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大数据分析的数据挖掘技术与商业智能应用案例分析随着信息技术的迅速发展和智能化水平的提高，大数据分析正逐渐成为企业决策和商业竞争的关键。
在大数据时代，如何通过高效的数据挖掘技术，并充分应用商业智能，对海量数据进行深入分析，成为了企业获取竞争优势的重要手段。
本文将通过几个案例，来分析大数据分析的数据挖掘技术与商业智能的应用。
案例一：零售领域的用户价值分析一个零售企业希望通过数据分析来了解其客户群体的特征和行为习惯，以更好地制定销售策略和优化产品组合。
首先，该企业通过收集大量的销售数据、会员数据和社交媒体数据，建立了一个综合数据库。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，找出用户的行为模式和购买偏好。
通过对用户进行聚类分析，该企业成功将客户分为不同的群体，并确定每个群体的特征和需求。
最终，该企业能够根据用户群体的特征，针对性地进行产品推荐和促销活动，提高销售额和客户满意度。
案例二：金融领域的风险预测与控制一家金融机构希望通过数据分析来提高风险管理水平，预测和控制贷款违约的风险。
通过收集大量的贷款数据、借款人信用报告和外部市场数据，该机构建立了一个包含多种指标的风险评估模型。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，识别出影响贷款违约的主要因素。
通过建立预测模型，该机构能够根据借款人的个人特征和市场环境，对贷款违约风险进行准确预测。
通过及时调整贷款策略和风险控制措施，该机构能够有效降低贷款违约率，提高贷款业务的盈利能力。
案例三：物流领域的运输路线优化一家物流公司面临着如何合理规划运输路线、减少运输成本的挑战。
该公司通过收集大量的运输数据、地理信息数据和天气数据，建立了一个运输网络模型。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，找出影响运输效率和成本的主要因素。
通过建立优化模型，该公司能够根据货物重量、运输距离和道路状况等因素，自动规划最佳的运输路线。
通过优化运输路线，该公司能够提高物流效率，降低运输成本，提升市场竞争力。
大数据分析和数据挖掘的技术与应用随着互联网的发展和普及，数据的规模与数量呈现爆炸式增长。
从数百万条到上亿甚至上千亿条的数据已经成为常态。
在这些数据中，蕴含着很多有价值的信息。
但是由于数据的规模庞大，很难手动筛选出有用的内容。
因此，大数据分析和数据挖掘这两种技术应运而生。
大数据分析是指通过对海量数据的收集、存储、处理、分析和应用，以找出隐藏在数据内部的规律、趋势和机会的过程。
从原始数据到有效洞察的转化需要使用数据科学技术。
大数据分析已经被广泛应用于金融、医疗、电商、社交等不同领域，发挥了愈加重要的作用。
数据挖掘是一项从数据中提取出潜在信息、模式和关系的过程。
是从庞大数据中自动搜索存在于其中的关系和模式的过程。
数据挖掘基于大量的数据源，采用一系列计算机科学技术，提取和鉴别数据内部隐藏的模式、关系、趋势和规律等信息，从而发现各种潜在的问题。
大数据分析和数据挖掘的工作方式其实很类似。
但是其主要区别在于：·数据收集：大数据分析侧重于对所有相关数据收集，包括非结构化数据和结构化数据，而数据挖掘只收集特定数据源。
·数据分析目标：大数据分析需要事前确定分析目标，再收集数据分析。
数据挖掘则是在数据挖掘过程中随时调整分析目标。
·数据处理和分析：大数据分析需要面向各种处理工具和技术，最终呈现出来的是可视化和可交互的结果，以更好的展示数据内涵。
数据挖掘则是依靠算法对数据进行处理和分析。
最终生成统计模型或是数据集群。
大数据分析和数据挖掘价值不言而喻。
首先，通过这两种技术，可以快速精准的发现数据中的模式、规律、趋势和机遇，以制定更有效的应对策略。
在电子商务行业，通过数据分析和挖掘，商家可以迅速获得用户的消费行为，偏好以及产品评价等信息，从而实现“精准营销”，使广告成本更低、转化率更高，增加销售额。
在金融行业，通过机器学习，可以在客户还没有意识到自己有意向时，推荐相关的产品或教育他们更好的理财方式，此外也可以有效预防欺诈行为发生。
大数据的挖掘与应用随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，这些数据集合难以用传统的数据处理工具进行管理和处理。
然而，大数据中蕴含着丰富的信息和价值，只有通过挖掘和应用，才能真正发挥其潜力。
一、大数据的挖掘大数据的挖掘是指通过各种技术手段，从庞大的数据集合中提取有用的信息和知识。
大数据的挖掘可以分为以下几个步骤：1. 数据收集：大数据的挖掘首先需要收集大量的数据。
这些数据可以来自于各种渠道，如互联网、传感器、社交媒体等。
数据的收集需要注意数据的质量和完整性，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据清洗：收集到的数据往往包含噪声和冗余信息，需要进行数据清洗。
数据清洗是指对数据进行去噪、去重、填充缺失值等操作，以提高数据的质量和准确性。
3. 数据存储：大数据的存储是一个重要的环节。
由于大数据的规模庞大，传统的数据库管理系统无法满足存储和处理的需求。
因此，需要使用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等，来存储和管理大数据。
4. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据变换、数据规约、数据离散化等操作，以便更好地适应挖掘算法的需求。
5. 数据挖掘算法：选择合适的数据挖掘算法对数据进行挖掘。
常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
根据具体的应用场景和需求，选择合适的算法进行挖掘。
6. 挖掘结果评估：对挖掘结果进行评估和验证。
评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等，以评估挖掘算法的性能和效果。
二、大数据的应用大数据的应用涵盖了各个领域，如金融、医疗、交通、教育等。
以下是几个典型的大数据应用案例：1. 金融领域：大数据在金融领域的应用非常广泛。
通过对大量的金融数据进行挖掘和分析，可以预测股市走势、风险评估、信用评级等。
同时，大数据还可以用于反欺诈、反洗钱等方面，提高金融安全性。
2. 医疗领域：大数据在医疗领域的应用可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发等。
大数据的挖掘和分析技术及应用在当今信息化的时代，大数据已经成为各行各业得以发展的重要基石之一。
大数据挖掘和分析技术，作为大数据的核心应用技术之一，其在商业、医疗、金融、政府等领域的应用得到越来越广泛的认可和重视。
本文从大数据挖掘和分析技术的基础知识出发，深入探讨了其发展历程和现有应用情况，并简单预测了其未来发展趋势。
一、大数据挖掘技术的概述大数据挖掘技术是指从海量数据中获取有价值信息的一种技术手段。
通过对数据的获取、处理、分析和模型建立，可以发现并提取其中的关联规则、异常点、趋势、模式等等。
其核心思想在于对数据进行加工，挖掘出其中的潜在价值，为机构或企业提供参考依据。
二、大数据分析技术的概述大数据分析技术是指将大数据进行筛选、计算、分析和可视化等一系列操作，得到有用的洞察和结论的技术。
它是一种好的决策工具，可为企业的经营管理、市场营销、风险管理和人才管理等提供有力的支持。
分析技术充分利用互联网各种数据源，从而挖掘其中鲜为人知的结果或信息，进而发现有利的营销机遇或其他商业模式。
三、大数据挖掘和分析技术的历史和现状大数据挖掘和分析技术得以迅速发展，受益于近几年国内外IT技术和通信技术的迅速发展，尤其是云计算、移动互联网和人工智能等技术的诞生和发展。
同时，大数据汇聚与存储的技术、新型应用模式以及跨界创新产物的兴起，也为大数据挖掘和分析技术打下了坚实基础。
在商业领域，各大企业为提高数据的价值和利用，积极在数据挖掘和分析领域做出尝试。
在福特、可口可乐、波音、华为、京东等国内外著名企业，业务实践中已经成功应用了各种大数据挖掘和分析技术，如基于数据挖掘的消费理解、基于征信评分的风险预测、基于机器学习的推荐系统等。
四、大数据的挖掘和分析技术应用领域商业领域是大数据挖掘和分析技术最广泛的应用领域之一。
比如对于营销市场部门而言，通过挖掘客户消费行为和产品偏好等信息，制定出更为合适的产品营销策略。
对于金融来说，数据挖掘和分析可以帮助预测债务信用风险、最大化利润等。
数据挖掘技术在大数据分析中的应用随着信息技术的飞速发展，数据量也越来越庞大，这就促使了数据挖掘技术的快速崛起。
数据挖掘技术是指从数据库中获取信息并进行分析、挖掘出有用的信息的过程。
在大数据分析中，数据挖掘技术发挥着越来越重要的作用。
本文将详细阐述数据挖掘技术在大数据分析中的应用。
一、数据挖掘技术与大数据分析数据挖掘技术是从大量数据中挖掘出有意义的信息，这些信息可以是隐含的、未知的或者新颖的。
而大数据分析是从海量数据中提取有效信息的过程，它可以使企业或组织更好地决策和实现业务目标。
数据挖掘技术和大数据分析有很大的关联，数据挖掘技术是大数据分析中的一项重要技术手段。
二、数据挖掘技术在大数据分析中的应用1.决策树决策树算法是数据挖掘中常用的一种分类算法，可以帮助企业或组织快速分析数据并做出决策。
例如，在金融领域，银行可以根据客户的数据（如年龄、职业、收入等）构建决策树，预测客户是否会逾期还款，从而及时采取措施，减少损失。
2.聚类聚类是将相似对象分组的过程，该过程可以帮助企业或组织快速分析客户群体和商品类型，挖掘出其中的规律和特点。
例如，在电商领域，企业可以通过聚类算法将消费者分为不同的群体，然后根据不同群体的喜好和偏好，向不同群体推荐不同的商品，从而提高销售额。
3.关联分析关联分析是指在数据集中挖掘高度相关的数据，以发现数据集中的规律和关系。
例如，在零售行业，企业可以对销售数据进行关联分析，挖掘出商品之间的关联性，以便更好地制定促销策略。
4.文本挖掘文本挖掘可以将大量的非结构化文本数据转化为结构化数据，并提取出其中的有用信息。
例如，在舆情分析中，可以通过文本挖掘技术快速分析大量的新闻和社交媒体数据，并了解公众对某一事件或话题的态度和看法。
三、数据挖掘技术在大数据分析中的优势1.快速准确大数据分析通常需要处理海量数据，使用传统的手动方法处理数据耗时费力且容易出错。
数据挖掘技术可以通过算法迅速地对海量数据进行处理，准确地提取出有用的信息。
大数据时代的数据挖掘与应用摘要：随着社会经济水平的不断提高和信息时代的不断发展，数据挖掘在社会的各个领域中得到广泛的应用和普及，给人们的生活方式、学习方式和工作方式带来方便的同时，却引发了一系列的网络安全问题。
基于此，本文针对大数据和大数据时代的概念进行了概述，分析了数据挖掘应用的分析方法，在此基础上探讨了大数据时代数据的挖掘与应用。
关键词：大数据时代；数据挖掘；应用引言如今是一个数据时代，互联网的飞速发展使人们的各项信息都可以被数据化，所以数据挖掘技术有着十分重要的意义。
在经济发展的过程当中，数据挖掘技术是一种新的数据库技术，通过从生活当中存在的海量数据来挖掘一些相应的价值规则。
在不断发展的过程当中，高度重视数据挖掘技术，能够令人们在上网过程中得到更好地体验，同时提高人们上网的网络速度，减少人们浪费在互联网上的时间。
数据挖掘技术的出现令用户们利用网络的情况数据化，让用户们的上网体验感更好，以此提高用户体验感。
1大数据挖掘技术的重要性大数据时代的数据挖掘大数据的合理挖掘和整理，让经营者在海量的数据中提取出对经营的最有利的黄金数据，推动经营盈利的最大化是大数据背景中数据挖掘重要意义的体现，因此数据挖掘的本质就是对一系列数据的处理和分析，通过分析和处理找出对自己最有利的信息。
大数据时代是人类在信息上的一次历史性的颠覆，其对人民的生产生活有着深远的影响，拉近人与人之间的距离，世界联系得更加紧密。
相对于以前的种种实体资产的重要性，转换成对各类信息资源的重视性，大数据时代下的数据资源已成为人类的一种宝贵财富，而这些海量的数据资源就如一座堆积而成的宝藏山，需要人民采用科学合理的方法去挖掘，因此在大数据时代的潮流中，如何学会数据的挖掘和深加工是理财致富的一条重要途径。
2数据挖掘技术的分析方法2.1关联分析自然界中的事物具有一定得联系，借助这一特征在数据挖掘的过程中借助不同数据之间的联系区别，能够更好查找数据集合与对象集合之间的因果结构。
大数据时代：数据价值挖掘与应用随着互联网技术、移动设备以及物联网技术的发展，我们进入了一个以数据作为驱动力的时代。
海量的数据流动着，为企业和社会带来了巨大的商业机会和社会效益。
然而，使这些数据具有实际价值的是数据的挖掘与应用。
本文就大数据时代数据价值挖掘与应用进行探讨。
一、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发掘出知识、模式、规律等，并进行预测和分析的一项技术。
其目的在于发现数据中隐含的关系，挖掘数据中的价值信息，以获得商业、经济、科学、医学等领域的洞见和决策支持。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列等多种方法，在不同领域具有广泛的应用，例如金融风险评估、医学诊断、电子商务推荐、智能驾驶等。
二、数据应用数据挖掘得到的信息，需要进一步应用于决策中，创造实际价值。
数据价值的实现方式包括但不限于以下几种：1. 商业场景在商业领域，数据分析可以为企业提供洞见，优化营销策略并提高营销效率，调整企业战略并提升市场竞争力。
例如，海量的交易数据可以帮助金融机构识别风险，保障客户资产安全；电商企业可以利用用户行为数据，定向投放广告以提升广告点击率和成交率。
2. 社会组织数据的价值不仅仅局限于商业领域，社会组织也可以运用数据挖掘技术，优化公共服务。
例如，公安部门可以通过数据分析技术，提高犯罪破案效率；医学机构可以对医疗数据进行挖掘，提高疾病诊断的准确性和治疗效果。
3. 个人用户在个人用户方面，数据挖掘可以为用户提供更加个性化和便捷的服务。
例如，智能音箱可以根据用户的语音指令，提供个性化的服务，甚至可以通过推荐算法，进行智能学习，为用户提供更加精准的推荐服务。
三、数据强化决策数据挖掘和应用，对于企业和组织决策十分重要。
在竞争激烈的市场环境中，数据分析可以帮助企业家、管理者在短时间内获取商业洞见，及时地调整策略，以快速响应市场变化。
同时，数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的诉求，推出更加符合市场需求的产品和服务，提升用户体验和忠诚度。
大数据时代的数据分析与挖掘应用随着互联网技术的迅速发展和普及，每天都有数以亿计的数据在我们周围产生和流动。
这些数据包含了各行各业的信息，对于企业与个人而言，是宝贵的经济资源和商业资产。
但是面对如此庞大的数据量，如何进行有效的分析和挖掘，将其转化为实际利益，成为了摆在很多企业和个人面前的难题。
一、数据分析的基本概念首先，我们需要明确数据分析的基本概念。
所谓数据分析，就是利用相关的统计学、数学运算和机器学习算法等方法，去发现和提取数据中的有用信息，并将其转化为有意义的结论或决策支持。
数据分析可以应用于各种类型的数据，包括数值、字符、图像、音频和视频等等。
它的主要目的是为了去理解数据所反映的问题和现象，并从中发掘商业机会，做出有效的决策。
二、数据分析的基本流程数据分析的流程包含了以下几个步骤：1. 数据收集：通过各种手段（如网络、传感器等）收集数据，并对数据进行初步的清理和预处理，比如去除噪音、处理缺失值、标准化和归一化等等。
2. 数据存储：将收集到的数据存储到相应的数据库或文件中，以便后续进行查询和分析。
3. 数据预处理：对于收集到的大数据进行一些初步的处理和筛选，以保证数据的质量和可靠性。
这包括了数据采样、特征抽取和变量选择等等。
4. 数据分析：选择合适的算法，对数据进行分析和挖掘，提取数据中的有用信息，包括发现数据间的关联性、分析数据中的趋势和偏差、构建数据模型等等。
5. 结果解释：将分析出来的结果解释给客户或相关方（如企业高管、政府官员、科研人员等），并给出相应的建议或决策支持。
三、数据挖掘的基本技术除了数据分析之外，数据挖掘也是将大数据转化为实际效益的重要手段。
所谓数据挖掘，是指从大量数据中发掘隐含的、未知的有意义的信息和知识，以发现数据中的价值。
数据挖掘涉及的技术包括了分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、时序模式挖掘、异常检测等等。
其中，分类技术是将数据集合分成若干个群体，根据不同的属性将数据进行归类。
大数据的挖掘和分析技术及应用随着信息时代的到来，人们逐渐意识到，数据不仅是一种产生、存储和传输的技术，更是一种能够解决问题、推动科技进步的资源。
而在大数据兴起的时代，数据分析已经成为一种重要的技能。
大数据的挖掘和分析技术不仅可以帮助企业进行市场分析、产品调研，还可以促进医疗、环保、交通等各行各业的发展。
I. 大数据挖掘技术大数据挖掘技术是指通过计算机技术和算法，从大数据中提取出有用的信息，例如数据模式、数据关联、数据聚类、数据分类等。
大数据挖掘的过程包括数据清洗、特征提取、模型构建、算法优化等步骤。
1.1 数据清洗数据清洗是大数据挖掘的第一步，也是非常重要的一步。
在大数据领域中，数据的来源、格式和规模都非常复杂，有时候还包含一些无用或不规则的数据。
在进行数据挖掘之前，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据准确性和完整性。
1.2 特征提取特征提取是将原始数据转化成可用于分析和建模的特征的过程。
对于特征提取，通常采用数据降维、特征选择等技术，可以大大减少特征的复杂度，提高算法的效率和准确性。
1.3 模型构建模型构建是指根据挖掘任务的不同，对数据进行合理的分类、聚类、预测、关联等算法的组合，构建出合适的数据挖掘模型。
1.4 算法优化算法优化是指根据特定的问题和实际情况对模型进行修正和优化。
优化算法可以大幅提高挖掘效率和准确性。
II. 大数据分析技术大数据分析技术是指通过对大数据的统计分析、数理建模、机器学习等方法，解析大量数据中的价值和规律，为企业和个人决策提供支持。
2.1 统计分析统计分析是大数据分析中使用最广泛的方法之一。
通过对数据的抽样、计数、描述、分布等统计方法，分析数据的趋势、变化、规律等。
2.2 数理建模数理建模是通过对现实问题建立数学模型，在模型的基础上进行模拟和预测的一种数学方法。
数理建模在大数据分析中得到了广泛的应用，如通过建立模型预测股票走势，物流配送等方面。
2.3 机器学习机器学习是一种人工智能的分支，是让计算机从已有的数据中学习，进而预测新数据的技术。
大数据与数据挖掘概述：大数据与数据挖掘是当今信息时代的重要领域，它们的应用范围广泛，包括商业、医疗、金融等多个领域。
本文将详细介绍大数据与数据挖掘的概念、应用、技术和未来发展趋势。
一、概念：1. 大数据：大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，无法用传统的数据处理工具进行管理、处理和分析。
大数据的特点包括“3V”：数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。
2. 数据挖掘：数据挖掘是从大数据中发现并提取出实用的信息和知识的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术，通过分析数据集中的模式、关联和趋势，揭示数据暗地里的规律和价值。
二、应用：1. 商业领域：大数据与数据挖掘在商业领域的应用非常广泛。
例如，通过分析消费者的购买历史和行为模式，企业可以进行精准的市场定位和个性化推荐，提高销售额和客户满意度。
此外，大数据还可以匡助企业进行风险管理、供应链优化和运营效率提升等方面的工作。
2. 医疗领域：大数据与数据挖掘在医疗领域的应用可以匡助医生进行疾病预测、诊断和治疗方案选择。
通过分析大量的医疗数据，包括病历、影像和基因数据等，可以提高医疗决策的准确性和效率，改善患者的治疗效果和生存率。
3. 金融领域：在金融领域，大数据与数据挖掘可以匡助银行和金融机构进行风险评估和欺诈检测。
通过分析客户的交易记录和行为模式，可以识别出潜在的风险和异常行为，保护客户的资金安全和金融市场的稳定。
三、技术：1. 数据采集与存储：大数据的处理首先需要进行数据的采集和存储。
常用的数据采集方式包括传感器、社交媒体、日志文件等，而数据存储可以选择传统的关系型数据库或者分布式文件系统等。
2. 数据清洗与预处理：由于大数据的来源多样和规模庞大，数据中往往存在噪声、缺失值和异常值等问题。
因此，在进行数据挖掘之前，需要进行数据清洗和预处理，包括去除噪声、填补缺失值和处理异常值等。
3. 数据分析与建模：数据分析和建模是数据挖掘的核心环节。
大数据时代的数据挖掘技术与应用刘昌贤（重庆大学计算机学院，重庆 400044）摘要：随着大数据时代的到来，各行各业在数据采集、传输、共享等方面实现了较大便利，目前，数据已经不再只是特定的数字和额度，更是一种非物质产物，大数据时代背景下，各种数据都有其特定的存在价值，大数据时代已经实现信息高速发达，数据挖掘技术在此背景下应运而生，数据挖掘技术不仅能够对特定的数据信息进行手机、整理、分析，还能够实现数据的日常管理，并且打破传统信息互扰的局面，实现数据的实时应用，如今，数据挖掘技术已经被应用于社会各行各业之中。
本文从分析数据挖掘技术的概念和功能为出发点，就大数据时代下的数据挖掘技术及其应用展开了讨论，并对数据挖掘技术在各行各业中的促进作用进行了分析。
关键词：大数据时代；数据挖掘技术；应用中图分类号：C37 文献标识码：A 文章编号：2096-4609（2019）03-0001-002一、引言尽管大数据能够将数据进行集优化处理，并对其进行相应的管理工作，但是，在实际的数据操作过程中，仍然存在着信息搜索不准确的问题，数据挖掘技术的产生能够有效解决这个问题，并且能够在准确搜索数据的过程中对数据信息做出相应的编辑和处理。
目前，各行各业对于数据需求正在明显增多，传统互联网产业已经发生了明显变化，大数据时代已经来临，而大数据时代背景下产生的数据挖掘技术也必将成为未来市场中各行各业进行数据分析的专业手段，未来，数据挖掘技术将被应用到更多的行业之中。
二、数据挖掘技术的概念及功能（一）数据挖掘技术的概念之所以被称之为“数据挖掘”，主要是因为该项技术主要用来处理一些随意性很强或者是十分模糊的数据，也就是对一些不精确数据进行深度挖掘，这个过程就是数据挖掘过程，所应用到的相关技术即为数据挖掘技术。
（二）数据挖掘技术的实施步骤数据挖掘的十分复杂，并且有很多种数据挖掘方法，针对不同的方法都会有其不同的处理步骤，但其处理步骤大致相同，主要分为以下三个步骤：第一，对需要进行挖掘的数据进行前提判断，分析是否具有挖掘意义；第二，对数据进行标准衡量，选择符合挖掘标准的数据，清理残余数据；第三，对数据进行深度挖掘，并得出最终结果。
（三）数据挖掘技术的主要功能数据挖掘技术在各行各业中都具有重要作用，能够针对大数据中行业所需数据进行准确定位，并挖掘出实用数据，数据挖掘技术不仅能够对数据进行深度挖掘，还能够根据所得数据进行准确的市场预测，并且对数据的合理性进行准确判定。
数据挖掘技术的这一功能集中体现在市场预测中，通过数据挖掘技术从大数据库中提取所需数据，并对这些数据的未来有效性进行合理预测，在对数据进行深度挖掘后，为市场行业提出准确的市场预测信息。
同时，数据挖掘技术还具有一定的行为判定功能，数据挖掘技术能够对数据中的变量进行动态分析，对于客观存在的数据进行准确判定，并最终在准确分析的基础上获得所需数据，并描述出挖掘对象的基本特征。
三、数据挖掘技术的方法数据挖掘技术的方法有很多种，这主要是为了能够适应更多行业对数据的需要，由于大数据是一个十分庞大的信息资源库，所以想要利用数据挖掘技术对其中的数据进行精准分析，就要使用不同的数据挖掘技术方法，具体内容如下：（一）聚类分析法所谓聚类就是把不同数据分组归类，将零碎的数据转变为有条理的信息。
但聚类对于分类不仅仅是普通的分类，在不清楚对象的条件下，在数据组中找寻有意义的数据信息。
因此，该类方法的缺点为不能精确地将数据信息分类，这也是此方法只运用于心理学、数据识别等领域的原因。
（二）关联性分析法任何事物之间都存在一定的关联性，这也是数据的基本特征之一，想要在庞大的数据库中获得所需数据，就要发现数据与数据之间存在的规律性。
关联性分析法就是在这一背景下应运而生的，该方法能够利用数据之间的关联性挖掘相关数据，并通过众多具有关联性的数据中搜索出最终所需数据，然后进行数据的分辨和处理，并最终应用到行业分析之中。
（三）特征性分析法随着国家各种产业的不断发展，数据正在呈现出逐渐增多的趋势，面对数量众多且种类复杂的数据，必须要根据数据的特征对其进行分类，该过程中要使用到计算机设备，利用计算机对数据进行虚拟分类，然后根据所需数据的特征对已经分类的数据进行深度挖掘，最终得出所需数据。
四、大数据时代数据挖掘的应用之所以数据挖掘技术能够被应用到诸多领域之中，主要是因为数据挖掘技术能够适应各个行业环境，各行各业通过数据挖掘技术能够获得所需数据，并进行准确市场预测，这不仅能够增强企业竞争力，也能够提升生产效率和经济效益。
相关国家部门和社会机构通过数据挖掘技术能够对相关数据进行处理和分析，并做出最终整合，能够有效提升管理效率，大数据时代背景下，各行业对数据挖掘技术的需求显而易见。
（一）科研领域科学研究需要大量数据为科研进程提供支撑，所以在科研领域中，数据是十分重要的，无论是资料数据，还是实验数据，都至关重要，既要对数据之间的关系进行分析，还要对数据的最终统计结果进行分析，基于此，数据挖掘技术开始被应用于科研领域。
数据挖掘技术能够通过科研项目提供的信息作为依据对科学研究过程中的所需数据进行挖掘，并以最快的速度迅速罗列出所需数，为科研人员提供实验参考。
（二）电信领域随着互联网的发展，电信企业也随之兴（下转第3页）·1·到提前科学规划，合理控制布局，做到因地制宜。
主张大中小城市和小城镇协调发展、产业和城镇融合发展。
在协同联动中推进城镇化发展，规划好空间、规模、产业三大结构，坚持以市场需求为导向，积极培育和发展镇区特色产业，发展低能耗、低污染的产业，延长产业链，加快重点镇园区建设。
（四）集约发展与生态文明世界城镇化规律表明，一个国家经济发展水平在较低水平，环境污染的程度较轻，但是随着经济发展，环境污染由低趋高，环境恶化程度加剧; 当人均收入达到一定水平后，就到达某个临界点或称 “拐点”以后，环境污染又由高趋低，生态逐渐得到改善。
城镇化从本质上讲也是一个提高经济效率、减少资源消耗和环境污染的过程，由中国城镇化发展道路上轻视环境污染向新型城镇化所提倡的绿色低碳发展理念转变的过程。
十八大以来我们党坚持绿色发展理念，提出绿水青山就是金山银山，持续不断推进生态文明建设。
“当前我国总体上正处在城镇化发展中期阶段，客观上已进入污染排放应当下降的时期。
[6]”新型城镇化以生态文明为基本原则，正值坚持集约、绿色发展的美丽中国建设关键时期，顺应了十九大报告提出的“建立健全绿色低碳循环发展的经济体系”。
（五）文化传承与彰显特色走新型城镇化道路，尤为重要的一点是能否“留得住乡愁”。
发展中国特色先进文化并不是要全盘否定乡村文化，乡村文化中所蕴含的传统哲学与道德是正是城市生活中的灰色建筑中所欠缺的，追求城镇化发展，我们应始终不忘对于中华民族优秀传统文化的继承与弘扬以及对于乡村文明的保护。
新型城镇化强调因地制宜，提倡保护当地文明古迹、地域风貌和自然生态环境，提升居民对于地域文化的认同和参与，打造乡村特色产业建设，推动特色文化发展。
因此，走新型城镇化道路急需延续对中国民族优秀传统文化的弘扬，加强规划引领，保证乡村文化的完整，从而推动农村文化和城市文化的交互共融，实现各美其美、美美与共、和谐共生的文化繁荣景象。
【作者简介】荆扬（1994-），男， 硕士，研究方向为马克思主义中国化。
【参考文献】[1]高家骥,李雪铭,张英佳.马克思恩格斯城乡关系思想对中国城镇化道路的启示[J].辽宁师范大学学报,2015,38(06):726-731.[2]《马克思恩格斯全集》第23卷[M].北京:人民出版社,1995:551.[3]张晖颖. 以人为本是城镇化的根本原则[N]. 中国社会科学报,2014-12-29(C04).[4]徐晓军.“四化同步”发展新型城镇化:主要困境及推进路径[J].江汉大学学报(社会科学版),2015,32(01):13-19+122.[5]郭永丰.探析新型城镇化道路的显著特点[J].经济研究导刊,2015(08):83-84.[6]李思林.新理念引领新型城镇化建设[J].中国市场,2016(43):193+197.（上接第1页）起，因为电信企业拥有大量的数据信息，不得不为人民提供更好的服务。
由于该数据的综合性很强，使其服务受到限制，造成服务质量不好。
但数据挖掘技术刚好能够改善这种情况，能使数据条理化，并对数据进行有效分析，全方位了解、记录用户信息，解决服务过程带来的麻烦问题。
因此，数据挖掘为电信企业的服务提供有效地用户信息，为该企业提供了一个高效、优化的基础。
（三）教育领域教育领域十分重视学生的个人发展情况，而学生个人发展情况只有相关的数据才能够准确的反映出来，学校会对学生的成绩以及各科目的学习情况进行汇总，并制成数据。
数据挖掘技术在教育领域中的作用就是对学生各项基本素质进行准确分析，并获得最终分析结果，为学校和教师在管理工作和教育过程中提供了数据参考，进而提升管理效率和教学质量。
（四）制造业随着人民生活水平的提高，人们对产品的品质要求越来越高。
而对于该领域，可以说最重要的就是产品的相关数据，从而使数据挖掘技术对此领域起到很大的作用。
对产品的数据归类整理，再加之分析，合理地对比产品的优缺点，从而使制造业可以根据这些数据改良产品，并提高产品的生产率，为制造商提供了更高的收益，也为客户提供了更优的产品。
因此，在此领域中合理运用数据挖掘技术，可以使制造业的发展不断得到推动。
（五）市场营销领域市场营销领域是最早应用数据挖掘技术的领域，也是最需要数据挖掘技术的领域，这主要是由其自身行业特性所导致的，市场营销行业需要对客户信息进行精准分析，并对客户进行精准定位，通过最终的数据分析结果来为客户提供精准服务，数据挖掘技术有效地提升了市场营销领域的服务能力和销售业绩。
（六）税收征管领域过去20年，我国税收征管信息化走完了从零星分散到集中统一的进程，税收管理与服务过程完全实现了数据化，税务数据、第三方涉税数据、互联网涉税数据高速积累、集中。
税务系统的数据利用方式正由传统的查询与汇总走向信息综合应用阶段，利用数据优化纳税服务、提高征管质效、防范税源流失、促进经济发展、提升政府决策已成为业内共识。
数据挖掘、数据仓库等技术在税务征管中的相关应用研究已经有所开展，分类、聚类等算法以及数据仓库在税源预测、纳税服务、纳税评估、税务稽查、信用评定等方面逐步实践。
随着国地税数据的归并、自然人涉税信息库的建立，上述应用将成为该行业的重要支撑。
五、结束语大数据具有动态性特征，其中的数据在不断变化，数据种类也越来越复杂，数据挖掘技术也在不断改进，越来越多的行业开始应用数据挖掘技术，无论是财务审计，还是企业经营，都离不开数据挖掘技术的数据支撑。
