù)據(jù)挖掘實際上是相對比較新型的一門學科，在幾十年的發(fā)展過程中，已經不可同日而語。簡單來說聚類分析就是通過將數(shù)據(jù)對象進行聚類分組，然后形成板塊，將毫無邏輯的數(shù)據(jù)變成了有聯(lián)系性的分組數(shù)據(jù)，然后從其中獲取具有一定價值的數(shù)據(jù)內容進行進一步的利用。網(wǎng)絡數(shù)據(jù)隨著信息時代的到來變成了數(shù)據(jù)爆炸式，其數(shù)據(jù)資源十分廣泛并且得到了一定的普及，如何就網(wǎng)絡爆炸式數(shù)據(jù)進行關于特性的分類就成為了當下數(shù)據(jù)整理分類的主要內容。因此，數(shù)據(jù)挖掘能夠運用到很多方面。通常都是通過科學研究內容選擇數(shù)據(jù)挖掘技術分析法進行計算來找到數(shù)據(jù)中存在的規(guī)律，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的部分價值――科學知識的分析與運用。3結語綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術對于當今社會的發(fā)展有著不可替代的作用，而如何改善當下數(shù)據(jù)挖掘技術中存在的問題，進一步提高數(shù)據(jù)挖掘技術的質量和效率就成為了數(shù)據(jù)挖掘技術進步的方向。本文就大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術與應用進行探究。分析方法是數(shù)據(jù)挖掘的核心工作，通過科學可靠的算法才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的挖掘，找出數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律，通過不同的分析方法，將解決不同類型的問題。由于這種分析方法不能夠較好的就數(shù)據(jù)類別、屬性進行分類，所以聚類分析法一般都運用心理學、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)識別等方面。因此，數(shù)據(jù)挖掘能夠運用到很多方面。具體步驟是通過進行數(shù)據(jù)的收集和預處理，建立相關數(shù)據(jù)模型，采用分類算法，提取和挖掘對用戶有用的信息，然后進行數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)存儲形式。首先先對數(shù)據(jù)進行預處理工作，數(shù)據(jù)的預處理是數(shù)據(jù)挖掘技術的關鍵步驟，并且直接影響著數(shù)據(jù)挖掘技術的應用效率。高校學生信息管理系統(tǒng)中管理要素主要是學校的領導、任課教師、學生以及家長。其最大的優(yōu)勢就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術更加全面的分析總結數(shù)據(jù)庫資源，幫助圖書館管理人員對于圖書館信息的補充和調整，還能夠為高校圖書館的館藏工作建設提供有效的引導。我相信隨著網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)挖掘技術的應用面將會越來越廣。一段記錄人們如何在您的商店瀏覽購物的視頻、人們在購買您的服務前后的所作所為、如何通過社交網(wǎng)絡聯(lián)系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付
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