大数据崛起与数据挖掘分析

在人类生活和社会生产的各个行业中都需要运用到大数据，极大提高了人们的生活质量和社会生产的效率[1]。但是当今社会是技术更新日新月异的时代，为了促使大数据更好为人类提供服务以及促进其自身的不断崛起，需要挖掘更加丰富、有效且多元化的数据信息内容，才能满足社会发展的需求，也能有效巩固大数据在社会发展中的重要地位。

1相关概述

1.1大数据

大数据又被称为巨量数据，其是在物联网、云制造技术影响下产生的一种新型的信息处理模式，通过分析信息资产的变化规律，从而使信息处理具有更高的流程优化能力和决策洞察能力。

1.2大数据崛起

大数据风暴已影响到全世界的各个角落，在社会中的各个领域都需要通过数据分析各行业的运营情况，并根据数据分析结果作好相应的决策与判断，因此，大数据已在社会中得到广泛使用并快速崛起。企业通过将所有的业务数据信息进行整合分析，形成高速、真实及多样的管理模式，将能有效降低企业业务操作的资源损耗，同时还能有效提升企业工作的质量和效率[2]。

1.3数据挖掘

数据挖掘技术是一种新兴的科学技术，是由网络技术发展而来的，其不仅能用来分析具有特定规律的事物，同时对于数据量较大且复杂的数据信息其也能发掘其中的联系，并利用有效的技术手段，将复杂的数据信息从数据库中抽离出来，采用自身的编辑、处理及合成功能集合数据信息，供人们分析和使用[3]。

1.3.1基本特点

数据挖掘也可以被理解为数据分析，它的主要特点是能够对数据库中的各项数据进行分析、抽取、模型处理以及转换等，提取其中的关键性数据辅助人们进行企业生产决策，并能取得良好的效果。相较于传统的数据分析，其是在数据未知的情况下进行信息挖掘，因此，数据挖掘的三大基本特征是未知、实用性强、有效。在进行数据挖掘过程中可采用分类、聚类、决策树、关联规则等多种不同的分析方式进行数据信息发掘。

1.3.2基本步骤

数据挖掘一般分为数据准备、数据挖掘、运用管理、计算知识提取数据信息三个步骤。（1）数据准备，也就是要明确数据目标，在数据库中检索出符合条件且能被运用的数据，并做好分类、编辑等准备工作。（2）数据挖掘，根据数据挖掘的要求和目标，选择科学、合理的分析和计算方法，找出数据信息的特征和数据之间的联系，并归纳数据的应用价值表现[4]。（3）运用管理、计算知识提取数据信息，对于数据信息的总结还需进行实践与评估，也就是将得出的数据结论运用到实践工作中，通过实践结果判定其数据发掘分析过程的正确与否。

2数据挖掘的应用

数据挖掘被应用到市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，对行业发展具有重要影响。（1）市场营销是最早开始使用数据挖掘技术的领域，也是目前应用大数据最多的领域，市场营销工作要取得良好的营销效果就必须充分发掘用户的消费习惯和分析其消费特点，而这些结论都需要通过对其消费的数据信息进行深入的分析，了解其中的规律，以此来判定用户的消费需求和消费能力，从而改进或转变企业的营销思路，提高企业营销业绩。通过数据分析的延伸，在市场营销方面已不仅仅包含传统的实体物品营销，对于银行、保险、电子商务以及金融领域，也可通过数据挖掘和分析市场经济的走势，为自身行业客户带来经济利益的同时，也有效促进了自身行业的发展[5]。（2）工业制造，通过分析工业制造行业的各种零部件生产数据以及分析产品缺陷，能够快速找出影响产品生产率的相关因素，在后续的工作中则会尽力减少和避免因素影响对产品造成的损坏，从而有利于提高工业产品的生产效率和良品率，将能有效促进企业的快速发展。（3）科学研究，科学研究一般都需要进行大量的数据观测和实验论证，才能获得有效的科学结论和找出某种事物的科学发展规律，而数据观测和实验论证都离不开数据的支持，利用数据挖掘技术能够快速找出科学数据之间的联系、变化规律以及科学家肉眼无法识别的科学知识，通过对相关数据信息进行科学的分析和计算，能有效降低科学研究的难度，使科学研究变得更加直观和简便。对于DNA数据、外空星体数据的探索，采用大数据分析相较于传统数据分析容易得多。（4）教育领域，其涉及教学资源的最优化配置、教学管理方式、学生心理发展状态、学习情况、教学评价以及综合素质发展等多项教学工作内容，为了使各项工作都能和谐、稳定、健康进行，需采用数据挖掘技术来实现教学管理者统筹和规划各项工作。（5）医学领域，医学数据和决策的正确与否与人类的生命安全息息相关，为了保证医疗决策数据的准确性和高效性，可采用数据挖掘技术对医疗信息数据进行有效的分析，为医疗决策提供安全保障[6]。（6）网络技术应用，数据挖掘技术是由网络技术发展而来的，因此，其与网络技术是相辅相成的关系，一方面网络技术的快速发展能有效促进数据挖掘技术的提高，另一方面数据挖掘技术可提高网络技术的发展速度，通过数据挖掘能有效提高电子商务、搜索引擎等相关网络技术的使用效率，例如得到用户需搜索的信息便可通过数据挖掘技术中的预测分类算法来实现。（7）通讯行业，通讯行业与网络技术和数据挖掘技术的发展都有着必然的联系，其不仅包含了市场营销，还包含了通讯技术和服务，而这些资源要进行有效和无缝连接需将行业内大量的复杂数据进行集合，找出各项数据信息的发展规律，然后作出正确的决策。例如，对于用户通信行为、系统负载、企业利润率、数据通信容量和速率等数据信息，需采用聚类方法和孤立点分析的方式，找出行业内的异常状态和影响行业发展的因素，从而能够及时采取有效的措施解决制约问题，促进通讯行业快速发展。

3大数据崛起与数据挖掘的关系

3.1大数据的崛起离不开数据挖掘的支持在人们的生活和工作中都需要应用到数据，数据的变化代表着人们行为的改变以及社会生产力的变化，而人类进行生产最主要的目的在于促进社会经济的不断发展，因此，需要对各项生产信息数据进行深入和有效的挖掘和分析，找出事物之间的联系和生产变化的规律，目的在于根据现有的规律，预测其未来的发展方向，因此，数据挖掘技术越来越重要。而数据挖掘技术的重要性使人们对大数据的作用有了更加全面和深刻的了解，因此，要不断提升自身的数据挖掘能力，从而促进大数据技术不断崛起[7]。3.2大数据崛起有助于提高数据挖掘的工作效率任何一个实力雄厚的企业，其自身的技术能力一般不会太差，大数据崛起就说明了大数据挖掘技术已变得相当规范，从大数据技术被广泛运用到各行各业中可以看出。并且大数据的崛起，使得大数据分析的各方面技能都相对成熟，其能使数据发掘工作变得更加实用和高效，从而更好为人们提供优质的数据信息服务。

4结语

当今社会是知识、数据爆炸的时代，大数据知识和技术的快速发展改变了人们原有的生活和工作方式。其被广泛应用于市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，有效推动了社会经济的快速发展。而大数据的崛起与数据挖掘技术又有着密切的联系，数据挖掘技术的快速发展使得大数据能够为人们提供实用和高效的数据信息服务，从而使人们在生活和工作中，能够利用数据变化的规律或事物数据之间的联系，研究出其未来的发展趋势，从而作出正确的决策，因此数据挖掘技术能有效提高人们的生产、制造水平和效率，并且能为人类企业生产的决策提供科学、合理的数据依据，使得人类的各项活动能够安全、快速开展[8]。

作者:徐军 单位:太湖流域管理局水文局

参考文献

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[2]马遥.计算机数据挖掘技术在CBA联赛中的应用理论研究[D].郑州:郑州大学,2014.

[3]曹莉.刍议大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].经营管理者,2013(18):191-192.

[4]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,2014(3):145-147.

[5]韩英.浅析大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].成都航空职业技术学院学报,2013,29(4):63-71.

[6]丁岩,杨庆平,钱煜明,等.基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究[J].中兴通讯技术,2013,19(1):53-56,60.

[7]赵倩倩,程国建,冀乾宇,等.大数据崛起与数据挖掘刍议[J].电脑知识与技术,2014(33):7831-7833.

[8]王元卓,靳小龙,程学旗,等.网络大数据:现状与展望[J].计算机学报,2013,36(6):1125-1138.