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数据挖掘与数据仓库技术的应用和前景分析作者：郎裕来源：《消费电子·理论版》2013年第06期摘要：近年来，我国社会正在朝向信息化的方向健康发展，在此过程中，数据挖掘与数据仓库技术在其中发挥着重要的作用，并给整个社会带来了巨大的变化，本文首先介绍了数据挖掘技术与数据仓库技术的概念，然后简述了其在社会中的应用以及发展前景，以供参考。
关键词：数据挖掘技术；数据仓库技术；应用；发展前景；分析中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 12-0000-02随着决策理论、计算机技术、人工智能、信息技术等各项先进技术的出现与发展，决策支持系统作为电子数据处理系统也有了得到了较快的发展。
为了满足决策支持系统的发展需要，数据挖掘与数据仓库技术应运而生。
可以说数据仓库与数据挖掘技术是建立在关系数据库、处理分布式技术以及网络技术的基础上而不断发展起来的，它能够通过分散的易购环境来解决数据源，并得到准确可靠的信息。
要想解决信息技术在发展中的问题，就需要拥有大量的、准确可靠的信息。
此时数据挖掘与数据仓库技术就发挥着非常重要的作用。
以下就这两项技术的应用与发展前景进行分析。
一、数据挖掘技术的概述（一）数据挖掘技术的含义所谓数据挖掘及时也就是在数据库中获得最有效的、潜在有用的、最有价值的以及最后能够被理解的模式的一种过程，从简单的含义来讲，数据挖掘技术也就是在大量的数据中获取更加有用的知识。
它主要是建立在机器学习、模式识别等领域上发展起来的，并受到人们的广泛关注与青睐。
在数据挖掘及时当中，数据分析是一项非常重要的技术，其中最为常见的分析方法有领悟式分析、相关关系分析、聚类分析等。
其中聚类分析是最重要的一种分析方法。
数据挖掘技术主要是为了满足用户的需要，将数据库当中的知识信息按照某种规律排列并提取出来的一项技术。
在数据挖掘与分析的过程中，采用聚类分析法可以将含有一些主观因素的信息准确无误的传达给用户，满足用户的需要。
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。
数据挖掘技术分析与研究摘要：随着现代信息技术、网络、数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，各种类型信息数据越来越多。
数据挖掘就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
对大量数据进行高速的分析和提取。
关键词：数据挖掘；决策算法；遗传算法；近邻算法中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0065-01一、数据挖掘概念及技术数据挖掘就是又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：knowledge-discoveryindatabases，简称：kdd）中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于associationrulelearning）的信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
其实实质是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
其方法如下：（一）人工神经网络：数据挖掘中使用最为广泛的技术，神经网络的数据挖掘方法就是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据中发现用于预测和分类的模式。
神经元网络适用于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、关联、演变分析和离散点分析。
（二）决策树归纳算法：从关系数据库中提取关联规则是主要的数据挖掘方法之一，挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式，适合于探测式知识的发现，广泛用于医学、制造和生产、金融分析、天文学和分子生物学。
（三）遗传算法：分类和预测是数据分析的两种重要形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
主要方法包括：决策树，判定树、贝叶斯法、bp神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等。
利用AI技术进行数据挖掘的方法与步骤一、引言数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程，它涉及到选择合适的技术和方法来发现隐藏在大数据背后的潜在关系和模式。
随着人工智能（AI）技术的快速发展，利用AI进行数据挖掘已成为实现精确分析和深入集市了解客户行为的重要手段。
本文将介绍利用AI技术进行数据挖掘的方法与步骤。
二、准备阶段在进行数据挖掘之前，我们需要明确以下几个方面：1. 目标：定义清楚所要解决的问题或达到的目标。
例如，预测销售额增长趋势或发现客户购买偏好。
2. 数据收集：收集与目标相关的数据，并对其进行清洗和整理。
这包括去除重复值、处理缺失值和异常值等。
三、特征工程特征工程是指通过对原始数据进行加工处理，提取出更有用且具有代表性的特征来辅助机器学习模型建立。
以下是一些常见的特征工程方法：1. 特征选择：根据特征与目标变量之间的关系选择最有价值的特征。
常用方法包括相关系数分析和方差分析等。
2. 特征转换：通过对原始数据进行不同的转化，例如取对数、平方根等，来提升特征的表达能力。
3. 特征创造：利用领域知识或专业经验构建新的特征，从而增加模型的预测能力。
四、模型选择与训练在选择模型时，需要考虑数据类型、目标和业务需求。
以下是几种常见的AI模型应用于数据挖掘的情况：1. 决策树：通过一系列决策节点构建一棵树结构，从而实现对数据的分类或者回归预测。
2. 支持向量机（SVM）：将原始数据映射到高维空间，寻找最优超平面分割不同类别的样本点。
3. 神经网络：由多个神经元层组成的网络结构，通过反向传播算法调整权重和偏置值以实现对数据的分类或者回归。
五、模型评估与优化在训练完成后，需要对模型进行评估并进行优化以提高准确性和性能。
以下是几个常见的评估指标和优化方法：1. 评估指标：例如准确率、精确率、召回率和F1-Score等，用于衡量模型的预测能力。
2. 交叉验证：将数据划分为训练集和测试集，通过多次训练和验证来评估模型的稳定性和泛化能力。
大数据时代的数据挖掘方法以及应用摘要：随着大数据技术的蓬勃发展，互联网已经渗透到各行各业的方方面面，无所不在。
其中，大数据处理技术是现代信息技术中最重要的组成部分之一，其主要功能就是对海量的信息进行快速处理，以便于人们及时了解当前世界的动态与未来发展趋势。
大数据技术的应用可以显著提升各类数据的利用效率，同时也为个人和企业的发展提供了可靠的科学支持。
目前，我国已经进入了大数据时代，人们对于数据分析与处理的能力提出更高需求，因此，数据挖掘技术被广泛运用于各个领域中，极大地推动着社会经济发展。
探究数据挖掘技术在大数据时代的应用，要求相关从业人员熟练掌握并运用数据挖掘技术，以降低工作成本的同时提高工作效率，为社会的长期稳定发展打下坚实基础。
关键词：大数据后台；数据挖掘；技术应用前言随着信息社会的迅猛发展，大数据技术、云计算技术和物联网技术层出不穷，这些技术在人们的日常生活中产生了大量的数据，从而推动社会进入了大数据时代[1]。
在这样的时代背景下，人们对数据分析的要求越来越高，同时对大数据技术的依赖程度也逐渐加深。
随着时代的发展，数据和信息的规模和数量呈现出显著的增长趋势，这也使得挖掘和应用的复杂度不断攀升。
数据挖掘技术就是通过对大量的数据进行分析和处理后得到有用的知识或者是规律，并将这些知识或规律用于指导实践活动，从而达到帮助企业获得竞争优势的目的。
提升挖掘数据信息的便捷性离不开数据挖掘技术的关键作用，这一技术的重要性不言而喻。
1大数据时代的数据挖掘技术数据挖掘的核心在于对数据源进行深入分析和研究，从中提炼出具有实际价值和深远意义的信息[2]。
目前企业信息化建设越来越重要，而随着信息技术的发展，大量的数据也随之产生。
由于数据库规模庞大，数据量巨大，因此在信息挖掘和传输过程中，必须进行早期检测以确保数据资源的有效管理、充分利用和合理配置。
企业要想提高工作效率就必须加强对数据的管理与维护，而数据质量又直接关系到数据的使用效果。
地质勘查中的数据挖掘与分析技术应用在当今的地质勘查领域，数据挖掘与分析技术正发挥着日益重要的作用。
随着地质勘查工作的不断深入和拓展，所产生的数据量呈爆炸式增长。
如何从海量的数据中提取有价值的信息，为地质勘查工作提供准确的决策支持，成为了地质工作者面临的重要挑战。
而数据挖掘与分析技术的应用，为解决这一难题提供了有力的手段。
一、地质勘查数据的特点地质勘查数据具有多源性、复杂性、时空性和不确定性等特点。
多源性体现在数据的来源广泛，包括地质测量、地球物理勘探、地球化学勘探、遥感、钻探等多种手段获取的数据。
这些数据类型多样，格式各异，如文本、图像、数值等。
复杂性则表现为数据之间的关系错综复杂，相互影响。
时空性指的是地质数据具有时间和空间的属性，反映了地质现象在不同时间和空间上的变化。
不确定性是由于地质现象本身的复杂性和勘查手段的局限性，导致数据存在一定的误差和不确定性。
二、数据挖掘与分析技术在地质勘查中的应用（一）数据预处理在进行数据挖掘与分析之前，需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗主要是去除噪声数据、纠正错误数据和处理缺失值。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和完整性。
数据变换是将数据转换为适合挖掘与分析的形式，如标准化、归一化等。
数据规约则是通过减少数据量来提高数据处理的效率，如抽样、聚类等。
（二）分类与预测分类与预测是数据挖掘中的重要任务。
在地质勘查中，可以利用分类算法对地质类型进行划分，如岩石类型、地层类型等。
预测则可以用于预测矿产资源的分布、储量等。
例如，决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机等都可以应用于地质勘查中的分类与预测问题。
（三）关联分析关联分析用于发现数据之间的关联关系。
在地质勘查中，可以通过关联分析找出地质特征之间的相关性，如某种岩石类型与特定的矿物组合之间的关联。
这有助于深入理解地质现象的内在规律，为地质勘查提供指导。
