大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學研究論文-免費閱讀
【正文】 此外，數(shù)據(jù)又并非單純指人們在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布的信息，全世界的工業(yè)設(shè)備、汽車、電表上有著無數(shù)的數(shù)碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關(guān)位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質(zhì)的變化，也產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)信息。大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。數(shù)據(jù)挖掘還能應(yīng)用于圖書館的多媒體數(shù)字資源，多媒體數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠更為快捷和準確的為讀者提供相應(yīng)的服務(wù)。系統(tǒng)的功能要包括：對不同的用戶設(shè)置不同的使用權(quán)限；對學生的基本信息以及學生瀏覽管理網(wǎng)站的記錄要做到明確記錄；各個學院不同專業(yè)的學生課程要能準確公布并允許學生根據(jù)實際情況修改；成績管理要能實現(xiàn)大批量添加及修改；還有比如評優(yōu)活動、黨務(wù)管理等具體功能。目前高校數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的范圍比較廣泛，由于高校管理內(nèi)容比較復(fù)雜，因此在其管理內(nèi)容的每個小部分也開始利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行管理，比如學生成績管理，課堂教學評價系統(tǒng)等。如數(shù)據(jù)量巨大的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、天文學、氣象學、生物技術(shù)，以及醫(yī)療保健、教育教學、銀行、金融、零售等行業(yè)?！娟P(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘是一門新興的學科，它誕生于20世紀80年代，主要面向商業(yè)應(yīng)用的人工只能研究領(lǐng)域。隨著信息化時代的到來，電信產(chǎn)業(yè)也飛速發(fā)展起來，到目前為止，電信產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了一個巨大的網(wǎng)絡(luò)信息載體，如何將其中信息數(shù)據(jù)進行整合就成為電信產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的重要問題。在上文中提到的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析也屬于這其中的一種，此外還有很多方法都是通過計算機來進行虛擬數(shù)據(jù)的分類，尋找數(shù)據(jù)之間存在的普遍規(guī)律性完成數(shù)據(jù)的特性分析從而進行進一步分類。其實數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的本質(zhì)就是人工智能技術(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的利用相對應(yīng)的就是指人工智能技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用，也就是說數(shù)據(jù)挖掘其實是依賴技術(shù)的提升來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整體創(chuàng)新的技術(shù)，所以，整個數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實際上是非常具有信息價值的，它能夠幫助決策者更快的得到重要信息并作出決策，提高效率和準確率，是非常重要的知識憑證，能夠在一定程度上提高當下企業(yè)的整體競爭力。換言之，主要就是對各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行篩選，從而得出有用的數(shù)據(jù)和知識，再采取決策樹算法進行統(tǒng)計決策，并從中選取正確決策，從而更好地對產(chǎn)品在市場中的流行程度，決定生產(chǎn)和轉(zhuǎn)型的方向。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信息主要是源于大數(shù)據(jù)和社會，所以在當前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需求不斷加大的今天，為了更好地促進所挖掘數(shù)據(jù)信息的真實性，促進其個性化職能的發(fā)揮，必須在大數(shù)據(jù)背景下注重信息失真的控制，切實做好數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)管理的各項工作。2大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學要點的分析在數(shù)據(jù)挖掘教學過程中，其流程主要是以下幾點：首先做好數(shù)據(jù)準備工作，主要是在挖掘數(shù)據(jù)之前，就引導(dǎo)學生對目標數(shù)據(jù)進行準確的定位，在尋找和挖掘數(shù)據(jù)之前，必須知道所需數(shù)據(jù)類型，才能避免數(shù)據(jù)挖掘的盲目性。一是歸類法，主要是將沒有指向和不確定且抽象的數(shù)據(jù)信息予以集中，并對集中后的數(shù)據(jù)實施分類整理和編輯處理，從而確保所形成的數(shù)據(jù)源具有特征一致、表現(xiàn)相同的特點，從而為加強對其的研究提供便利。那么在大數(shù)據(jù)教學過程中，我們必須掌握大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵，并對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行分析，從而明確大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，促進各項數(shù)據(jù)的處理，提高大數(shù)據(jù)處理能力。1大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)教學方法分析數(shù)據(jù)挖掘的過程實際就是對數(shù)據(jù)進行分析和處理，所以其基礎(chǔ)就在于數(shù)據(jù)的分析方法。例如采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)時，主要是對大批量復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，對非常復(fù)雜的模式進行抽取或者對其趨勢進行分析。最后是切實加強管理和計算等專業(yè)知識的應(yīng)用，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實施中進行的總結(jié)和提取所獲得的數(shù)據(jù)信息與評估結(jié)果在現(xiàn)實之中應(yīng)用，從而對某個思想、決策是否正確和科學進行判斷，最終體現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘及時的應(yīng)用價值，在激發(fā)學生學習興趣的同時促進教學成效的提升。與此同時，通過對購物消費行為的分析，掌握客戶的忠誠度和消費意識等，從而針對性的改變營銷策略，同時還能找到更多潛在的客戶。本文以此為出發(fā)點，就大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用進行深入探究。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過大批量的數(shù)據(jù)進行分析，而這種數(shù)據(jù)分析方式本身是建立在一定的數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)上的，因此通常都可以隨時根據(jù)數(shù)據(jù)需求進行分類，所以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是當下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中最常用的一種數(shù)據(jù)分析方式之一。而銷售的范圍也從最初的超市購物擴展到了包括保險、銀行、電信等各個方面。第三篇：大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與
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