关于数据挖掘研究现状及发展趋势的探究_任新社

数据挖掘技术发展与趋势分析一、数据挖掘技术的定义数据挖掘技术是指利用计算机技术和数学模型，从大量的数据信息中获取有价值的信息和知识的过程，它是一种对于未知数据，从数据集合中挖掘出隐含的、先前未知的、有潜在的、有用的信息的方法。

二、数据挖掘技术的发展历程1. 早期的统计学方法：数据挖掘技术的雏形可追溯到20世纪初期的统计学方法，主要利用图表、统计量等手段进行数据分析和数据挖掘。

2. 人工智能方法：20世纪60年代，人工智能方法逐渐被引入到数据挖掘中，主要应用在图像识别和自然语言处理等领域。

3. 机器学习方法：20世纪80年代，机器学习方法逐渐兴起，成为数据挖掘的主要手段，主要有决策树、神经网络、支持向量机等方法。

4. 数据挖掘软件的兴起：随着计算机技术的快速发展，数据挖掘软件也逐渐兴起，例如SPSS、SAS、WEKA等。

5. 应用领域的扩展：随着数据挖掘技术的不断发展，其应用领域也越来越广泛，包括金融、医疗、电信、社交网络等领域。

三、数据挖掘技术的趋势1. 大数据和云计算：随着大数据和云计算技术的不断发展，数据挖掘技术的应用场景会更加广泛。

2. 深度学习：深度学习是机器学习的一种，它可以对海量数据进行更加精准的分析，未来数据挖掘技术中深度学习将发挥越来越重要的作用。

3. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个分支，数据挖掘技术可以辅助自然语言处理技术，使其更加精准和有效。

4. 社交网络分析：随着互联网的发展和社交网络的普及，社交网络分析将成为数据挖掘技术的重要应用领域。

5. 数据隐私保护：随着大数据时代的到来，数据隐私保护问题也越来越突出，数据挖掘技术需要考虑如何保护用户的隐私。

四、总结数据挖掘技术的发展历程可以追溯到20世纪初期的统计学方法，经历了人工智能、机器学习等多次技术革新，并且随着大数据和云计算技术的发展，未来数据挖掘技术的应用场景会更加广泛，同时还需要关注数据隐私保护等问题。

计算机软件工程数据挖掘及发展趋势分析随着计算机技术的不断发展，数据成为了当今社会的一个重要资源。

越来越多的信息被数字化存储，这为数据挖掘技术的发展提供了更多的机会和挑战。

数据挖掘是一种通过利用计算机技术和统计学方法来发现数据之间的潜在联系和规律的过程，其在计算机软件工程中扮演着重要的角色。

本文将从计算机软件工程数据挖掘的定义、技术及应用实例入手，探讨其发展趋势，并对未来的发展做出一些展望。

一、计算机软件工程数据挖掘的定义计算机软件工程数据挖掘是指通过对软件工程领域的数据进行分析和挖掘，从中发现其中的规律和蕴含的知识。

这些数据包括软件开发过程中的代码、文档、用例、需求和质量指标等，以及软件运行过程中的日志、错误报告、用户行为等。

通过对这些数据的挖掘，可以帮助软件工程师发现软件开发和维护过程中的问题，提高软件质量和效率。

1.数据预处理数据挖掘的第一步是对原始数据进行清洗和预处理。

这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

数据清洗是指发现并纠正数据中的错误或不完整的部分，数据集成是指将来自不同源头的数据整合到一个统一的数据源中，数据变换是指将数据映射到合适的表达方式，数据规约是指减少数据量以提高挖掘效率。

2.数据挖掘技术数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。

分类是将数据分成不同的类别，聚类是将数据分成不同的簇，关联规则挖掘是找出数据中的关联关系，时序模式挖掘是发现数据中的时间模式。

这些技术可以帮助软件工程师发现软件开发和运行中的问题，并提供解决方案。

目前市面上有很多优秀的数据挖掘工具，如RapidMiner、Weka、Knime等，这些工具提供了丰富的数据挖掘算法和可视化界面，可以帮助软件工程师快速地完成数据挖掘任务。

这些工具的推出，使得数据挖掘技术在软件工程领域得到了更广泛的应用。

1.缺陷预测通过对软件开发过程中的数据进行挖掘，可以帮助软件工程师预测软件中的缺陷。

可以通过代码静态分析和软件可靠性模型来发现代码中的潜在问题，从而提前进行修复，降低软件的风险。

信息科学中的数据挖掘技术发展趋势分析随着信息技术的快速发展和大数据的出现，数据挖掘技术在信息科学领域中扮演着越来越重要的角色。

数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏在其中的有用信息的技术。

它结合了统计学、人工智能和机器学习等相关领域的方法和技术，通过使用算法、模型和工具来发现数据中的模式、规律和趋势。

在信息科学中的数据挖掘技术发展趋势方面，可以从以下几个方面进行分析：1.机器学习的应用：机器学习是数据挖掘中一项重要的技术，它可以让计算机通过学习数据的模式和规律来进行预测和决策。

随着深度学习和神经网络等机器学习技术的发展，数据挖掘将更加依赖于机器学习算法的应用。

未来，我们可以预见到更多复杂的机器学习算法将被应用于数据挖掘中，以提高数据挖掘的准确性和效率。

2.多源数据的挖掘：随着信息时代的来临，数据来源变得更加多样化和庞大化。

传统的数据挖掘技术主要针对的是结构化数据，而如今，大量非结构化和半结构化数据也成为了数据挖掘的重要来源。

未来的发展趋势将会更加注重多源数据的挖掘技术和方法，以从不同的数据源中发现更有价值的信息。

3.实时数据挖掘：传统的数据挖掘方法主要是对静态数据进行分析和挖掘，而随着物联网和社交媒体等大量实时数据的产生，实时数据挖掘成为了一项重要的技术需求。

未来，实时数据挖掘技术将得到更多的关注，用于实时监测和预测分析等领域。

4.隐私保护与数据安全：由于大数据的挖掘和分析涉及到大量的个人隐私数据，隐私保护和数据安全成为了数据挖掘技术发展中的一个重要问题。

未来的数据挖掘技术将注重隐私保护方法的研究，以保证在数据挖掘过程中个人隐私的保护和数据安全的可靠性。

5.可解释性与透明度：数据挖掘技术的结果应该能够被解释和理解，以便用户能够理解其背后的原因和推理过程。

未来，数据挖掘技术的发展将注重模型的可解释性和透明度，以提高数据挖掘结果的可信度和可操作性。

总之，信息科学中的数据挖掘技术将在未来继续发展壮大。

机器学习的应用、多源数据的挖掘、实时数据挖掘、隐私保护与数据安全以及可解释性与透明度等方面都将成为数据挖掘技术发展的重要趋势。

数据挖掘发展现状
数据挖掘是一种通过从海量数据中寻找模式、关系和趋势来提取有用信息的技术。

随着大数据时代的到来，数据挖掘的发展变得愈发重要和迫切。

当前，数据挖掘正处于快速发展的阶段。

一方面，数据挖掘技术正在不断提升和完善。

随着计算能力的提升和算法的创新，数据挖掘技术在处理复杂、大规模数据时取得了巨大进展。

各种新型的机器学习算法、模式识别方法和聚类分析模型等不断涌现，为数据挖掘的应用场景拓宽了可能性。

另一方面，数据挖掘在各个领域得到了广泛应用。

从金融、零售到医疗、交通，数据挖掘技术正在帮助各行各业发现隐藏在数据背后的有用信息。

在金融领域，数据挖掘可用于风险评估、欺诈检测等；在电子商务领域，数据挖掘可用于推荐系统、客户分类等；在医疗领域，数据挖掘可用于疾病预测、药物研发等。

数据挖掘的广泛应用使得其在商业和科研中具有巨大价值。

然而，数据挖掘也面临一些挑战和问题。

首先是隐私保护问题。

随着个人数据的大规模收集和使用，对数据隐私的保护变得尤为重要。

如何在数据挖掘过程中保护用户隐私成为一个亟需解决的问题。

其次是数据质量问题。

数据质量差劣会导致数据挖掘的结果不准确或不可靠，因此在数据挖掘前的数据清洗和预处理非常关键。

总的来说，数据挖掘正朝着更加成熟和广泛应用的方向发展。

随着对数据的需求不断增长，数据挖掘技术将在未来继续发挥
重要的作用，帮助人们更好地理解和利用数据。

同时，我们也要积极面对数据挖掘中的挑战和问题，不断探索解决方案，保持数据挖掘技术的健康发展。

数据挖掘与数据分析的发展趋势研究随着科学技术的不断进步，数据的重要性也越来越凸显。

数据挖掘和数据分析成为当前热门的研究领域，它们不仅可以帮助企业发现潜在的商机，提高市场竞争力，还可以帮助政府制定更科学的政策。

近年来，随着新技术的不断涌现，数据挖掘和数据分析也呈现出一些明显的发展趋势。

1.机器学习的广泛应用机器学习是数据挖掘和数据分析的核心技术之一，它能够帮助计算机不断学习和提高自己的能力。

机器学习已经在多个领域得到了广泛应用，比如物联网、人工智能、自动驾驶等。

在数据挖掘和数据分析中，机器学习的应用也是不可或缺的。

未来，机器学习将进一步深化和扩展，会更加广泛地应用在各个领域，让人们的生活更加智能化。

2.数据可视化的重要性不断提升数据可视化是将数据转化为图像和视觉元素，使得数据更加易于理解和传达的技术。

数据可视化已经成为数据挖掘和数据分析的重要手段之一。

在未来，数据可视化将不断提升其重要性。

随着数据规模不断扩大，传统的数据分析方法已经无法满足需求。

因此，数据可视化将成为数据分析师的必备技能之一，帮助他们更好地发现数据中的价值和趋势，为企业和政府制定更合理的决策提供更有力的支持。

3.大数据与云计算的深度融合随着互联网的不断发展，数据量呈爆炸式增长。

传统的数据处理方式已经无法满足需求，大数据和云计算成为了解决方案之一。

云计算的出现，大大降低了数据存储和处理的成本。

未来，大数据和云计算的深度融合将带来更多的创新和生产力，从而推动数据挖掘和数据分析的进一步发展。

4.深度学习技术的崛起深度学习是机器学习的一种，它是模拟人类肌肉神经元运作原理建立的一种算法，可以让机器实现复杂的判断和决策。

在人工智能领域，深度学习已经被成功应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。

在数据挖掘和数据分析中，深度学习技术也会被广泛应用，能够让机器更清晰地理解和处理数据，发现数据中的价值和趋势。

5.数据挖掘和数据分析服务的云化趋势随着云计算和大数据发展，越来越多企业将自己的数据存储在云端。

数据挖掘应用研究前沿和发展趋势作者：任冷来源：《科技与创新》2016年第16期摘要：互联网催生了大数据，在互联网渗透各个产业的过程中，同时也实现了数据电子化，使产生的大数据具备了前所未有的利用价值。

大数据将通过自己的“智慧”，重塑了很多产业。

因此，研究了数据挖掘在各行业的应用，以及在这些应用要求下面临的技术挑战和发展趋势。

关键词：数据挖掘；应用研究；新的挑战；发展趋势中图分类号：TP311 文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2016.16.007近年来，互联网已经融入我们生活中的方方面面，尤其是这几年以来，在互联网技术的推动下，很多行业都已经从传统的模式转变成了物联网模式，又从物联网变成了现在的“互联网+”运营模式了。

海量数据的分析就显得尤为重要，那么数据挖掘技术的发展就会有了质的飞跃，将来也会成为企业发展一个必需的依赖技术。

数据挖掘典型的应用领域包括金融、医疗、零售和电商、电信、交通等。

另外，由于新的数据类型也随着技术进步不断增加，因此本文指出了数据挖掘的发展趋势和所面临的挑战。

1 数据挖掘的应用数据挖掘所要处理的问题就是在庞大的数据中找出有价值的隐藏事件，并加以分析，获取有意义的信息和模式，为决策提供依据。

数据挖掘应用的领域非常广泛，只要有分析价值与需求的数据，都可以利用挖掘工具进行发掘分析。

目前，数据挖掘应用最集中地领域包括金融、医疗、零售和电商、电信和交通等，而且每个领域都有特定的应用问题和应用背景。

1.1 金融领域不管是银行，还是其他金融机构，都存储了海量的金融数据，比如信贷、储蓄与投资等金融数据。

对于这些数据，运用数据挖掘技术进行有针对性的处理，将会得到很多具有价值的知识。

金融数据具有可靠性、完整性和高质量等特点。

这在很大程度上利于开展数据挖掘工作以及挖掘技术的应用。

数据挖掘在金融领域中有许多具体的应用，例如分析多维数据，以把握金融市场的变化趋势；运用孤立点分析等方法，研究洗黑钱等犯罪活动；应用分类技术，对顾客信用进行分类，为维持与客户的关系以及为客户提供相关服务等决策提供参考。

简述数据挖掘技术的发展趋势随着信息时代的到来，数据的产生量不断增加，数据挖掘技术逐渐成为了信息处理和利用的重要手段。

数据挖掘技术的发展趋势也随之不断发展和变化。

数据挖掘技术的应用领域不断扩大。

从最初的商业应用，如市场营销和客户关系管理，到医疗保健、金融、安全等领域，数据挖掘技术的应用正在逐渐涵盖更多的领域。

特别是在智能制造、工业互联网等领域，数据挖掘技术也有了广泛的应用。

数据挖掘技术的算法不断优化和改进。

从最初的关联规则、分类、聚类算法，到现在的深度学习、神经网络等算法，数据挖掘技术的算法不断地在不断地更新和创新，以满足不同领域的需求。

第三，数据挖掘技术与其他技术的结合不断深入。

随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，数据挖掘技术与这些技术的结合越来越紧密。

例如，大数据技术提供了更好的数据存储和管理，云计算技术提供了更好的计算资源，人工智能技术提供了更高级的数据分析和决策支持，这些技术的结合都进一步提升了数据挖掘技术的效率和应用价值。

第四，数据挖掘技术的可视化和交互性不断加强。

传统的数据挖掘技术通常需要专业的数据分析师进行操作和分析，但是随着数据可视化和交互性的发展，普通用户也可以通过图表、仪表盘等方式进行数据分析和决策支持，提高了数据挖掘技术的普及性和适用性。

数据挖掘技术的隐私保护和安全性问题越来越突出。

在大数据时代，涉及个人隐私的数据越来越多，数据挖掘技术的隐私保护和安全性问题也越来越受到关注。

因此，数据挖掘技术的研究和应用必须兼顾数据挖掘效率和隐私保护、安全性等方面的需求，以确保数据的安全和有效利用。

数据挖掘技术的发展趋势包括应用领域不断扩大、算法不断优化、与其他技术的结合不断深入、可视化和交互性不断加强以及隐私保护和安全性问题越来越突出等方面。

这些趋势都表明，数据挖掘技术的未来将会更加广泛和深入地应用于各个领域，为人们的生产和生活带来更多的便利和价值。

机器学习技术在数据挖掘中的发展现状与未来趋势随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了一项重要的技术。

在数据挖掘中，机器学习技术发挥着重要的作用。

它可以帮助我们从庞大的数据中提取出有用的信息和模式，为决策提供支持。

本文将探讨机器学习技术在数据挖掘中的发展现状与未来趋势。

首先，机器学习技术已经在数据挖掘领域取得了显著的进展。

传统的数据挖掘方法往往需要人工提取特征并构建模型，而机器学习技术可以通过学习数据中的模式和规律，自动构建模型，并从中挖掘出有价值的信息。

例如，通过机器学习算法，可以对用户的购买行为进行预测，从而提供个性化的推荐服务。

此外，机器学习技术还可以用于图像识别、语音识别等领域，提高了这些领域的准确性和效率。

然而，机器学习技术在数据挖掘中仍然面临着一些挑战。

首先，大多数机器学习算法需要大量的标注数据进行训练，但标注数据往往很难获得。

其次，传统的机器学习算法对于非结构化数据处理的能力有限，这限制了它们在处理自然语言、图像等非结构化数据时的效果。

此外，机器学习算法的可解释性也是一个问题，人们往往难以理解模型为何做出某个决策，这在某些敏感领域（如医疗和金融）中尤为重要。

为了解决这些挑战，研究者们提出了许多新的机器学习方法。

例如，迁移学习（transfer learning）技术可以通过利用已有的知识，从而减少对标注数据的依赖。

迁移学习可以将已学得的知识应用于新的任务，从而加速学习过程。

另外，深度学习技术（deep learning）近年来取得了巨大的进展，在处理非结构化数据方面有着显著的优势。

深度学习通过模拟人脑神经网络的结构，可以更好地表达数据之间的关系，提高模型的准确性。

未来，机器学习技术在数据挖掘领域仍然有着广阔的发展空间。

首先，随着云计算和分布式计算技术的发展，计算能力将进一步提高，这将有助于提高机器学习算法的性能和效率。

其次，随着物联网的兴起，我们将迎来更多的数据源，这将为机器学习提供更多的机会和挑战。

数据挖掘技术现状和发展[摘要]数据挖掘是一个年轻且充满希望的研究领域。

介绍了数据挖掘的概念、常用方法、数据挖掘过程、数据挖掘软件的评价方法。

对数据挖掘应用领域和研发方向做了展望。

[关键词]数据挖掘数据集合数据挖掘是一个新兴的边缘学科，它汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。

多学科的相互交融和相互促进，使得这一新学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。

一、数据挖掘概述数据挖掘（Data Mining），也叫数据开采等，从一个新的角度将数据库技术、KDD技术、统计学等领域结合起来，是按照既定的业务目标从海量数据中，从更深层发掘存在于数据内部的有效的、新颖的、具有潜在效用的乃至最终理解模式的高级处理过程。

二、数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。

三、数据挖掘过程数据挖掘是一个循环往复的过程，通常涉及数据准备、建立模型、评估和解释模型、运用和巩固模型等步骤。

（1）数据准备：数据准备工作包括数据的选择（选择相关和合适的数据）、探索（了解数据分布情况和异常数据等）、修正（包括缺失数据的插值等）和变换（离散值数据与连续值数据的相互转换，数据的分组分类，数据项的计算组合等）。

（2）建立模型：选取数据挖掘工具提供的算法并应用于准备好的数据，选取相应参数，生成模型。

（3）评估和解释模型：对模型进行比较和评估，生成一个相对最优模型，并对此模型用业务语言加以解释。

（4）运用和巩固模型：如果模型表现不好，则对模型作进一步的考察和修正，以反映业务运作规律的变化。

（5) 模型评估：对模型在实际应用中的表现进行监控，并检查构建模型的每个步骤，确认其是否真正实现了预期的目的。

四、数据挖掘常的基本技术（一）统计分析方法。

在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。

数据挖掘研究现状及发展趋势作者：张莉来源：《赤峰学院学报·自然科学版》 2014年第18期张莉（合肥工业大学，安徽合肥 230009；淮北职业技术学院，安徽淮北 235000）摘要：随着网络技术的不断迅速发展，大型数据库开始不断出现，而如何从大量数据中获取有特定意义的知识成为了当前技术需要解决的重要问题，由此出现了数据挖掘这种新型的信息处理技术.主要从数据挖掘概念出发，介绍了数据挖掘中的几种比较常见的处理方法的概念与特点；同时也详细的总结了当前情况下在这一方面的研究现状，并最终指出了该技术在未来几年的发展方向.关键词：数据挖掘；信息处理；发展方向中图分类号：TP181文献标识码：A文章编号：1673-260X（2014）09-0014-021 引言随着信息时代的到来，科学技术不断进步，网络新技术不断出现，社会生活中的各行各业都积累大量的数据，形成了大数据仓库.而在这些有大量数据组成的大数据仓库中需要通过利用一定的发现方法来对其中对企业或者社会的发展有意义的信息进行发现，以往的信息挖掘的方式一般通过信息检索或者数理统计的方法，但是这样大数据量的条件很难得到希望的结果，因此我们就迫切的需要可以自动地或者智能地把这些等待处理的数据信息转换成为有意义的参考信息，而为企业进行决策服务[1].就是在这样一种环境下，一种崭新的技术即数据挖掘技术（简称DM技术）开始发展起来.DM是一种涉及到多学科领域的信息处理技术，其不仅仅融合了数据库的技术，同时也结合了许多当今时代最新的研究成果.本文主要对数据挖掘应用中采用的比较重要的算法及其缺点进行一一介绍，并对当前数据挖掘领域的国内外研究现状进行了细致的总结与叙述，最终指出了数据挖掘领域的发展趋势及主要问题所在.2 数据挖掘相关算法简单的说所谓的数据挖掘是指从数据信息仓库中提取出有意义、能够对企业决策提供参考的知识，而这一数据仓库一般情况下会具有数据量大、含有噪声、模糊、随机等特点.利用图形来表示数据挖掘过程如图1所示.如上图所示，其数据挖掘的过程主要包含的步骤是，首先进行在大量数据中进行目标数据的提取，在提取出有效数据之后，要对这些原始数据进行去噪等数据处理操作.之后对数据进行转换处理，比如说连续的数据转换成离散的数据，或者把离散的数据转化成连续的数据；最终采用数学的或者非数学的方法对数据中存在的知识进行提取；在完成了知识提取之后，由于其最终面向的是客户，所以必须对得到的知识进行解释和评价处理.现在运用在数据挖掘技术中的具体算法包含有神经网络算法、决策树算法、遗传算法、关联规则等算法，下面对这些具体的算法进行简单的介绍.2.1 神经网络法神经网络法实际上可以认为是一种通过训练学习得来的非线性预测模型，这一模型的建立是在对生物的神经系统结构及其功能的模仿的基础之上的，这一模型能够实现多种数据挖掘的任务，比如说数据分类分析、数据聚类、特定条件的数据挖掘等，其主要的学习方式在权值的修改上有着明显的体现.利用神经网络法的最为主要的特点就是具有较强的抗干扰性、适应范围广，另外一个较为显著的优点就是有着联想记忆的能力；但是也存在着一定的缺点，就是在处理高维变量过程中预测结果不会那么精确，也不可以直接查看其中间学习的具体过程.在实际应用中神经网络法一般情况下应用于DM的聚类技术中[2].2.2 遗传算法应用于数据挖掘过程中的遗传算法是机器学习方法，这一方法是以达尔文的生物进化理论作为理论基础.根据生物进化理论中的“适者生存”的思想，其最为突出的好处在于能够处理几乎所有形式的数据，而且也能够采用并行的方式来处理不同形式的数据，并对数据具有较强的适应性；不足之处在于实现过程中所需的参数太多，编码过程困难，计算量大等.在实际应用中一般用遗传算法解决其他技术不能解决的问题.2.3 关联规则算法关联规则主要认为是发现事物与事物的相互依赖关系及其相互的关联性.在对数据中的关联规则挖掘过程中存在着2个重要的参数，即最小支持度以及最小可信度.从这一方面的数据挖掘的意义而言，数据挖掘的最终目的便是要从源数据库中提取能够符合以上提到的两种参数要求的关联规则[3].3 研究现状3.1 国外研究现状知识发现（简称KDD）和数据挖掘（简称DM）在当今的这一方面研究领域中已经逐渐成为了最为重要的研究方向之一.知识发现技术的概念是在美国上世纪八十年代末一次人工智能会议上提出的.之后在二十世纪九十年代中期在蒙特利尔的第一届知识发现与数据挖掘国际学术会议上，把数据挖掘技术的主要研究领域定为两个方面，分别为科研领域的KDD以及工程研究领域的DM.并且从此以后的每一年都会召开一次关于数据挖掘技术研究领域的会议.到本世纪这一时期，对于数据挖掘这一方面的研究经过这么多年的努力，已经有了相当大的成果.就目前而言，国外的对知识发现方面的研究主要集中于理论、技术以及应用这些方面[4].现如今，国外对DM方面的最新发展趋势为对KDD的采用算法的更深入的研究.而在实际的应用中主要面向的客户包含有保险公司以及大型数据库的数据挖掘工具研发企业，截止到目前为止，对于数据挖掘方面的应用技术已经相当成熟，已经完成了许多具有较高应用价值的挖掘软件.3.2 国内研究现状就国内在数据挖掘技术研究领域的发展而言，与国外相比，国内对此的研究起步较晚并且在很多方面发展缓慢，没有形成较为成熟的理论或者技术.可以说就现在而言国内这方面的研究与应用还是处于发展阶段[5].当前比较新的发展方向为以下几个方面，首先在分类分析技术研究过程中，尝试完成对相关的集合理论的整体体系进行建立工作，其建立的主要目的就是要对当前现存的海量数据进行处理；把粗糙集法以及模糊集法这两个不同方面的理论联系在一起应用在该技术中；构造基于数据挖掘技术的智能专家系统；根据相关概念对文本进行挖掘.就现在而言，国内在这一方面的软件产业相对来说还不成熟，原因在于专门对这方面进行研究的人员一般都存在一些具有研究能力的高等院校之中，这方面的项目几乎都是政府的项目，由政府进行资助，而对成果的要求不够严格，并且研究内容主要集中与DM的学习算法及其相关理论方面知识和实际应用.同时由于这方面研究国外的起步较早，对于国内如今所研究或者设计的系统在国际市场中还不具有竞争力，说服力不强.4 数据挖掘的研究热点及发展趋势现如今，国内外对DM这一领域的主要研究内容集中在对文本的数据挖掘、对生物信息及其基因的数据挖掘、以及数据挖掘在网站信息中的应用.对于一些特定网站中的数据挖掘过程表示在这些特定的网站会根据日常点击率的积累而获得大量用户相关数据，在这些数据中存在着具有利用价值的信息，而这方面研究的主要目的就是找出通过什么样的方法能够快速准确的识别这些有利用价值的信息.针对生物信息或者生物基因的数据挖掘有着异常重要的意义，其对人类生活质量即主要是对人类的身体状况的健康与否有着重要的意义.不管人类还是其他动植物它们的基因组合都会有着很多的变化，其主要解决的问题就是要找出病人含有的基因同正常人的基因的区别是什么，在找到差别之后通过对相关基因进行改变来达到对病人的治疗效果，在这个查出差异的过程中就必须采用数据挖掘技术的支持.近年来，随着这方面研究的不断深入，数据挖掘技术也已经在社会中的各个方面都得到了广泛的应用[6]，比如说商业、医学、科学研究等各个方面都存在着很多的应用数据挖掘技术的成功的例子.下面对以后数据挖掘研究领域的发展方向与趋势进行简单的介绍：数据挖掘语言进行标准化描述的研究；不管是什么语言，想要使其能够广泛的得到应用，必须首先对其语言进行标准化.经过标准化之后的数据挖掘语言必将有利于DM系统化的开发与设计，同时也能够提高多个数据挖掘系统及其功能之间的互操作性.对DM技术中的可视化方法进行研究；对于这方面的需求已经成为数据挖掘系统必须要解决的一种主要问题.数据挖掘领域中的模型或者系统对特定的数据存储类型的适应问题的研究；在以后的研究过程中，对不同的数据的存储类型自身的特点进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题.DM技术同数据库技术以及网络技术的集成；其中的数据库与Web数据库是当前形势下有关信息处理的系统中不可缺少的一部分.而理想的DM系统同样与数据库及其web数据库进行紧密结合.5 结语本文主要通过介绍数据挖掘的基本概念，同时对这方面的主要的挖掘算法进行简单介绍，对国内外在这一领域的研究现状分别作了总结，并说明了国内与国外在这方面研究差距的巨大，在以后的研究过程中，国内必须勇于面对挑战，才能够在这一研究过程中有较大的提高.最后根据当前的形式，对未来数据挖掘的发展方向进行了叙述.总的来说，数据挖掘技术可以认为是一种功能强大的应用工具，但是其在发现模型之前需要对其进行相关指导，同时最终得到的数据模型需要能够在现实生活之中得到验证，数据的分析人员需要了解选用的挖掘算法的原理同时也要指导它具体是如何正常工作的，并且也必须深入了解期望解决问题的相关领域，对处理的数据进行了解得到的过程，只有经过上述这样一个过程在得到最终结果之后才能够给出正确的评价与解释，从而在一定程度促进挖掘模型的不断完善与提高，使数据挖掘能够在真正意义上满足当代人们的需求，更好地服务社会.参考文献：〔1〕胡侃,夏绍玮.基于大型数据仓库的数据采掘:研究综述①[J].软件学报,1998,9(1).〔2〕谢榕.基于数据仓库的决策支持系统框架[J].系统工程理论与实践,2000,4(4).〔3〕韩家炜,坎伯.数据挖掘:概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001.〔4〕陈娜.数据挖掘技术的研究现状及发展方向[J].电脑与信息技术,2006,14(1):46-49.〔5〕王宏.基于粗糙集数据挖掘技术的客户价值分析[J].北京:经济出版杜,2006.〔6〕王惠中,彭安群.数据挖掘研究现状及发展趋势[J].工矿自动化,2011（2）:29-32.。

266百家论坛数据挖掘领域研究现状与应用分析牛一帆郑州外国语学校摘要：随着数据技术发展，数据挖掘技术给社会各个领域带来了巨大的帮助，让各领域内的数据得到最大化利用，实现了实际价值和意义。

基于此，本文先是分析了数据挖掘领域的研究现状，然后对数据挖掘的应用进行了全面的分析，从医学领域、金融领域、电信领域、教育领域这四个方面进行了分析。

关键词：数据挖掘；研究现状；应用分析引言：随着互联网普及，我国社会的各个领域都朝向信息化发展，让人们生活工作都得到了巨大的便捷。

在信息化的过程中，各个领域都形成大量数据，各个领域也都开始重视对数据的再利用。

在这个过程中，数据挖掘技术发挥着巨大的作用，给各个领域再利用数据带来了巨大的帮助，让海量数据更好的推动各个领域的发展。

一、数据挖掘领域研究现状在我国经济发展的需求之下，数据挖掘领域展现出良好的发展趋势，最近几年热门的研究方向是支持向量方面的回归算法以及向量机[1]。

数据挖掘领域中，最主要的应用方向就是开发数据挖掘的工具，使用数据挖掘的工具。

在各个领域都使用数据挖掘的工具进行业务的开展，常见的有：金融领域中使用神经网络进行预测模型的建设，对投资时机进行预测，建设自动投资系统等；在工业领域中，通过发现最佳生产组合以及生产流程，挖掘市场需求，从而提高生产效率；在科研领域中，通过挖掘数据实现对地震等灾害的分析；在工程领域中，数据挖掘已经成为了一种知识的挖掘手段；在互联网领域中，对用户数据进行挖掘，从而实现对用户进行个性化服务。

在目前最常见的数据挖掘工具就是Enterprise Miner、Intelligent Miner、SPAA这三种软件。

目前在数据挖掘领域面临的重要难题就是对隐私的保护以及深度挖掘分布式数据，这两方面也是数据挖掘需要加强研究的，才能给数据挖掘带来更好的发展。

二、数据挖掘领域的应用分析(一)在医学领域的应用人体中包含着大量的数据，利用数据挖掘对人体数据进行挖掘，从而给医学研究带来巨大帮助，帮助医学研究能够突破困难，给人类带来巨大的优势作用。

数据挖掘技术的应用和发展趋势第一章数据挖掘技术的基础数据挖掘技术是一种通过数据分析、数据挖掘和统计学等方法，从大量数据中获取有价值的信息和知识的方法。

它的基础和核心在于建立数据模型和算法，通过计算机程序来处理数据。

因此，数据挖掘技术的基础包括数据预处理、数据压缩和数据降维等，同时需要熟悉常见的数据结构和算法。

数据预处理是对原始数据进行预处理和清洗，包括数据格式转换、数据去重、数据过滤和数据归一化等。

数据压缩是对数据进行有效压缩和存储，以减小数据规模和加快计算速度。

数据降维是在保证数据特征有效性的前提下，减少数据维度，以缩短计算时间和降低算法复杂度。

此外，熟悉常见的数据结构和算法也是数据挖掘技术的基础。

包括数组、链表、树和图等数据结构，以及经典算法，例如排序、搜索和图论等。

第二章数据挖掘技术的应用场景数据挖掘技术具有广泛的应用场景，常见的有商业、医疗和安全等方向。

商业领域中，数据挖掘技术常用于市场分析、客户关系管理和营销预测等。

通过对大量市场数据和客户信息的挖掘，可以发现潜在的市场机会和客户需求，从而优化企业策略和决策。

医疗领域中，数据挖掘技术常用于疾病诊断、药物研发和医疗展望等。

通过对大量患者的数据和医疗信息的挖掘，可以针对个体化的诊断和治疗，提高医疗质量和疗效。

安全领域中，数据挖掘技术常用于网络安全、反欺诈和犯罪预测等。

通过对大量网络数据和安全事件的挖掘，可以发现异常行为和关联关系，从而提高安全防范和判断能力。

第三章数据挖掘技术的发展趋势数据挖掘技术的发展趋势主要包括以下几个方面。

一是数据挖掘技术将越来越趋向自动化。

随着人工智能和机器学习等技术的发展，将来数据挖掘技术将实现更加自动化和智能化的处理方式，从而提高工作效率和准确性。

二是数据挖掘技术将越来越趋向多维度的数据分析。

传统的数据挖掘技术往往只是局限于一种数据类型和维度的挖掘，而未来数据挖掘技术将更加注重多维度和多类型的数据分析，从而揭示更多的数据规律和知识。

数据挖掘发展趋势 数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有用的信息和知识，它是一种基于统计学、机器学习和人工智能技术的数据分析方法。随着大数据时代的到来，数据挖掘正逐渐成为各个行业的重要工具，并呈现出以下几种发展趋势。

首先，数据挖掘技术应用范围的不断扩大。数据挖掘技术最初主要应用于金融、保险、电信等行业，如今已经涉及到了各个领域，包括医疗、教育、零售等。随着各行各业产生大量的数据，数据挖掘将有更广阔的应用空间，可以帮助企业优化业务流程、提高决策效率。

其次，数据挖掘技术与人工智能的融合趋势明显。数据挖掘技术和人工智能技术有着天然的联系和互补性，两者相互融合可以实现更高级别的数据分析和智能化决策。例如，在推荐系统中，数据挖掘技术可以根据用户的历史行为分析用户的兴趣，而人工智能技术可以根据这些分析结果进行个性化推荐。

第三，数据挖掘技术在隐私保护方面的应用得到重视。随着互联网的普及和技术的进步，个人数据的泄露和滥用问题越来越严重。因此，数据挖掘的隐私保护成为一个重要的研究方向。研究人员正致力于开发能够保护个人隐私的数据挖掘算法，通过数据匿名化、差分隐私等技术手段来实现个人数据的安全使用。

此外，数据挖掘技术的易用性和普及程度也在不断提高。以往，数据挖掘技术主要由专业的数据科学家和分析师来操作和应用，对大多数人来说门槛较高。但是，随着数据挖掘工具和平台的不断发展，以及人工智能技术的普及，数据挖掘技术正逐渐向更多人开放。未来，人们无需特殊的技术知识，即可通过简单的使用界面和交互式工具实现数据挖掘。

最后，数据挖掘技术的应用将更加注重社会效益。随着人们对环境保护、公共安全等领域的重视，数据挖掘技术将更加注重解决社会问题。例如，在城市管理方面，数据挖掘可以分析城市交通流量，优化交通路线，减少拥堵，提高出行效率，进而改善城市的生活质量。

综上所述，数据挖掘技术在不断发展中呈现出应用范围扩大、与人工智能融合、隐私保护、易用性提高以及注重社会效益等发展趋势。随着技术的进步和应用的推广，数据挖掘将在各个行业发挥更重要的作用，为我们带来更多的便利和效益。

计算机软件工程数据挖掘及发展趋势分析随着计算机软件工程应用的不断拓展和普及，数据挖掘技术日益重要。

数据挖掘（Data Mining）是一种非常重要的技术，它可以发现大规模数据中的有用信息，并且可以帮助人们做出更好的决策。

它在计算机软件工程领域的应用非常广泛，尤其在软件开发、测试、优化和效率方面应用得特别广泛。

本文将探讨计算机软件工程数据挖掘的重要性以及它的发展趋势。

数据挖掘技术在计算机软件工程中具有非常重要的作用。

随着软件规模不断增大，软件开发的复杂性也相应增加，且软件开发的过程中存在大量的源代码和测试数据。

数据挖掘技术可以帮助软件开发人员处理这些数据，通过发现数据中的模式和关联规则，帮助软件开发人员更好地理解和分析源代码和测试数据，进而使他们做出更好的决策。

在软件测试和优化方面，数据挖掘技术可以帮助软件开发人员发现软件中可能存在的缺陷或性能问题，进而帮助他们提出更好的解决方案。

同时，数据挖掘技术还可以在软件运行时监测软件的性能，并在发现异常时及时进行响应，从而保障软件的正常运行。

1、机器学习技术随着深度学习技术的普及，数据挖掘中的神经网络也变得越来越重要。

神经网络可以模拟人类大脑的工作原理，可以在不同层级上提取数据的不同特征，并学习数据之间的相关性。

通过使用神经网络，软件开发人员可以更好地处理大规模、复杂的数据。

3、自然语言处理技术随着自然语言处理技术的不断发展，软件开发人员可以更好地处理和分析人类语言，并从中发现有用的信息。

自然语言处理技术可以帮助软件开发人员更好地处理代码和文档，从中发现有用的信息，并帮助他们更好地理解软件系统。

4、大数据技术总之，数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用非常广泛，随着技术的不断进步和发展，数据挖掘技术将会越来越重要，成为计算机软件工程领域中不可或缺的技术。