數據挖掘范例

摘要：隨著計算機科學和現代信息技術的不斷發展，各行各業在發展的過程中加大了對數據的重視程度，通過對各種數據的收集、采集、積累和分析，使得數據被賦予了更多的經濟價值和社會價值，大數據顯示出了越來越重要的作用。在當前的大數據時代，如何做好數據的挖掘與數據的應用，是促進社會發展的關鍵。通過數據挖掘技術和應用，轉變了傳統的生活生產方式，極大推動了生產效率的提升。基于此，本文針對大數據和大數據時代的概念進行了概述，分析了數據挖掘應用的分析方法，在此基礎上探討了大數據時代數據的挖掘與應用。

關鍵詞：大數據時代；數據挖掘；應用

當前社會高速發展，借助計算機技術使得信息流通速度更快，人與人之間的交流和交往越發密切，這使得人們的生活更加便利，大數據便是基于這樣的時代背景而產生。隨著云時代來臨，大數據引起了人們更多的關注，大數據通常被用來形容為企業創造的大量非結構化或者半結構化的數據。2012年以來，大數據被越來越多的提及，展現了信息時代來臨海量的數據，反映出了時代的特征。當前，數據開始迅速膨脹，在大數據體量在不斷增長的過程中，數據也開始逐漸影響企業和社會的未來發展。因此，在大數據時代背景下針對數據進行挖掘和應用能夠展現出更多的經濟效益和社會價值。

1大數據以及大數據時代相關概述

（1）大數據相關概述。大數據早先是IT行業的專用術語，主要是指無法在一定時間和一定范圍內使用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。為了更好處理這些數據，處理者需要一種新的管理模式，并且使之具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。在大數據時代，大數據具有更多的戰略意義，其戰略意義不僅僅體現在龐大的數據信息中，還在于對這些數據進行專業化的處理，發掘出大數據的更多功用。從技術上來看，大數據和云計算一樣，顧名思義大數據無法用單臺處理設備對數據進行處理，需要借助分布式構架才能對海量的信息數據進行收集、分析和存儲，最終為大數據的應用提供保障。在當前的大數據時代背景下，大數據的價值主要體現在以下幾個方面。一是借助大數據能夠對消費者所需要的產品或服務進行精準營銷；二是借助大數據可以幫助小微企業進行服務轉型，明確小微企業轉型發展的方向；三是借助大數據，能夠使企業在互聯網的壓力下進行轉型時充分挖掘大數據的價值，為企業的進一步發展提供良好的參考依據。

（2）大數據時代相關概述。全球知名咨詢公司麥肯錫咨詢公司最早提出的“大數據”的概念。進入大數據時代以來，社會生活和生產發生著巨大變化。總體上來說，大數據時代互聯網中的信息呈現出了全新的特征，這些特征表現在數據體量龐大，大數據的起始計量單位至少是P，如此龐大的數據，為數據賦予了更多的價值。其次，數據的類型繁多，包括網絡日志、音視頻、圖片、地理位置等各種信息。再次，數據呈現出價值密度低的特點，隨著互聯網和信息技術的廣泛應用，價值物聯網的不斷普及，信息感知無處不在海量的信息隨時都在被收集，這些海量的信息需要經過處理才能得到相應的價值。最后，大數據時代的數據信息具有速度快和實效高的特點，這樣的特征是大數據挖掘區別于傳統數據挖掘的特征。

2數據挖掘技術的分析方法

摘要:數據挖掘技術是依托于大數據技術所誕生和發展的新技術，它隸屬于人工智能技術，主要應用于商業領域。數據挖掘技術的誕生源自原始數據具有不規則性、復雜性、多樣性等特點。運用數據挖掘技術可以將原始數據中具有價值的信息提取出來，使其發揮出更多的作用。通過聚類分析、分類和預測、關聯分析等手段，發現數據挖掘技術在市場營銷領域、制造業領域、電信領域、教育領域都得到了廣泛的應用。在可預期的將來，數據挖掘技術還會在更多的領域中大放異彩，為社會經濟發展提供技術支持和數據信息服務。

關鍵詞:大數據時代;數據挖掘技術;聚類分析;關聯分析

1數據挖掘技術及其意義

數據挖掘技術是依托于大數據技術所誕生和發展的新技術，它隸屬于人工智能技術，主要應用于商業領域。數據挖掘技術的誕生源自原始數據具有不規則性、復雜性、多樣性等特點，運用數據挖掘技術可以將原始數據中具有價值的信息提取出來，使其發揮出更多的作用。從商業層面上看，原始數據雖然數量龐大，但通過數據挖掘技術對其抽取、轉換、分析后，就可以為商業決策提供參考依據，從而促進相關行業及企業的健康發展。

2數據挖掘技術的常見類型

2.1聚類分析。聚類分析分為硬聚類和模糊聚類兩種主要類型。硬聚類是在指向距離最短的聚類中劃撥事物，且該項事物只屬于某一類。模糊聚類則不歸屬于某一類，極有可能存在多種類型。總體來說，聚類分析是對數據庫或對象庫進行抽選后，在每一組類當中放置一個相同或者相類似的數據，由此生成多個組類，這一過程就是聚類分析過程。聚類分析過程無須知識基礎，也無須監督管控，只需要找到數據中有價值的部分并對其進行相應的分類即可。聚類分析與“分類”之間既存在著一定的相似之處又存在著差異性，比如聚類分析無法知道相應的屬性，但可以分析出相間類聚的某些規律。因此，聚類分析技術在心理學領域、醫學領域具有較為廣泛的應用。

2.2分類和預測。預測過程主要包括分類和預測兩種類型。分類指的是預估分類標號，也可以將分類視為數據挖掘技術中的一個基礎性步驟，在訓練數據可以預計的情況下，分類可以很好地呈現出其相應的特性，只要完成一個類別描述，便可以進行下一步的分類構建。在分類的過程中，不僅存在著監督的必要，還需要來源于訓練數據的確定性描述。目前的分類存在多種方法，決策樹和神經網絡是其中比較常用的兩種方法。在神經網絡系統當中存在著眾多具有分布式存儲信息、可大規模并行處理、自組織自學習能力良好的神經單元。也可以將神經網絡視為多個神經單元的集合，從而使軸突連接的生物神經元大群集問題得以有效解決。但事實上，每個神經單元還可以同時連接多個其它神經單元，特別是將相應的數值輸入以后，神經單元之間便可以重新進行數值組合，也可以對其進行求和。預測是指通過連續值函數模型的構建再借助分類、回歸、回歸分析法、局勢外推法等方法對數據規律進行預估。以回歸分析法為例，它可以根據數據庫當中某一數據的函數關系體現出數據之間的聯系與區別，最終分析出數據信息特質的依賴程度。

摘要：

隨著我國科學技術的不斷進步，數字時代也逐漸到來，我國的石油工程在發展的過程中也與數字相結合，這也意味著油田工程技術中“大數據”的到來。但是面對著龐大的數據量，還有構成數據的復雜情況，傳統的石油工程技術和傳統的數據庫技術、分析數據、預測方法都已經無法應對現階段龐大的數據量，因此這樣的情況也就推動了我國石油工程數據挖掘技術的快速發展。本文根據石油工程中挖掘技術的發展情況，闡述了數據在石油工程領域中的應用現狀，并且分析其發展的狀況，預測數據挖掘技術在石油工程中的未來發展前景。

關鍵詞：

數據；挖掘技術；石油工程

前言：

隨著我國計算機技術的不斷發展，各行各業中的信息量和數據量也在迅速增長，想要在大量的數據中，以不同的形式和存儲的數據資料中尋找到非常具有價值的信息或者知識量，這些都成了目前石油工程中數據挖掘的一項艱巨的任務，下面本文針對現階段石油工程中數據挖掘技術的發展現狀展開分析，并且對于石油工程領域中數據挖掘技術的發展前景進行評價，提出相關建議，以期我國石油工程能夠提高發展速度，為我國提高經濟和科技水平做出貢獻。

1大數據時代下的油田技術

摘要:首先對數據挖掘技術的基本含義進行概述，從便于各項信息的了解、便于信息的正確錄入、利于縮短數據處理時間三個方面，對數據挖掘技術在軟件工程中的應用意義進行解析，并以此為依據，提出數據挖掘技術在軟件工程中的應用意義對策。

關鍵詞:數據挖掘技術；軟件工程；應用對策

1引言

隨著信息化時代的來臨，傳統信息處理技術已經無法滿足現代化信息處理需求，無法實現大量信息精準傳送和保存。數據挖掘技術的出現，可以將這一現象進行處理，實現各項信息的精準記錄和傳遞?，F階段，數據挖掘技術已經在各個領域中廣泛應用。軟件工程作為近幾年快速發展的產業，軟件工程發展往往和信息技術發展有著直接關聯。把數據挖掘技術運用到軟件工程中，能夠將數據挖掘技術自身作用全面激發，提升軟件工程研發效率，減少軟件工程管理成本投放，防止不必要問題的出現。由此可見，數據挖掘技術在軟件工程中應用，具備現實性意義。下面，本文將進一步闡述和解析數據挖掘技術在軟件工程中應用。

2數據挖掘技術的基本概述

從數據挖掘技術自身角度來說，其主要指一種現代化信息處理技術，和傳統信息處理技術進行比較，數據挖掘技術憑借自身強大的功能，在各個領域中廣泛應用。當前，數據挖掘技術沒有得到全面普及和推廣，大部分IT行業對數據挖掘技術應用價值缺少深入了解，依舊采用傳統信息處理技術，使得信息處理效率相對不高。通常情況下，數據挖掘技術中包含了數據處理、數據轉換、數據分析等功能，并且各個功能之間均存在一定關聯，能夠實現綜合評估[1]。針對部分軟件工程企業而言，通過將數據挖掘技術運用到軟件工程中，可以有效提升信息處理效率，防止不必要失誤出現，對企業穩定發展起到了重要作用。

3數據挖掘技術在軟件工程中的應用意義

摘要：

本文在分析商業網站中使用的數據挖掘技術的基礎上，從網站數據挖掘、網站結構設計和網站功能設計這三個方面對數據挖掘技術在商業網站設計中的應用問題展開了探討，以便為商業網站的設計提供一些指導。

關鍵詞：

數據挖掘；網站設計；應用

就目前來看，受到網絡化的影響，很多既有交易型態和商業行為都開始將交易機制轉移到網站上。所以，如何設計商業網站，成為了不少企業關注的問題。而利用數據挖掘技術可以完成對商業網站中的大量數據的分析，從而實現網站商品的定向營銷。

1數據挖掘技術概念及應用概況

從技術層面上來看，數據挖掘技術就是從大量數據中進行有用數據信息的提取的技術，需要擺脫噪聲數據、隨機數據和模糊數據的干擾。而從商業角度來看數據挖掘技術是供應商行業處理信息的技術，可以幫助企業從商業數據庫中提取大量有用業務數據，并且通過處理和分析這些數據信息實現對關鍵知識的提取，從而為企業制定決策提供依據。就目前來看，在商業網站中應用的數據挖掘技術有路徑分析技術、關聯規則的發現技術、序列模式和分類聚類技術等。

摘要：計算機技術與互聯網技術的發展帶來了大數據時代，現如今，依靠數據信息分析市場需求、調整發展策略已經成為各行各業運營和發展中的一項重要任務，數據挖掘技術的應用也因此被給予了高度重視。文章主要以軟件工程為例，在簡要介紹數據挖掘技術的同時，探討該技術在軟件工程中的實際應用，以此來進一步促進軟件開發水平。

關鍵詞：數據挖掘技術；軟件工程；應用

21世紀以來，計算機技術開始逐步滲透到人們的生活和學習中，不斷改變著人們的生活方式，尤其在近幾年，計算機技術和網絡技術更是得到了前所未有的普及與發展。為了滿足社會發展對計算機軟件的需求，利用數據挖掘技術在海量數據中提取有價值的信息，并將其應用到軟件開發與設計中非常重要，這不僅可以大幅度降低軟件開發成本，而且還有助于提高軟件的開發效率和整體質量。

1數據挖掘技術概述

所謂數據挖掘技術，簡單的說就是在海量數據中提取目標信息的一種計算方式。在大數據時代，軟件工程需要處理的信息量很大，如果仍然采用傳統的數據處理方法，那么不僅工作量大，而且處理效果也不盡人意。所以，迫切需要一種新型的數據處理方式，由此數據挖掘技術應運而生，能夠快速、準確的在海量數據中提取所需信息，給數據整理和分析工作帶來的很大方便。

2數據挖掘技術在軟件工程中的應用

2.1數據挖掘技術在軟件項目管理中的應用

1關于數據挖掘和數據挖掘技術

1）數據分析統計類數據挖掘技術

統計分析指的是利用統計學的上的分析方法，采用定性和定量相結合的方式，對那些異常的數據進行檢驗。在數據挖掘的模型中，主要使用的統計學方法包括：線性分析、單變量分析、時間序列分析、非線性分和回歸分析等。在數據挖掘的各種技術中，統計型數據挖掘是最為成熟和完整的一種，在企業的設備管理中得到廣泛應用。

2）數據挖掘過程模型分析

先舉個例子。我們知道，對于上山采礦，人們是不會隨表找個地方就在那里往下挖的。如果這樣的話，即便挖上個幾萬年，可能也挖不出礦來。原因很簡單，你挖的那個地方十有八九沒有礦產。我們采礦之前，須經過周密的地質勘查，找出那些富有礦產的地區，然后再進行采礦，就會收到事半功倍的效果。同樣的，數據挖掘也不是隨隨便便就能夠進行的，也需要找出其中的規律，建立相關的過程模型，然后才能發現“寶藏”，挖掘“寶藏”。因此，我們也就指導，數據挖掘是需要建立相應的模型的。模型如何，直接關系著挖掘的效果，也就是關系著能不能挖到“寶藏”，影響數據挖掘效果的因素主要有：第一，是不是采用了最合理的數據挖掘技術；第二，參與挖掘的數據的準確性不是是合乎模型要求；第三，數據挖掘的流程設計是不是合理。做好這三個方面的工作，就可以確保數據挖掘的質量不出現問題。

2數據挖掘在設備管理中的應用分析

2.1企業設備管理的現狀和存在問題分析

摘要:本文結合數據額挖掘的內涵，探析軟件工程應用數據挖掘的意義，提出相應的應用對策。在現代信息技術快速發展的過程中，數據挖掘技術被逐漸應用在社會各領域，不僅為我國社會市場經濟的快速發展提供助力，更推動了我國現代化建設的步伐。

關鍵詞:數據挖掘;軟件工程

在信息化背景下，我國傳統的數據信息技術已經難以滿足現代企業發展的需求。而數據挖掘的發展與普及，能夠有效實現數據信息的即時保存與精準傳送，推動我國現代企業信息化建設的步伐?，F階段，作為我國產業發展最快的軟件功能，往往與數字信息技術存在緊密的聯系，而將數據挖掘應用到軟件工程產業體系中，不僅能夠激發數據挖掘的全部潛能，更能提高軟件工程的發展質量，降低軟件工程的成本投放，規避相應的風險出現。因此軟件工程企業應用數據挖掘，不僅具有重要的現實意義，更有顯著的時代意義。

1數據挖掘的基本內涵及內容

數據挖掘具體指現代信息技術，與傳統數據技術相比，具有強大的信息處理、傳送、存儲等功能。在我國社會各領域中得到廣泛的應用。然而現階段，我國部分企業對該技術的應用價值了解甚少，依舊采用傳統的數據信息處理手段，導致信息處理質量與效率相對低下。而數據挖掘具體包括了數據分析、數據轉換以及數據處理等功能，不同功能間具有緊密的聯系，可以有效實現對數據信息的綜合評估。對于軟件工程產業來講，應用數據挖掘技術，不僅能夠有效增強數據信息的處理質量，防止失誤出現，更對企業的全面發展具有重要的推進作用。在具體的數據挖掘環節層面，軟件工程公司首先應“界定”商業問題，進行相應的數據準備，進而以數學建模的方式理解數據，并對比既定的商業問題，對數學模型進行評估。最后，將模型應用與商業問題中，明確數學模型的時效性，以此徹底解決原有的商業問題。其中，在模型評估的過程中，需要圍繞數據源對商業問題的具體內容進行二次界定，以此保障模型評估的準確性與科學性。

2軟件工程應用數據挖掘的意義

2.1深化對信息的理解