【正文】 有效的引導(dǎo)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠使圖書館資源得到極大程度的優(yōu)化整合。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是利用決策樹的方法。高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)中管理要素主要是學(xué)校的領(lǐng)導(dǎo)、任課教師、學(xué)生以及家長。對于教師的評價(jià)內(nèi)容根據(jù)高校自身的條件和需求而定，學(xué)校教學(xué)評價(jià)管理部門登錄學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)后，將學(xué)生所選擇的選項(xiàng)對應(yīng)轉(zhuǎn)換為教師的分值，通過計(jì)算機(jī)計(jì)算總分后得出教師的學(xué)期得分。首先先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理工作，數(shù)據(jù)的預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)鍵步驟，并且直接影響著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用效率。具體步驟是通過進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，建立相關(guān)數(shù)據(jù)模型，采用分類算法，提取和挖掘?qū)τ脩粲杏玫男畔?，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)存儲形式。高校每年的招生工作是學(xué)?？沙掷m(xù)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，直接影響到高校教學(xué)質(zhì)量以及發(fā)展情況。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將大數(shù)據(jù)融合在各種社會(huì)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果參與到政府、企業(yè)、個(gè)人的決策中，發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的社會(huì)價(jià)值，改變?nèi)藗兊纳罘绞?，最大化?shù)據(jù)挖掘的積極作用。因此，數(shù)據(jù)挖掘能夠運(yùn)用到很多方面。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體流程就是先通過對于海量數(shù)據(jù)的保存，然后就已有數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析、整理、選擇、轉(zhuǎn)換等，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的前提，也是決定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)效率及質(zhì)量的主要因素。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)隨著信息時(shí)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(luò)爆炸式數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)于特性的分類就成為了當(dāng)下數(shù)據(jù)整理分類的主要內(nèi)容。由于這種分析方法不能夠較好的就數(shù)據(jù)類別、屬性進(jìn)行分類，所以聚類分析法一般都運(yùn)用心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)識別等方面。分析方法是數(shù)據(jù)挖掘的核心工作，通過科學(xué)可靠的算法才能實(shí)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。從技術(shù)角度來看，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的復(fù)雜的、不規(guī)則的、隨機(jī)的、模糊的數(shù)據(jù)中獲取隱含的、人們事先沒有發(fā)覺的、有潛在價(jià)值和知識的過程。本文就大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)行探究。第一篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用【摘要】人類進(jìn)入信息化時(shí)代以后，短短的數(shù)年時(shí)間，積累了大量的數(shù)據(jù)，步入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)技術(shù)也就應(yīng)運(yùn)而生，成為了一種新的主流技術(shù)。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(gè)領(lǐng)域的未來帶來更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)?！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(xué)科，它誕生于20世紀(jì)80年代，主要面向商業(yè)應(yīng)用的人工只能研究領(lǐng)域。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(jià)值，從中獲取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵信息和有用知識。目前常用的方法有聚類分析、特征數(shù)據(jù)分析法、關(guān)聯(lián)性分析等。簡單來說聚類分析就是通過將數(shù)據(jù)對象進(jìn)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(jià)值的數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步的利用。此外還有很多方法都是通過計(jì)算機(jī)來進(jìn)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(jìn)行進(jìn)一步分類。有時(shí)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(jìn)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(jìn)行的，因此比較適用于對數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度相對較高的信息管理工作。在完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作后進(jìn)一步對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行評估，最后實(shí)現(xiàn)運(yùn)用。如數(shù)據(jù)量巨大的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、天文學(xué)、氣象學(xué)、生物技術(shù)，以及醫(yī)療保健、教育教學(xué)、銀行、金融、零售等行業(yè)。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(dòng)中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校管理的內(nèi)容主要包括：高校招生錄取工作、貧困生選定以及優(yōu)秀生評定等。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(bào)、以及生源來源地等多方面信息進(jìn)行整理分類匯總。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(gè)小部分也開始利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行管理，比如學(xué)生成績管理，課堂教學(xué)評價(jià)系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校課堂教學(xué)評價(jià)系統(tǒng)中的應(yīng)用主要也是利用關(guān)聯(lián)分析法。數(shù)據(jù)預(yù)處中要將教師的基本信息、教師教授課程以及教師的職稱、學(xué)歷、學(xué)生信息以及學(xué)生課表相關(guān)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)初始記錄。學(xué)生對于教師教學(xué)的評價(jià)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(jià)為零分，則說明學(xué)生也否定了自己的學(xué)習(xí)效果。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(xué)生的基本信息以及學(xué)生瀏覽管理網(wǎng)站的記錄要做到明確記錄；各個(gè)學(xué)院不同專業(yè)的學(xué)生課程要能準(zhǔn)確公布并允許學(xué)生根據(jù)實(shí)際情況修改；成績管理要能實(shí)現(xiàn)大批量添加及修改；還有比如評優(yōu)活動(dòng)、黨務(wù)管理等具體功能。學(xué)生信息管理的基本數(shù)據(jù)就是學(xué)生入學(xué)時(shí)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(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對學(xué)生全方位的考核和評價(jià)，完整的了解到每位學(xué)生的具體信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最基本的應(yīng)用就是通過對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來了解學(xué)校圖書館現(xiàn)有資源利用情況，為圖書館的未來建設(shè)提供可靠數(shù)據(jù)。比如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對檢索記錄進(jìn)行整理，將手工數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)殡娮訑?shù)據(jù)記錄。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(zhǔn)確的為讀者提供相應(yīng)的服務(wù)。這些年來，伴隨著時(shí)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?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】[1] 董彩云， [J].濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2004（1）： 6568.[2] 陸川，[J].北京：電腦開發(fā)與應(yīng)用，2009，3.[3]《中國電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào)》[J].中國電子科技研究院學(xué)報(bào)，2013（01）：4143.[4]魏娟，（CRM）[J].商業(yè)研究，2005（07）.第二篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用摘要：大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息時(shí)代的一個(gè)重要特征，實(shí)際上，在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探究與應(yīng)用其實(shí)就是通過在巨大的信息群中不斷挖掘出具有一定價(jià)值意義的信息進(jìn)行整合，在此基礎(chǔ)上對已整合的信息進(jìn)行進(jìn)一步的處理，以提高信息數(shù)據(jù)的價(jià)值。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(xiàn)標(biāo)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