大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)研究論文-在線瀏覽
2024-11-09 03:08本頁面
【正文】 據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用這主要是因為數(shù)據(jù)挖掘能有效的解析消費者的消費行為和消費習(xí)慣，從而利用其將銷售方式改進和優(yōu)化，最終促進產(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，其目的就在于對產(chǎn)品質(zhì)量進行檢驗。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。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]。參考文獻：[1][J].重慶三峽學(xué)院學(xué)報,2014,03:4547.[2][J].電腦知識與技術(shù),2015,15:34+9.[3][J].電子技術(shù)與軟件工程,2015,23:195.第二篇：大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用摘要：大數(shù)據(jù)時代是信息時代的一個重要特征，實際上，在大數(shù)據(jù)時代的背景下進行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探究與應(yīng)用其實就是通過在巨大的信息群中不斷挖掘出具有一定價值意義的信息進行整合，在此基礎(chǔ)上對已整合的信息進行進一步的處理，以提高信息數(shù)據(jù)的價值。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)。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。簡單來說就是對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、屬性進行分類，所以聚類分析法一般都運用在心理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)識別等方面。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。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。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。市場營銷其實就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最早運用的領(lǐng)域，通常根據(jù)客戶的具體需求，進行客戶分析，將不同的消費習(xí)慣和消費特點的客戶進行簡單的分類管理，以此來保證商品能夠順利銷售，并提高個人銷售的成功率和業(yè)績?？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。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。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。本文通過對于數(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)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體應(yīng)用兩個方面對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了簡要的闡述和分析，相信在未來伴隨著科學(xué)技術(shù)的進一步發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也將更加強大。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)。【關(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
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