【正文】 臨的尷尬問(wèn)題，由此而誕生的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)其實(shí)就是用以處理這一尷尬問(wèn)題的技術(shù)。其實(shí)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(duì)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(shuō)數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是依賴技術(shù)的提升來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整體創(chuàng)新的技術(shù)，所以，整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)際上是非常具有信息價(jià)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(zhǔn)確率，是非常重要的知識(shí)憑證，能夠在一定程度上提高當(dāng)下企業(yè)的整體競(jìng)爭(zhēng)力。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是對(duì)癥下藥以保證藥到病除。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)用在心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)識(shí)別等方面。有時(shí)數(shù)據(jù)本身存在一定的隱蔽性使得很難通過(guò)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(guò)關(guān)聯(lián)性分析法完成對(duì)于數(shù)據(jù)信息的關(guān)聯(lián)性識(shí)別，來(lái)幫助人力完成對(duì)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(duì)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度相對(duì)較高的信息管理工作。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(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)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。在完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作后進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，最后實(shí)現(xiàn)運(yùn)用。市場(chǎng)營(yíng)銷其實(shí)就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最早運(yùn)用的領(lǐng)域，通常根據(jù)客戶的具體需求，進(jìn)行客戶分析，將不同的消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)特點(diǎn)的客戶進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類管理，以此來(lái)保證商品能夠順利銷售，并提高個(gè)人銷售的成功率和業(yè)績(jī)?？茖W(xué)研究與實(shí)驗(yàn)測(cè)試等都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)系分析為進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)和總結(jié)失敗做準(zhǔn)備，而實(shí)驗(yàn)測(cè)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(yùn)用。隨著信息化時(shí)代的到來(lái)，電信產(chǎn)業(yè)也飛速發(fā)展起來(lái)，到目前為止，電信產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了一個(gè)巨大的網(wǎng)絡(luò)信息載體，如何將其中信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合就成為電信產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中的重要問(wèn)題。教學(xué)評(píng)價(jià)、教學(xué)資源、學(xué)生個(gè)人基本信息等組成了教育教學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫(kù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源的優(yōu)化配置，對(duì)學(xué)生的個(gè)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(yùn)作。本文通過(guò)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法分析和大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體應(yīng)用兩個(gè)方面對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的闡述和分析，相信在未來(lái)伴隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也將更加強(qiáng)大。那么在大數(shù)據(jù)教學(xué)過(guò)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(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析，從而明確大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，促進(jìn)各項(xiàng)數(shù)據(jù)的處理，提高大數(shù)據(jù)處理能力。而數(shù)據(jù)挖掘，主要是從多種模糊而又隨機(jī)、大量而又復(fù)雜且不規(guī)則的數(shù)據(jù)中，獲得有用的信息知識(shí)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽絲剝繭、轉(zhuǎn)換分析，從而掌握其潛在價(jià)值與規(guī)律。以下就大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)做出如下分析。要想確保分析方法的科學(xué)性，就必須確保所采用算法的科學(xué)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(jìn)問(wèn)題的解決和優(yōu)化。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(duì)集中后的數(shù)據(jù)實(shí)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(diǎn)，從而為加強(qiáng)對(duì)其的研究提供便利。二是關(guān)聯(lián)法，由于不同數(shù)據(jù)間存在的關(guān)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(yù)先結(jié)合信息關(guān)聯(lián)的表現(xiàn)，對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)管理方案進(jìn)行制定，從而完成基于某種目的的前提下對(duì)信息進(jìn)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。也就是采用某一種技術(shù)，將具有相同特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中。而采取遺傳算法，則主要是對(duì)其他評(píng)估算法的適合度進(jìn)行評(píng)估，并結(jié)合生物進(jìn)化的原理，對(duì)信息數(shù)據(jù)的成長(zhǎng)過(guò)程進(jìn)行虛擬和假設(shè)，從而組建出半虛擬、半真實(shí)的信息資源。2大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)要點(diǎn)的分析在數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)過(guò)程中，其流程主要是以下幾點(diǎn)：首先做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，主要是在挖掘數(shù)據(jù)之前，就引導(dǎo)學(xué)生對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)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。其次是在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，由于目標(biāo)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(guò)程中將其高效正確的應(yīng)用到管理機(jī)制之中，因而數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程十分重要，所以必須加強(qiáng)對(duì)其的處理。當(dāng)然，也可以結(jié)合程序應(yīng)用的需要，對(duì)數(shù)據(jù)區(qū)域進(jìn)行固定，并在固定的數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)分類的挖掘數(shù)據(jù)，從而得到更具深度和內(nèi)涵以及價(jià)值的數(shù)據(jù)信息資源，并就挖掘到的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行分析和解釋，從結(jié)果中將具有使用價(jià)值和意義的規(guī)律進(jìn)行提取，并還原成便于理解的數(shù)據(jù)語(yǔ)言。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(jì)活動(dòng)中的物質(zhì)性質(zhì)與價(jià)值變化趨勢(shì)，并結(jié)合數(shù)據(jù)變化特點(diǎn)和具體的表現(xiàn)規(guī)律，從而將數(shù)據(jù)信息的基本要素、質(zhì)量特點(diǎn)、管理要求等展示出來(lái)，所以其表現(xiàn)的形式十分豐富。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(huì)，所以在當(dāng)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(jìn)所挖掘數(shù)據(jù)信息的真實(shí)性，促進(jìn)其個(gè)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(shí)做好數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)管理的各項(xiàng)工作。3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用實(shí)踐學(xué)習(xí)的最終目的是為了更好的應(yīng)用，隨著時(shí)代的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將在越來(lái)越多的行業(yè)中得以應(yīng)用。例如在市場(chǎng)營(yíng)銷行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用這主要是因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘能有效的解析消費(fèi)者的消費(fèi)行為和消費(fèi)習(xí)慣，從而利用其將銷售方式改進(jìn)和優(yōu)化，最終促進(jìn)產(chǎn)品銷量的提升。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(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行檢驗(yàn)。換言之，主要就是對(duì)各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，從而得出有用的數(shù)據(jù)和知識(shí)，再采取決策樹算法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)決策，并從中選取正確決策，從而更好地對(duì)產(chǎn)品在市場(chǎng)中的流行程度，決定生產(chǎn)和轉(zhuǎn)型的方向。比如為了更好地對(duì)教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，就需要對(duì)教學(xué)質(zhì)量有關(guān)項(xiàng)目進(jìn)行整合與存儲(chǔ)，從而更好地促進(jìn)其對(duì)教學(xué)質(zhì)量的評(píng)估，而這一過(guò)程中，就需要采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)有關(guān)教學(xué)項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和處理，促進(jìn)其應(yīng)用成效的提升[3]。參考文獻(xiàn)：[1][J].重慶三峽學(xué)院學(xué)報(bào),2014,03:4547.[2][J].電腦知識(shí)與技術(shù),2015,15:34+9.[3][J].電子技術(shù)與軟件工程,2015,23:195.第四篇：數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)姓名：龔洪虎學(xué)號(hào):X2009230111[摘 要] 企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并不取決于信息的擁有量，而是取決于信息的處理利用能力。本文論述