原创《计算机数据挖掘技术的分析与其应用》
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计算机数据挖掘技术的分析及其应用
张明超许春玲侯春多石宁
（东北师范大学人文学院,吉林
长春
130117）
摘 要：二十一世纪进入信息化时代,海量的数据信息需要进行处理,计算机技术和互联网的发展普及也让我们迎来来大数据时代,人们对信息的掌握已经达到了前所未有的速度、细度以及准确度.面对海量数据,对这部分数据进行深入挖掘和全面分析,并将其应用到各行各业的实际业务中来,促进相关工作的有序开展,这是大数据时代的必然特征.本文主要探讨了计算机数据挖掘技术的分析与应用.
关键词：计算机技术 数据挖掘 应用
中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1003-9082（2018）04-0003-01
计算机数据挖掘技术属于依靠某种算法对数据库内数据实施处理并提取其中可能存在隐含关键信息的交叉性学科.因为在数据挖掘过程中必须要开展大量的搜索与计算工作,一般都会使用计算机进行分析,另外,计算机借助于数据挖掘技术能够有效对数据信息实施处理.所以数据挖掘技术的发展和计算机技术的发展是紧密联系的.数据挖掘的一般方法包含了机器学习方法、神经网络方法、人工智能方法以及专家系统方法.
一、计算机数据挖掘技术的基本流程
1.确定数据库和数据挖掘的目的
数据挖掘技术功能有很多,如果想要在最大程度上发挥该技术价值,应先明确此次数据挖掘的重点,然后依照重点内容来确定数据库.计算机数据挖掘技术中数据挖掘方法较多,倘若数据挖掘目的不相同, 那么采用的数据挖掘方法也应有所差别,不然会便会对数据挖掘结果准确度产生影响,因此可以说数据挖掘目的和数据库是选择挖掘技术的主要依据.
2.数据选择和预处理
在明确数据挖掘目标并确定数据库后,便要在数据库中选择目标数据,在选择提取过程中要注意保证目标数据中有所需要的数据信息,并将目标信息设定为数据挖掘的重点范畴,我们将这一步骤称为数据选择.明确目标数据后再对其进行处理,对于一些没有用的信心,以及一些错误数据可以将其删除,有用的信心储存下来,这一步骤可称为预处理,目的是为了对目标数据进行精简[1].
3.数据挖掘
一是要明确数据挖掘目标,并选择合适的挖掘技术类型及计算方法,计算方法的选择是数据挖掘的关键,科学的计算方法可以最大程度上确保数据挖掘结果的真实性、准确性和可靠性,有较高时间作用.二是要依照数据挖掘计算方法建立相适应的数据模型,目的是为了更好对目标数据进行处理.三是利用计算机,得出数据挖掘最终结果.
4.评估结果
这一过程是为了为数据挖掘结果开展有效分析评估,虽然借助数据挖掘技术能够得出最终结果,但对于结果的正确性还不能明确,需要进行检验,若检验结果发现与最初数据挖掘目标不相适应,便需要重新选择数据挖掘计算方法和模型.若结果与最初目标相符合,便能将数据结果用于实践中,实现指导作用,或促使工作效率提升.
二、计算机数据挖掘技术的应用
1.市场营销方面的应用
用户购买获得能够利用信息管理系统或者POS系统,尤其是目前二维码扫描支付非常普遍,因为能够获取到的用户数据信息逐渐增多,已经达到了一种人为不可控制的状况.在市场营销过程中,以获取到的数据信息对客户的购物偏好展开分析,总结其中的规律,对企业市场营销水平的提升具有非常大的帮助,能够有效增强企业的市场竞争力.对客户数据信息进行分析唯有借助于更加科学的数据挖掘技术才能够准确预
测客户的购买取向和兴趣,从而确保商业决策的更加准确.市场营销领域的数据挖掘技术一般包含两种类型,其一是数据库营销,其二是货篮分析,前者往往是利用交互式查询、模型预测等措施对潜在客户实施选择并推销其产品；系统分析客户关系,强化管理,针对各个零售店的营业数据实施趋势分析,包含购买意向以及季节性特征等内容.
2.金融投资方面的应用
投资评估和股票交易市场预测属于金融分析的典型领域,通常来说利用模型预测法实施分析,如统计回归技术等.由于金融投资属于一个风险性相对大的领域,在投资前往往会进行各种数据分析,对各类风险予以合理规避,选择更好的投资方向.因为事物的发展都具有其规律和趋势,能够进行预测,从投资评估到股票市场预测,对数据信息的分析能够帮助我们从中寻找一定的发展趋势,对已有数据信息进行处理,结合数据之间的关系深入挖掘,按照某种模式进行预测,能够有效鉴别可能存在的欺诈行为.目前很多金融机构常常会出现恶意欺诈现象、恶意透支行为,对它们而言会带来很大的风险,对这些问题的预测分析能够帮助金融机构控制风险,提升经营效益.通常可选择对比分析正常行为数据和欺诈行为数据的方式,了解欺诈行为的独特性,如果存在需要警惕的问题时能够第一时间提醒决策者.现阶段很多金融机构都研发了此类软件,对金融机构欺诈行为实施预测,对风险交易行为进行探究[2].
3.其他领域的应用
随着我国制造业的逐渐发展,在生产与测试流程中会形成越来越庞大的数据,对这部分数据进行分析能够准确揭示其中存在的问题,让产品质量得以保证.同时计算机数据挖掘技术在电子商务领域也能够得以充分应用,因为网站分析、客户消费习惯等数据信息能够进行有效鉴别,对用户网络浏览、消费记录能够及时保存,提升客户服务的个性化特征,优化网络设计.另外在税务领域也能够应用数据挖掘技术,针对偷税漏税或者瞒报税款的情况能够对其进行追踪,对各个行业的纳税人行为特点展开全面分析,从而给税务征稽提供策略.
三、结语
总而言之,计算机数据挖掘技术属于一个非常重要的工具和方法, 即便它并非万能的,但针对部分潜在客户和潜在风险都能够进行挖掘, 即便无法告知为何会产生这些风险,但却能够让这些潜在的因素浮出水面.数据挖掘技术目前在很多领域都得到了十分广泛的应用,随着计算机技术的发展,对很多过去十分棘手的问题目前借助于数据挖掘都能够得以有效解决,因此我们应当对其进行更加深入的研究,从而让数据挖掘技术发挥出更大的价值.
参考文献
[1]王洪飞.计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究[J].中小企业管理与科技（下旬刊）,2016,（09）：147-148.
[2]方新丽.浅议数据挖掘技术在计算机审计中的应用[J].电脑知识与技术, 2013,9（15）：3445-3446.
数据挖掘论文参考资料：
言而总之：此文是适合不知如何写数据挖掘和计算机和分析方面的数据挖掘专业大学硕士和本科毕业论文以及关于数据挖掘论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料。
