計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)

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摘要：在信息化時(shí)代下，大數(shù)據(jù)的到來為社會(huì)變革提供了新的思路，從中也衍生出了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提高了數(shù)據(jù)處理效率和質(zhì)量。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從海量數(shù)據(jù)中找出用戶所需數(shù)據(jù)，并保障數(shù)據(jù)挖掘的精度和利用率，是推動(dòng)社會(huì)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要技術(shù)之一?；诖耍P者首先提出了數(shù)據(jù)挖掘的概念，然后分析了數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)，最后探究了數(shù)據(jù)挖掘的開發(fā)與應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)規(guī)約

1引言

在計(jì)算機(jī)不斷發(fā)展背景下，人們也正式步入了信息時(shí)代，計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)作為大數(shù)據(jù)時(shí)代的衍生品，在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用都十分廣泛，很大程度上推動(dòng)了社會(huì)效益增長。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)讓數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展到了更高階段，通過該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用不僅能夠查詢相關(guān)數(shù)據(jù)信息，而且能夠識(shí)別數(shù)據(jù)之間潛在數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)挖掘的有效性，促進(jìn)數(shù)據(jù)傳播。計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)發(fā)展不僅能夠豐富人們的生活，推動(dòng)企業(yè)市場發(fā)展和調(diào)查工作，在各個(gè)領(lǐng)域中都發(fā)揮著極大的作用。所以，需要重點(diǎn)考慮如何充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，從而推動(dòng)行業(yè)、社會(huì)發(fā)展。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘也被稱為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。作為數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通常是指在大量數(shù)據(jù)中采用相關(guān)算法搜索隱藏在大數(shù)據(jù)信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通常和計(jì)算機(jī)科學(xué)有著直接關(guān)系，采用統(tǒng)計(jì)、在線分析、檢索、機(jī)械學(xué)習(xí)以及模糊識(shí)別等技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息搜索目標(biāo)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的流程如下。第一步，信息收集。結(jié)合所確定的數(shù)據(jù)分析對(duì)象抽象出在數(shù)據(jù)分析中所需的特殊信息，之后采用相關(guān)信息收集方法，將自動(dòng)搜索的信息存入到數(shù)據(jù)庫中。在大數(shù)據(jù)當(dāng)中，選擇合適的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)是極為重要的。第二步，數(shù)據(jù)集成。將不同格式、領(lǐng)域與性質(zhì)的數(shù)據(jù)在物理層或邏輯層上集中，即可為企業(yè)或組織提供更加全面的信息數(shù)據(jù)。第三步，數(shù)據(jù)規(guī)約。采用數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法，由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并未成熟，所以在數(shù)據(jù)挖掘效率上還有待提高，而商業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)往往較多，這就增加了數(shù)據(jù)挖掘難度。在此基礎(chǔ)上衍生出了數(shù)據(jù)規(guī)約技術(shù)，數(shù)據(jù)集可以應(yīng)用規(guī)約表示，雖然數(shù)據(jù)體積變小；但是，可以保證數(shù)據(jù)的原始性，在規(guī)約后執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果和規(guī)約前執(zhí)行結(jié)果大致相同。第四步，數(shù)據(jù)清理。數(shù)據(jù)庫中并不一定是完整數(shù)據(jù)，也有含噪聲數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要過濾掉，精準(zhǔn)的把完整、正確、一致的數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫當(dāng)中。第五步，數(shù)據(jù)變換。采用科學(xué)的聚集方法、數(shù)據(jù)概化法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為可挖掘的數(shù)據(jù)形式。對(duì)于部分實(shí)數(shù)型的數(shù)據(jù)，可以采用概念分層、數(shù)據(jù)離散化轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)方法實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化。第六步，數(shù)據(jù)挖掘（過程）。結(jié)合數(shù)據(jù)庫提供的數(shù)據(jù)信息，采用更加合理、適當(dāng)?shù)姆治鲈摴ぞ?，包括統(tǒng)計(jì)方法、決策樹、事例推理、規(guī)則推理、模糊集、精神網(wǎng)絡(luò)以及模糊算法等技術(shù)，從而得出最終的有效信息。第七步，模式評(píng)估。從商業(yè)角度發(fā)展，各個(gè)行業(yè)專家對(duì)所挖掘的數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性進(jìn)行評(píng)估。第八步，知識(shí)表示。將所挖掘的數(shù)據(jù)信息采用可視化技術(shù)呈現(xiàn)給用戶或者采用新型知識(shí)形式存放到數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，供其他程序使用。總之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在應(yīng)用中適應(yīng)反復(fù)循環(huán)的過程，如果其中一個(gè)步驟沒有達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，都要回到之前的步驟，重新執(zhí)行并調(diào)整。并不是每個(gè)數(shù)據(jù)挖掘工具都會(huì)在這里列出每一個(gè)步驟，如某個(gè)數(shù)據(jù)源中存在著多項(xiàng)數(shù)據(jù)種類，第二步的數(shù)據(jù)集成即可省略掉。在以上步驟當(dāng)中，第三步三到第五步統(tǒng)稱之為數(shù)據(jù)預(yù)處理。在數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中，主要的經(jīng)費(fèi)都消耗在了第一步中，大量精力都要花費(fèi)在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段。

3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)工具分析

3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自身帶有十分強(qiáng)的組織適應(yīng)性、魯棒性、處理能力、存儲(chǔ)能力（分布）以及高度容錯(cuò)等，這些優(yōu)勢十分適用于數(shù)據(jù)挖掘體系?？梢詫?duì)大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類、預(yù)測、挖掘和識(shí)別，構(gòu)建前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中，以hopfield的離散模型和連續(xù)模型為代表，可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化計(jì)算、聯(lián)想記憶的反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。以art模型、koholon模型為代表，主要應(yīng)用在聚類自組織映射方法。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也存在弊端，就是其“黑箱”性，人們?cè)趹?yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)無法理解學(xué)習(xí)與決策的過程，執(zhí)行起來較為困難[1]。

3.2遺傳算法

該項(xiàng)技術(shù)作為一種基于生物自然選擇、遺傳機(jī)理的隨機(jī)搜索算法。遺傳算法決定了其“遺傳性”，也就是適應(yīng)性，具有隱含并行性、可以和其他模型性質(zhì)結(jié)合等優(yōu)勢；因此，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的應(yīng)用十分廣泛。Sunil成功開發(fā)了一種以遺傳算法為核心的數(shù)據(jù)挖掘工具，通過利用該項(xiàng)技術(shù)對(duì)兩個(gè)飛機(jī)失事真實(shí)數(shù)據(jù)展開了數(shù)據(jù)挖掘試驗(yàn)，結(jié)果證明遺傳算法是有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)之一。遺傳算法由于自身的遺傳性，注定了需要和相關(guān)技術(shù)結(jié)合使用，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗集等技術(shù)。遺傳算法的應(yīng)用還能夠優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在能夠增加容錯(cuò)率的前提下，將隱藏單元、多余連接刪除。結(jié)合bp算法可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中提取規(guī)則。遺傳算法的缺陷是自身結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜，很多較早的收斂問題尚未解決。

3.3決策樹

決策樹作為一種預(yù)測模型算法之一，該項(xiàng)技術(shù)可以將海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并從數(shù)據(jù)當(dāng)中找出更具價(jià)值、潛在優(yōu)勢的信息。決策樹在使用中具有分類效率高、描述簡單等優(yōu)勢，可以對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。最具影響、最早的決策樹是由quinlan提出的基于信息熵的id3算法，其主要的問題包括：id3是一種非遞增的學(xué)習(xí)方法；id3決策樹作為一種單變量決策樹，表達(dá)復(fù)雜概念較為困難；同性相互關(guān)系強(qiáng)調(diào)性能不足；缺乏抗噪性。針對(duì)這些問題，也在id3模型算法基礎(chǔ)上進(jìn)行了升級(jí)，如有人提出了id4遞增式算法；有人提出了ible算法等。

3.4粗集

粗集作為一種結(jié)合理論，主要是用于研究不確定、不精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)工具。該項(xiàng)理論的優(yōu)勢表現(xiàn)在：不需要給出額外信息；簡化輸入信息的表達(dá)空間；算法簡單、容易操作。該項(xiàng)技術(shù)處理對(duì)象類似二維關(guān)系信息表。粗集數(shù)學(xué)基礎(chǔ)作為一種集合論，無法直接處理連續(xù)的信息屬性。并且在現(xiàn)實(shí)的信息表當(dāng)中連續(xù)屬性普遍存在。所以，制約粗集理論實(shí)用化的因素就是連續(xù)屬性離散問題[2]。

4數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

4.1市場營銷方面的應(yīng)用

在市場營銷方面上，用戶購買貨物情況可以采用信息管理系統(tǒng)、POS系統(tǒng)，特別是條形碼技術(shù)在零售行業(yè)中的應(yīng)用十分廣泛。由于可以搜集的用戶信息量越來越多，甚至無法實(shí)現(xiàn)人為管控，需要在市場營銷中收集到各類相關(guān)數(shù)據(jù)，包括購物行為、習(xí)慣性分析，總結(jié)各類信息數(shù)據(jù)的特征，對(duì)推動(dòng)市場營銷能力提升有著巨大的作用，對(duì)提高企業(yè)市場競爭力有著積極的影響。在用戶數(shù)據(jù)分析中，通過采用高效的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以精準(zhǔn)地分析客戶購買取向和興趣，提高商業(yè)決策的精準(zhǔn)性，市場營銷上的數(shù)據(jù)挖掘可以分為兩大類：數(shù)據(jù)庫營銷和貨籃分析，前者主要采用了交互式查詢、模型預(yù)測方法選擇潛在的用戶，這也是該項(xiàng)技術(shù)在應(yīng)用中的主要任務(wù)，向潛在客戶自動(dòng)推向內(nèi)心所需的產(chǎn)品[3]。還能夠系統(tǒng)地分析客戶層之間的關(guān)系，強(qiáng)化客戶管理，分析零售行業(yè)的發(fā)展趨勢，包括市場購買走向、季節(jié)性特點(diǎn)等因素。針對(duì)客戶的購買商品行為中發(fā)覺一系列關(guān)系。例如，如何采用打折券的形式提高銷售額度等。

4.2電信行業(yè)的應(yīng)用

電信行業(yè)本身就與數(shù)據(jù)掛鉤；因此，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用中有著巨大的優(yōu)勢。從行業(yè)整體情況來看，電信行業(yè)在價(jià)格競爭方面空前激烈，語音業(yè)務(wù)增長態(tài)勢放緩，急速增長的中國移動(dòng)通信市場也面臨著很大的發(fā)展壓力。在中國電信行業(yè)改革背景下，加強(qiáng)了市場的競爭，電信市場競爭在未來會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)，特別是在集團(tuán)客戶領(lǐng)域?qū)用嫔?。電信信息化、集團(tuán)客戶已成為了未來各大運(yùn)營商的競爭對(duì)手和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長的新引擎。隨著電信、移動(dòng)、聯(lián)通全球業(yè)務(wù)競爭以及5G拍照的發(fā)放，各大運(yùn)營商給客戶提供更加精準(zhǔn)的解決方案也是大勢所趨，移動(dòng)信息化已成為全球信息化服務(wù)的先導(dǎo)力量[4]。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘，包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、銷售數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析、流量數(shù)據(jù)分析、交易數(shù)量分析、情報(bào)數(shù)據(jù)分析以及日常數(shù)據(jù)分析等，結(jié)合預(yù)測預(yù)警模型、數(shù)據(jù)試驗(yàn)?zāi)Ｐ偷?，為客戶提供精?zhǔn)、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，從而帶動(dòng)新一輪的經(jīng)濟(jì)發(fā)展；但是，數(shù)據(jù)挖掘工具都是共享形式，運(yùn)營商也需要在基礎(chǔ)工具形式上進(jìn)行創(chuàng)新才能夠提高自身的市場競爭力。

4.3金融投資領(lǐng)域的應(yīng)用

投資評(píng)估與股票交易市場預(yù)測作為金融業(yè)發(fā)展的重要趨勢，通常采用模型預(yù)測技術(shù)展開分析，包括統(tǒng)計(jì)回歸技術(shù)等。由于金融市場風(fēng)險(xiǎn)較大，在展開投資之前需要對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有效規(guī)避這種風(fēng)險(xiǎn)，明確最佳的投資方向。從客觀角度分析，任何事物發(fā)生都有一定趨勢和規(guī)律，可以進(jìn)行預(yù)測，從投資評(píng)估到股票預(yù)測等諸多領(lǐng)域，可以通過挖掘數(shù)據(jù)信息推導(dǎo)出各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展情況，有效處理數(shù)據(jù)，深度挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)系，采用相關(guān)模式進(jìn)行合理預(yù)測。鑒別金融信息中的欺詐行為。例如，商業(yè)銀行領(lǐng)域存在諸多惡意詐騙行為、惡意透支行為，這對(duì)銀行發(fā)展有著極大的威脅，通過數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測預(yù)警模型可以鑒別惡意行為，一旦發(fā)現(xiàn)會(huì)發(fā)出警報(bào)提醒決策人員，當(dāng)今很多軟件都是針對(duì)銀行欺詐展開科學(xué)評(píng)估，探究交易風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能[5]。

5結(jié)語

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種十分重要的工具和手段，雖然受到技術(shù)的制約數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還不夠成熟；但是，可以挖掘一些風(fēng)險(xiǎn)行為、風(fēng)險(xiǎn)用戶、行業(yè)趨勢等信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在當(dāng)今各個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用都十分廣泛，可以解決一些十分棘手的問題，并且在未來發(fā)展中會(huì)發(fā)揮更大的效益。

參考文獻(xiàn)

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作者：楊繼武 單位：河北旅游職業(yè)學(xué)院