前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的信息管理與數據挖掘的應用，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
摘要:隨著信息技術不斷發展，各種新進技術不斷被應用于我國各個行業，促進了我國各個行業的快速發展。大數據挖掘技術和信息管理技術應用于各個行業生產的各個環節，大大提升了各個行業生產的經濟效益。因此本文在此技術上重點研究了大數據挖掘技術和信息管理在各個行業的應用前景展望，從而更好促進我國各個行業的發展。
關鍵詞:大數據挖掘技術；信息管理；應用前景展望
1大數據挖掘技術
1.1數據挖掘概述
數據挖掘就是通過一定的技術手段來研究數據背后的規律，學界一般這樣表述，數據挖掘技術就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的工業生產數據中，通過一定的算法來提出數據背后隱含的、不為人知、同時又具有價值的規律的過程。數據挖掘任務有不同的分類，一般可以概括地分成：數據挖掘的任務一般可以分為兩類：分類和回歸。對于這種任務對于不同的算法可能二者又有一定的統一性。在進行數據挖掘任務時，一般需要根據具體的任務來進行判斷該任務是屬于哪一種任務，是回歸還是分類，然后根據不同的任務來選擇合適的算法，從而使得數據挖掘出來的效果更加優異。在開展數據挖掘時，要意識到數據是數據挖掘的基礎，只有通過對于當前數據的學習，得到數據潛在的規律，才能更好對于未來的數據執行一定的操作。但是這種預測是一定的概率，因此通過數據挖掘得出來的結論一般是具有統計規律的。一般來說，數據量越大，算法一定時，所發掘的規律更加準確，在進行預測時也會更加精準。
1.2各個行業的數據挖掘
為了更好促進各個行業領域的發展，很多數據挖掘技術被廣泛應用于各個行業生產的各個環節。對于不同的環節往往采用不同的數據模型，一般國內外在把數據挖掘技術應用于各個行業產業的過程中，主要是通過建立不同的數據挖掘模型，從而提高各個行業產業的發展。我國主要將數據挖掘的相關技術應用于各個行業儲層評價、施工方式的選擇、生產指標的預測以及各個行業系統的診斷。對于不同環節的工作往往采用的算法不盡相同，基于傳統的機器學習的算法包括了決策樹、隨機森林、聚類算法以及粗糙集等，基于深度學習的方法可以應用于分類和回歸等各個環節。但是深度學習的數據挖掘算法往往需要很大的數據集進行訓練，同時還需要人為進行數據集的標定等等，但是基于深度學習的方法往往在準確率方面的性能遠超于傳統的機器學習。這是因為深度學習的算法能夠具有以下的特點，第一學習深度特征、第二自主學習，第三非線性映射、第四較強泛化能力。雖然深度學習的模型在訓練和調試方面需要投入大量的人力物力，但是一旦模型被訓練好之后就可以一直使用。我國很多研究人員將深度學習的數據挖掘技術應用在稠油開采方式進行篩選，取得了很好的效果，在各項性能方面都超過了傳統的數據挖掘算法。
2信息管理技術概述
根據相關調查，現階段信息管理技術已經被廣泛應用于我國各個行業，通過信息管理技術能夠整合企業的資源，優化企業的辦事效率，提高對于知識、材料管理的效率，大大提高了各個環節的生產和工作效率，從而保障了企業的經濟效益。很多企業都已意識到信息化管理能夠極大提升了管理的效率，但是沒有去大力發展這個技術，很大原因是信息化技術管理存在著很大的安全隱患。不法分子能夠利用信息化技術去竊取信息系統的信息，信息安全受到很大的威脅。另一方面，由于信息技術的開放性，目前的技術很難保證信息技術的絕對安全，同時我國對于信息化監管制度不夠完善，監管部門對于信息化安全的監察力度不夠，導致了很多不法分子利用信息技術盜取公司機密案件的發生，給公司帶來了嚴重的經濟損失。
3基于大數據的數據挖掘技術特點
3.1大數據技術的特點
相關性是大數據技術很重要的一個特征。在大數據環境下，通過分析數據之間的相關性，往往可以得出來很重要的結論。具體的實現過程就是通過相關分析大量數據來挖掘數據背后存在的顯著性的統計因素，然后利用這些統計因素進一步分析得到預期結果。進行相關分析的技術手段有很多，常見的手段有基于最小二乘方法或者利用多回歸模型來構建大數據模型，然后進行回歸分析得到影響變量的主要因素，然后這些因素就可以廣泛應用于各個行業勘測的風險預測工程中,這個過程就不用使用基于風險評估的手段進行了。往往通過大數據得出來的影響因素可以直接用在各個行業生產的各個環節的過程中,可以有效預測出各個行業生產各個指標的發展趨勢。因此，在大數據技術的背景下，大量的數據為各個行業生產的各個環節的發展奠定了基礎，通過相關分析就可以很快得到各個行業生產各項指標的參數以及風險評估情況，以此制定的各個行業生產計劃更加的科學合理。
3.2云計算為大數據挖掘技術提供了可靠支持
云計算技術使得大數據技術計算實現了可能，同時它擴展了虛擬技術、分布式技術、并行技術等技術框架，為大數據計算提供了靈活性和可擴展性的應用程序服務、資源存儲服務等云服務，幾乎涵蓋了所有的信息資源。包括數據資源、應用程序、計算資源、存儲資源和基礎設施等都可以從云服務中獲得。但是云計算存在著很大的安全隱患，這也是限制它發展的很重要的一個因素，但是云計算提供了很大的快捷性和可靠性。通過云服務，工程審計人員可以構建數據云，從而利用數據云的大量數據進行審計業務的開展與實施。
4大數據挖掘技術和信息管理技術的應用
4.1能夠有效提高各個行業產量
隨著信息技術不斷發展，各個行業生產的各個環節已經實現了自動化、智能化和信息化。本文以信息管理技術和數據挖掘技術在石油行業的應用為例，通過各種智能傳感器和物聯網技術能夠采集油田生產環節的各種數據，這些數據包括了采油與地面工程的生產、作業等各個類型的數據，這些數據能夠儲存在數據庫中，為開展數據挖掘算法研究了提供了第一手數據。通過信息管理系統對于各個生產管理環節的管理對于行業環節，尤其以中各個行業A5系統為代表的。A5系統的推廣和油氣生產物聯網系統A11的實施，為采集各個行業生產環節的數據做出了重要貢獻，然后通過數據挖掘技術來提出數據背后隱藏的規律，從而更好地指導各個行業生產，能夠保障各個行業企業的經濟效率。把數據挖掘技術應用各個行業生產的環節具有很多優點，能夠保障管理人員根據預測的指標和風險評估來制定相應的生產技術，同時這些預測的指標往往是基于大數據得出來的統計規律，往往更具有一般性。管理者利用這些指標來指導各個行業生產，往往可以有效提升油田產量、采收率、效率、效益。
4.2網絡化發展
近些年隨著各個行業信息技術的不斷發展，行業的基于信息管理的物聯網技術也得到了很大的提升。監督管理人員在任何地點都可以對于各個行業生產的各個環節進行有效的監督，這一技術得以實現主要由于網絡化技術的發展。另外一方面，隨著工業化網絡系統的發展，各個行業生產環節也越來越智能化，智能傳感器通過使用數據挖掘技術能夠對于系統的相關參數進行合理分析，一般發現異常就通過控制系統向相關管理系統發送錯誤報告，從而對于故障進行合理的修復。網絡化的技術使得人們加強了對于生產環節的控制力度，從而更好促進我國各個行業的發展。
4.3環保工藝生產制造
目前，我國經濟發展對于我國環境產生了一定的破壞作用，但是基于大數據的數據挖掘技術地應用為解決這個問題提供了可行的解決方案，使用基于數據的信息管理和數據挖掘技術充分符合我國的綠色設計理念，提高了產品設計科學性和合理性，以最小的資源獲得最大的經濟發展，同時在生產技術和生產工藝方面都得到了優化，減少了廢料廢氣的排放，更好促進了我國產業的綠色發展，符合我國可持續發展理念。
5結論
綜上所述，信息管理技術和大數據挖掘技術能夠最大程度提高各個行業企業的經濟效益。通過大數據得出來的結論往往比人主觀得出來的結論更加可靠，得到的規律更加具有普遍性。同時能夠保證信息管理技術的高效性，提高企業的管理效率，從而保障企業的經濟效益。
參考文獻
[1]蔣孝明.基于LINQ的人事檔案管理系統的設計與實現[J].計算機與現代化，2014（3）：69-72.
[2]王培吉,趙玉琳,呂劍峰.基于Apriori算法的關聯規則數據挖掘研究[J].統計與決策，2011（23）：19-21.
[3]崔海福,何貞銘,王寧.大數據在石油行業中的應用[J].石油化工自動化，2016（2）：43-45.
[4]鄭曉蓮.各個行業企業開展“互聯網+培訓”的探討[J].各個行業教育，2016（02）.
[5]檀朝東,陳見成,劉志海,等.大數據挖掘技術在石油工程的應用前景展望[J].中國石油和化工，2015（1）：49-51.
[6]李智鵬,許京國,焦濤,等.如何運用大數據技術優化石油上游產業[J].石油工業計算機應用，2015（1）：8-12.
作者:周政宇 單位:山東理工大學
