大数据时代的数据挖掘及应用

大数据背景下数据挖掘技术的应用研究

摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。

关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用

大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。

正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。

一、数据挖掘技术的概述

数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。专家样本和分析样本经过结果评价和建模规则等筛选，在最后产生搜索者所需要的挖掘结果。上述就是一般数据挖掘的数据模型的建立过程。整个过程也被认为是三个主要阶段：预处理阶段、挖掘阶段和知识表示及模式评价阶段。数据的预处理阶段主要是将系统采集到的最初始的数据转化为符合探索者需求的有用数据。数据挖掘就是根据存储的数据中数据的一般特性，选择合适工具，通过使用案例推理、规则推理等方法处理一般信息，其需要着重注意的地方在于挖掘任务。知识表示和模式评价阶段主要是进行评价工作，要求系统较为精准的将数据进行阐释，最终形成一套易于搜索者理解的表述方式。

大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析

随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。

案例一：天猫双十一数据分析

天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。

首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。

案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用

沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。

案例三：社交网站中的数据挖掘应用

社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。

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。生物医学领域则可以通过挖掘大量体内数据获得关于蛋白质互作、基因表达模式的差异分析以及病例分析等等。政府领域的数据挖掘应用相对追求效率与公平，通过数据分析，实现政府公共服务系统信息化和服务精准化等。

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。