浅析数据挖掘技术特点及应用

开课吧小一2021-06-17 14:06

    随着数据分析技术的广泛应用,数据分析所涉及到的技术,也得到了广泛的应用,包括数据挖掘。为了能够深入了解数据分析相关技术,需要明白数据挖掘技术特点是什么以及应用在哪些领域中。

浅析数据挖掘技术特点及应用

    数据挖掘技术的定义:

    数据挖掘技术其实是在大数据技术的发展下衍生出来的新技术,属于人工智能的模块,在商业领域中经常会应用到。简单来说,通过数据挖掘技术,能够将有效的信息从一堆复杂无序的原始数据中提取出来,发挥其最大的用处。就商业圈而言,得到一条有用的数据信息,可能就会让公司得到翻倍的利益。所以,即使商业圈中的原始数据非常繁多,但是通过数据挖掘技术能够进行数据的转换与分析,给企业提供一个大致的参考依据,从而提高企业寻找有用信息的概率。

    数据挖掘技术的特点:

    第一,便捷的使用方式,在一个完整的数据库中想要快速搜索到一个准确的信息,可以通过搜索关键词的方法进行,这样还能够查找到与所需信息的相关信息,进一步缩小搜索范围。

    第二,需要处理的数据量多,在众多的数据中总能发现一些有用的数据,这些数据只是被其他数据覆盖或隐藏。所以,在使用数据挖掘技术时,就需要对数据进行深层次的剖析,处理非常巨大的数据库,目前数据量经常会达到TB甚至PB级别。

    第三,数据库的升级改造也需不断增强,如今社会的信息在不断更新,信息库中的储存量也需要升级扩大,以便满足信息生产的需求。

浅析数据挖掘技术特点及应用

    数据挖掘技术的应用领域:

    科研领域:在科研领域数据挖掘技术也有重要的应用,对于科研领域来说,我们进行科学研究和实验分析主要靠的就是数据,数据信息对科研工作的进行有很重要的作用,需要的信息量也是非常大的,信息越多越丰富,我们能够充分的利用起来,这样才能在竞争中走到最前,这样有助于帮助我们发现更多重要的信息,更好地应用在科研领域当中,这样就能推动我国科研工作的发展,给人们提供更多的帮助,方便人们进行信息的搜集和利用,这样能够提高工作的效率和质量,使得一些重要的信息能够得到充分的利用,从而达到更好的效果。

    制造领域:在制造业领域中,数据挖掘技术主要应用于其产品质量的检查方面。简单来说,就是分析产品数据,寻找产品数据中的规律,然后通过生产流程中的各个环节,发现一些影响生产效率与产品品质的不利因素,提出一些可解决的办法进行完善改进,让整个生产的流程更加合理科学,严格控制生产的产品质量与成本。此外,在制造业的公司决策中同样会应用到数据挖掘技术,比如通过一些相关的技术,能够得到一些可使用的具有较大价值的数据信息,从而通过决策树的方法,保障决策的科学合理性与准确便捷性。

    电信领域:电信企业的发展需要大量的数据,数据挖掘技术在其中起到了重要的作用,我们现在要做的就是要发展数据挖掘技术,不断地深入其中,使得数据挖掘技术能够为我们的发展提供更多的优势,搜集更多有用的信息,这样才能满足电信企业的发展要求,加快电信企业的建设,使得各项内容得到进一步的完善,这样就能针对现在的发展情况,完善企业的内部结构,构建完整的发展体系。

浅析数据挖掘技术特点及应用

    数据挖掘技术主要包括以下几项关键技术:

    存储技术。当前网络设备呈现出指数增长态势,数据量暴增,使以往以“计算”为中心的管理模式逐渐朝着“数据存储”为中心转变。在数据挖掘之前必须解决存储问题。数据存储技术可将SAN存储网、RAID并行存储、NAS附网存储等体系有机融合起来,采用集群网络模式使周密复杂的商业存储网有机连接,使大数据存储关键性问题得到有效解决。同时,在集群化存储系统中,可采用数据存储机制完成存储、查询等工作。

    传输技术。该项技术也是数据挖掘中的重要内容。呈分布式存储的待处理数据量飞速增长,网络带宽却未随之提升,这一问题成为阻碍数据传输的技术瓶颈。受地理因素影响,广域网的分布相对较广,导致数据延时增加,进而使数据传输速率降低。传统传输方式已经难以满足现实需求,应采用逆向思维,将数据传递到程序,便可有效减少传输通信量。

    挖掘技术。数据中蕴含着无尽的价值,但将有用信息精准提取出来却存在一定的难度,究其原因,数据量过于庞大,消化困难;信息类型多样,识别难度增加;信息表示不一致,处理困难等。对此,可引入数据挖掘技术,该技术经历多个阶段,也由此衍生出多种挖掘算法,如K-means聚类算法、遗传算法、层次聚类算法、关联规则挖掘算法等。

    虽然数据挖掘技术是每个数据分析师,必须要掌握和了解的技术,但为了能够成为合格的数据分析师,还需要不断的了解分析方法、数据收集等数据分析相关技术。

    以上就是小编为大家整理的“浅析数据挖掘技术特点及应用”一文,更多相关信息尽在开课吧数据分析教程频道。

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