大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)研究論文-文庫吧在線文庫
【正文】 力往往難以找出其信息特征，所以需要預(yù)先結(jié)合信息關(guān)聯(lián)的表現(xiàn)，對數(shù)據(jù)關(guān)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(wù)較為復(fù)雜的信息處理工作之中。其次是在數(shù)據(jù)挖掘過程中，由于目標數(shù)據(jù)信息已經(jīng)被預(yù)處理，所以就需要在挖掘處理過程中將其高效正確的應(yīng)用到管理機制之中，因而數(shù)據(jù)挖掘的過程十分重要，所以必須加強對其的處理。3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用實踐學(xué)習(xí)的最終目的是為了更好的應(yīng)用，隨著時代的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將在越來越多的行業(yè)中得以應(yīng)用。比如為了更好地對教學(xué)質(zhì)量進行評估，就需要對教學(xué)質(zhì)量有關(guān)項目進行整合與存儲，從而更好地促進其對教學(xué)質(zhì)量的評估，而這一過程中，就需要采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對有關(guān)教學(xué)項目中的數(shù)據(jù)進行挖掘和處理，促進其應(yīng)用成效的提升[3]。簡單來說就是對癥下藥以保證藥到病除。在完成數(shù)據(jù)準備工作后進一步對數(shù)據(jù)進行挖掘，然后對數(shù)據(jù)進行評估，最后實現(xiàn)運用。教學(xué)評價、教學(xué)資源、學(xué)生個人基本信息等組成了教育教學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來實現(xiàn)教學(xué)資源的優(yōu)化配置，對學(xué)生的個人信息整理歸檔，從而保證教育教學(xué)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)整理的良好運作。從商業(yè)角度來說，數(shù)據(jù)挖掘就是從龐大的數(shù)據(jù)庫中抽取、轉(zhuǎn)換、分析一些潛在規(guī)律和價值，從中獲取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵信息和有用知識。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。以教育行業(yè)為例，探究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教育教學(xué)活動中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校課堂教學(xué)評價系統(tǒng)中的應(yīng)用主要也是利用關(guān)聯(lián)分析法。學(xué)生信息管理的基本數(shù)據(jù)就是學(xué)生入學(xué)時填寫的基本信息表，內(nèi)容包括學(xué)生的姓名、學(xué)號、考勤以及學(xué)習(xí)成績等，這些都是學(xué)生特有的屬性，學(xué)生信息管理利用決策樹方法就是將學(xué)生的這些屬性作為決策元素，監(jiān)理不同的決策節(jié)點，實現(xiàn)對學(xué)生全方位的考核和評價，完整的了解到每位學(xué)生的具體信息。這些年來，伴隨著時間的推移以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷的被更新，開發(fā)，而且在金融、管理、教學(xué)等行業(yè)中都得到了廣泛的應(yīng)用。當(dāng)時，大數(shù)據(jù)用來描述為更新網(wǎng)絡(luò)搜索索引需要同時進行批量處理或分析的大量數(shù)據(jù)集。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。不過，大約從2009年開始，“163大數(shù)據(jù)”才成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的流行詞匯。顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對于企業(yè)的運轉(zhuǎn)至關(guān)重要，但是其他數(shù)據(jù)也擁有轉(zhuǎn)化為價值的力量。比如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對檢索記錄進行整理，將手工數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)殡娮訑?shù)據(jù)記錄。學(xué)生對于教師教學(xué)的評價在一定程度上也反映了自己的學(xué)習(xí)情況，如對教師的評價為零分，則說明學(xué)生也否定了自己的學(xué)習(xí)效果。比如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校管理中的應(yīng)用主要是對學(xué)生高考成績、志愿填報、以及生源來源地等多方面信息進行整理分類匯總。在完成數(shù)據(jù)準備工作后進一步對數(shù)據(jù)進行挖掘，然后對數(shù)據(jù)進行評估，最后實現(xiàn)運用。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(nèi)容進行進一步的利用。而研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的理念、方法以及應(yīng)用領(lǐng)域，將對我國各個領(lǐng)域的未來帶來更多的機遇和挑戰(zhàn)?？茖W(xué)研究與實驗測試等都需要對數(shù)據(jù)進行關(guān)系分析為進一步的實驗和總結(jié)失敗做準備，而實驗測試和科學(xué)研究產(chǎn)生的數(shù)據(jù)往往是巨大的，因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科學(xué)研究領(lǐng)域也得以廣泛運用。有時數(shù)據(jù)本身存在一定的隱蔽性使得很難通過普通的數(shù)據(jù)分析法進行數(shù)據(jù)挖掘和利用，這就需要通過關(guān)聯(lián)性分析法完成對于數(shù)據(jù)信息的關(guān)聯(lián)性識別，來幫助人力完成對于數(shù)據(jù)分辨的任務(wù)，這種數(shù)據(jù)分析方法通常是帶著某種目的性進行的，因此比較適用于對數(shù)據(jù)精準度相對較高的信息管理工作。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 挖掘技術(shù)中圖分類號：tp311 文獻標識碼：a 文章編號：10079416（2016）050000001數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法分析“數(shù)據(jù)海量、信息缺乏”是相當(dāng)多企業(yè)在數(shù)據(jù)大集中之后面臨的尷尬問題，由此而誕生的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)其實就是用以處理這一尷尬問題的技術(shù)。再如在制造業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，其目的就在于對產(chǎn)品質(zhì)量進行檢驗。數(shù)據(jù)信息資源在挖掘后，其自身的職能作用將變得更加豐富，所以在信息技術(shù)環(huán)節(jié)下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)隨著限定條件的變化，而將數(shù)據(jù)挖掘信息應(yīng)用于技術(shù)管理和決策管理之中，從而更好地彰顯數(shù)據(jù)在經(jīng)濟活動中的物質(zhì)性質(zhì)與價值變化趨勢，并結(jié)合數(shù)據(jù)變化特
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1