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基于数据挖掘技术的研究现状及展望

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摘要:

在当今信息高速发展的科技时代,数据挖掘技术的发展也进入了一个新的高峰期。所谓的数据挖掘技术,已经逐渐的成为了我们当前的数据库与相关人工的智能领域所要研究的焦点。该篇文章主要是针对国内外一些数据挖掘技术方面的整体的状况进行比较笼统的介绍,这其中主要包括了其数据挖掘技术所产生的背景及其相关的应用领域等等。当然,还包括了数据挖掘技术的分类,并且还在一定的程度之上对目前数据挖掘技术一些相关的算法做出了详细的说明,然后列出一些数据挖掘技术在我们实际领域当中的简单的应用,当然,对其未来的发展方向也做出了美好的展望。我们相信,在不久的未来,数据挖掘技术定当渗透到我们生活的各个领域。

关键词:

数据挖掘的技术;发展现状;发展方向;趋势;分析与探讨

1、引言

在当今信息高速发展的科技时代,各个方面的发展都非常的迅速。且其数据库的应用规模和范围以及深度已经从点逐渐发展到一个面了,例如,从单台的机器发展到如今全面的网络,甚至是到我们如今的英特网全球性的信息系统。这使得一些商业和企业以及政府或者是相关的科研机构,都相应程度的积累了各种各样的数据资料。当然,这些资料是十分的复杂和散乱的,单单去依靠数据库进行查询是绝对不能够满足我们实际的需要的,所以,它非常迫切的要求自动和智能的去将一些有待进一步处理的数据,在一定的程度之上转换为有价值的信息与知识,从而达到相关的目的。

2、什么是数据挖掘技术

数据挖掘技术,通常又可称为数据库当中知识的发现,可以方便或者是自动的进行模式化的提取。数据挖掘在一定的程度之上是一个多学科的领域,因为它主要是从多个学科当中去提取相关的知识,这其中主要涉及到了人工智能、数据库技术和机器学习以及信息检索等等多个方面的领域。总之,数据挖掘技术的研究有着非常广泛的运用前景,这主要是因为其数据挖掘所产生的一些知识可以去用于信息管理和决策支持以及科学研究等等多个领域。

3、数据挖掘分类

既然我们知道了什么是数据挖掘技术,那么又是如何对数据挖掘进行分类的呢?还有具体可以分为几类呢?以下我们主要就技术方面的分类进行详细的探讨;

3.1 决策树 决策树的归纳法是一种非常经典的分类的算法。它主要是运用了从顶向下各个击破的方式去建造决策树。其树的每一个结点之上所运用的信息增加的度量可以选择测试的属性。

3.2 神经网络的方法 什么是神经网络的分类算法呢?神经网络分类的算法重点主要是去构造相应阈值的单元,它可以相应的输入一组加权系数,然后对它们进行求和,如果超过阈值,就相应的输出一个量,可以在一定的程度之上完成分类、特征挖掘和聚集等等多种的数据挖掘的任务。

3.3 可视化的技术 主要是指通过一些比较直观的图去将相关的数据和关联的关系等呈现给相关的决策者,在这些图形当中,我们运用最多的便是直方图、散点图和数据立方体了。

3.4 遗传的算法 遗传的算法主要是指模拟生物进化的一种算法。它主要是基于一些群体的、同时还具有随机与定向搜索的相关特征的一个迭代的过程。这其中主要包括了四种比较突出的算子:遗传、交叉、自然选择和变异。

3.5 统计学 在我们数据库的字段项之间存在着不同的关系。我们对这些数据的分析主要是根据这不同的关系,并且采取一些统计学的方法进行分析,例如回归分析、相关分析和主成份分析等。

4、数据挖掘技术的研究现状及发展方向分析

4.1 针对其相关的生物医学与其DNA的数据所分析的数据进行挖掘 在当今,数据的信息量是非常的庞大的,因为我们所获得的大量的实验数据的观测如果仅仅是去依靠一些比较传统的分析数据的工具,是非常的不靠谱的。所以,对一些具有强大功能且具有自动化的工具的需要就越来越迫切了,这很显然的推动了数据挖掘技术的发展,并且还在一定的程度之上取得了重要的成果。

4.2 针对其金融的分析 因为一些金融的投资一般都存在着很大的风险,所以我们在进行投资和决策的时候,就需要去对各种各样的投资方向相关的数据进行分析。那么数据挖掘技术在此刻就起到了巨大的作用了。它不但可以对我们现在所获取的一些信息进行加工和处理,还可以对市场进行预测。

4.3 零售业当中数据挖掘的应用 在零售业当中,运用数据挖掘技术不但可以在一定的程度之上了解相关消费者的消费倾向,从而迎合消费者的口味,制定出更加接地气的市场政策,以提高销售额。当然,还可以适当的预测行业状况。

4.4 保险业当中数据挖掘的应用 我们知道,保险业是一种风险性十分巨大的业务。相关的研究表明,数据挖掘技术的运用不但可以预测相关风险性,还可以在一定的程度之上为保险业务工作者提供正确的方向。很明显,这是非常的有利于保险业的持续性发展的。

5、结束语

综上所述,伴随着信息时代的到来,及其数据的挖掘和数据相关仓库集成进一步的优化与深入,势必会给我们广大的用户带来十分广泛的利益。当然,其数据挖掘技术的发展前景也是更加的广阔的,将会使我们更多的人获益。我们坚信,在不久的将来,数据挖掘技术将会使得我们的生活变得更加的美好与丰富。

参考文献:

[1]高丽,王丽伟. 数据挖掘技术在国内图书馆应用领域的研究[J]. 数字技术与应用. 2015(12)

[2]梁雪霆. 数据挖掘技术的计算机网络病毒防御技术研究[J]. 科技经济市场. 2016(01)

[3]阳馨. 高校管理中应用数据挖掘技术的途径研究[J]. 数字技术与应用. 2016(01)

作者:刁宇峰 单位:内蒙古民族大学

基于数据挖掘技术的研究现状及展望责任编辑:杨雪    阅读:人次