文档介绍：大数据下数据挖掘技术的应用研究
摘要:当今大数据时代下,对于数据的运用成为主流,而数据挖掘则成为当下极为重要的研究课题。基于此,本文探讨了大数据下数据挖掘的意义,分析了大数据时代下数据挖掘技术,研究了大数据时代下数据挖掘技术应用展运用当中,以往从简单、清晰数据中寻找信息的方式逐渐转变为从模糊、复杂数据当中提取有价值信息,这本身是一种全新的技术突破。这一技术突破的实现,需要更多如互联网技术、信息技术、云计算技术加以支撑[1]。
聚类分析
通常在数据挖掘过程中,聚类分析技术是其中重要的数据处理技术之一。通过聚类分析技术,能够将本身难以有效理解的事务进行重组,促使其以一种更为形象化的状态来呈现,并结合数据的不同性质将其进行不同组别的划分,整体是一种有效的数据分析过程。聚类分析技术能够针对较为庞大的数据进行分类处理,由此提取出所需的信息资源。然而,这一技术在实际运用当中,与传统数据分类处理的方式差异明显,其本身优势主要在于能够对模糊对象的信息数据进行有效分组。当前采用的聚类分析方式主要分为硬聚类和模糊聚类。其中硬聚类方式比较切合数据信息,而模糊聚类则主要是通过划分模糊数据来实现分类效果。整体而言,聚类分析的两种分类方式差异明显,但所能达到的目的基本一致,都可实现数据的分类。
特征性数据分析法
数据挖掘的特征性数据分析法属于数据挖掘技术的主要技术方法之一,这一数据分析方法能够实现对整体数据信息的整合分析,进而延伸至特征性分析层面,由此发掘出具备可利用价值的数据信息。因此这一分析技术本身具备快捷、全面的特点,能够有效应对绝大多数数据资源分析,成为多数相关研究学者主要研究的方向。在实际运用当中,相关设计人员通常会提出多种不同特征数据分析方式,如采用可利用人工神经网络进行数据收集,也可在数据终端搭建相应的神经网络,通过这种方式搜集可利用的信息内容。也可直接采用相应的遗传基因算法来针对数据展开深入分析,做好对庞大数据信息的重组和选择。最主要是可充分借助相应的可视化技术来挖掘与搜集相关数据,因此数据挖掘技术的实用性不断攀升。
3 大数据时代下数据挖掘技术应用
用于制造行业
当代人们生活质量水平持续攀升,对于相应产品质量的需求也随之持续增长。在制造行业当中也是如此,致使制造业面临巨大压力,而充分运用数据挖掘技术能够有效提高其制造产品的质量水平。主要是由于大数据下数据挖掘技术的运用,可对制造产品生产时进行实时跟踪管理,可在整个过程及时获取产品问题所产生的数据,这样能够充分了解和掌控产品本身的生产效率情况。同时也可直接为后续产品的生产制作提供重要的数据分析操作,在解决产品问题起到针对性的应对效果,能够切实提升生产效率,促使制造行业由此获取可观的经济效益。所以,制造行业运用数据挖掘技术,可极大促进行业的持续发展,有必要进行深入探究[2]。
用于市场营销
大数据时代下数据挖掘技术的运用更多体现在数据分析层面,通常数据挖掘在市场营销领域内运用最为广泛。主要是由于市场营销的发展需借助数据挖掘技术来深入分析和提取市场数据信息。借助大数据技术,能够搜集和掌握大量的市场用户信息资源,通过数据分析的形式来获取用户们的真实需求。也可通过大数据技术来获取市场用户们及时反馈回的多种数