计算机数据挖掘技术的开发及其应用
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摘 要：计算机数据挖掘技术能够度整个计算机领域的发展起良好的推动作用，同时也能够促进社会的进步，满足人们的生活以及工作的相应的搜索需求。因此，对数据挖掘技术进行相应的开发以及应用十分重要。本文即就此对计算机挖掘技术的相关内容进行分析，以期提高计算机挖掘技术的发展。
关键词：计算机;数据挖掘技术;开发应用
信息的数量随着经济社会的发展在不断增长，而计算机数据挖掘技术即是为了在海量的数据中找到自身需求的数据，因此应运而生。计算机技术的基本特征即包括在计算机挖掘技术中，同时统计学的理念在其中运用，也在一定程度上提高云存储技术的发展，对人们生活工作中的相关问题进行解决。
一、数据挖掘技术概述
数据挖掘技术主要的作用是发现数据库的相关知识，又被称为数据采矿、资料探勘。在对大量数据进行相应的搜索时，数据挖掘技术能够根据相关的算法对其中隐藏的信息进行相应的搜索。一般情况下，数据挖掘技术与计算机科学有着密切的关系。对相关的信息实现相应的目标搜索，依靠相关的技术如模糊识别、机械学习、检索、在线分析以及统计等技术。在进行数据挖掘技术的过程中，首先要对信息进行收集。在所给的数据中进行相关的数据分析对象进行特殊信息的分析，随后对这些数据进行相应的信息收集，将信息收集到相应的数据库中。随后要进行集成数据。对不同的数据，即不同的性质、领域以及格式，在相应的层次上进行集中，将全面的信息提供给相关的组织或是企业。然后是进行规约数据。进行数据挖掘技术的应用，相关的技术仍然有待提高，因此便在一定程度上增加了相应的数据挖掘，因此进行数据规约技术，对数据集进行相应的规约，即是在保持数据原始性的基础上对数据的体积进行相应的缩小，挖掘的结果基本是一样的。之后是清理相关的数据。数据库中的数据种类繁杂，有完整的数据，同时也有不完整的数据，如不一致数据、噪声数据等，这类相关的数据会在一定程度上影响数据的准确性，因此需要把这类数据进行过滤，数据库储存的是正确、准确的信息。在进行清理数据后，需要对相应的数据进行变换。进行数据挖掘的最终目的是将相应的信息转化为能够被挖掘的信息，因此需采用相关的方法，如数据离散化转换、概念分层等。进行数据挖掘的过程中，需要结合相应的数据信息，在进行分析时，需要结合相关的工具，所选择的工具需要适当合理，在进行分析后得出真正有效的信息。随后要对相关的模式进行评估。相关的组织或是企业的专家对数据库的信息的准确性进行评估。最后是進行知识的表示。对挖掘的数据信息，呈现给相应的人群。在对数据挖掘技术进行反复的应用过程中，每一步都需要进行精准的把握，达到预期的目标，其中对数据的预处理花费的时间最长。
进行计算机数据的开发以及应用在很多方面都能够得到良好的体现，比如能够在市场营销领域进行相应的应用，根据固结的日常购买习惯进行相应的分析，从而进行更好的产品活动，制定正确的战略，从而有效增加企业的经济效益。在金融投资行业进行良好的应用，通过对相关数据的分析，进行风险的预测，从而更好做出相应的预处理机制，制定相应的方案，促进金融市场的发展。在产品制作环节进行应用，对产品制造过程中产生的数据进行分析，对其中存在的隐形问题进行分析，从而有效提高产品的质量。在电子商务领域进行应用，对不同商务数据进行分析，根据商户的信息以及相应的消费情况，制定个性化的服务，促进为顾客提供更好的服务，增加自身的效益等方面，促进不断的发展。随着技术的不断发展，对计算机数据挖掘技术的应用也越来越广泛。但同时，数据挖掘技术仍然有很多问题需要解决，需要相关的研究人员进行不断的深入研究，从而对社会当中的大数据进行良好的查找以及获取，增加相关的组织和企业的效益，提高对数据挖掘技术的不断探索，促进不断的发展。
二、数据挖掘技术开发分析
（一）神经网络
神经网络技术有良好的储存能力、适应性以及处理能力，因此能够很好的应用到数据挖掘体系当中。神经网络技术能够进行相应的识别、挖掘、预测以及分类，对大数据信息进行相应的处理，建立相应的模型，即前馈式神经网络模型。其中较好的模型，能够有效实现联想记忆以及优化计算等内容。但另一方面，神经网络技术的执行过程会有些难度，因为在对神经网络进行应用时，能够狗对学习与决策进行理解。
（二）决策树
预测模型算法之一的决策树，能够分类海量的数据，从而能够对其中更具价值、有良好的潜在优势的数据进行挖掘。在进行实际使用的过程中，决策树的优势体现在描述简单，且效率高等，因此处理大规模的数据较为方便。最早的决策树能够作为一种单变量，对复杂的概念表达较为困难，能够对同性的相互关系进行强调等。
（三）粗集
作为一种结合理论，粗集研究的数学工具特点是不准确且不确定的。粗集的优势主要表现在其不用借助额外的信息，对输入的信息能够给胡一个简化的表达空间，且操作较为容易，算法也比较简单。但同时，粗集不能狗对联系的信息属性进行处理，但在实际的应用过程中，连续属性是较为频繁且普遍的。
（四）遗传算法
遗传算法具有良好的适应性、并行性，能够与其他的模型进行相关的结合，在数据挖掘的实际应用过程中较为普遍。对其进行应用，能够对神经网络结构进行优化，删除多余的隐藏单元以及连接。但遗传算法的结构较为复杂，仍有很多问题需要解决。
三、对计算机数据挖掘技术的开发体现
进行计算机数据挖掘技术的开发，首先需要对相应功能有一个较为全面的了解，从而更加具有针对性，为相应的适合的行业和组织提供更好的服务，并以此推动数据挖掘技术的发展，促进深入开发以及使用。传统的统计方法一般有多元化统计、抽样调查以及预测。在进行相关的应用过程中，对相关的复杂结构的数据进行相关分析，抽样调查，进行相应的数列分析。在对大部分数据进行计算的过程中，不具有明显的特性。可视化技术即能够对高维数据进行相应的现实，促进对相关数据的分析，但其中仍然存在很多的问题需要进行解决。进行计算机联机处理方法，是对数据实施分析。在相关的客户需要这样的需求时，相关的工作人员需要对相关方面的工作进行良好的配合，有效提高数据的精准性，从而更好的促进数据挖掘技术的发展以及深化。
四、数据挖掘技术的开发工具
计算机数据挖掘技术有很多种类的开发工具，例如抽样技术和多元统计分析以及统计预测，这些都属于是一些传统的统计方法。如果针对的是大量的数据，使用抽样技术对数据进行分析，就会大量的消耗时间。如果是一些结构比较复杂的数据，那么对其进行分析时可以采用多元统计分析，对数据进行序列分析以及回归分析就是统计预测。在分析数据时，就会发现，有一些数据的特征的状态是非常模糊的，想要对其进行直接的过程是比较困难的，所以如果出现这种情况，就可以使用图表展开数据的特征，这就是可视化技术的技术要领。在对数据进行分析的过程当中，可以采用联机的方式将多维数据分析进行实现，在进行联机时，需要相关的用户进行一些支持帮助。对相关工作人员的联机分析处理提供帮助，将相关用户的数据需求作为依据。相关的工作人员要进一步的筛选和确定相关的分析算法，数据的模拟对象定为神经元功能，首先可以先构建一个比较完善的神经网络，之后分类以及分析整个的数据结果。输出层和输入层以及隐藏层是神经元功能的主要构成部分。数据挖掘技术的开发工具当中还包括遗传算法，整个算法的计算基础就是自然进化论，将基因遗传的相关特点作为依据，优化相关的算法，走后就可以将完整的数据模型进行构建和完善。
五、计算机数据挖掘技术的使用
（一）计算机挖掘技术在市场营销当中的应用
市场营销的日常工作就是整理和收集数据，将市场数据的调查结果作为决策的依据，将其作为企业接下来的营销计划的整体方向。目前，移动支付是非常流行的一种支付手段，剋将人们的出行进行简化，而且互联网销售商会收集人们在使用支付宝或者微信进行支付的过程当中产生的消息，销售商会将消费者的各种信息进行收集，从而形成一个巨大的数据库，之后再对数据挖掘技术进行使用，收集和整理数据库当中有用的信息，对这些信息进行有效的利用，研究不同消费者的不同消费心理，摸清消费者的消费情况，这些数据可以作为企业下一步营销计划的依据，为企业制定下一步的营销计划指明方向。
（二）数据挖掘技术在金融投资方面的应用
金融投资行业需要对各种不同的信息以及不同的资料进行有效的判断，如果想要做出正确的投资决策，那么就需要正确的预测信息收集构建出的模型。进行金融投资虽然会有很大一部分的收益，但是其风险也是非常大的，在使用金融投资的过程当中，各种因素都会对其产生影响。所以，为了将其中的风险进行减少，国际上已经将现在的金融投资方式作为依据，从而制定了一套比较完整的金融投资风险预测系统。使用该项系统，需要分析和收集以及统计各项数据，而且还要处理这些数据，这样对数据的處理和分析也就更加的科学，可以将其中的风险进行有效的减小，提高其安全性。使用计算机挖掘技术可以将数据检索的准确性进行保证，而且还可以将工作效率进行一定的提高。
（三）计算机挖掘技术在人事管理方面的应用
社会正在不断的发展和进步，国家的经济也随之得到飞速发展，这推动了国家很多的企业和机构也不断的发展和进步，这些企业和机构现在已经成了一个非常巨大的机构系统。国内市场竞争非常的激烈，企业如果想要通过选拔人才将自身的竞争力进行提升，那么就需要将自身的人力资源管理体系进行不断的完善。人力资源部门的工作人员在对开展人事评定工作时，如果使用计算机数据挖掘技术，可以将人力资源管理部门工作人员的工作量进行大量的减少，这样还将工作人员的工作效率进行了有效的提升。使用该项技术还可以将相关人员的每项资料从资料库当中进行快速的获取，正确的判断工作人员的工作质量和发展情况，将企业的人事评定系统不断科学化，将系统进行不断的完善，推动企业的发展和进步。
（四）数据挖掘技术在档案管理上的应用
社会科技正在飞速的发展和进步，信息技术随之飞速发展，这样就会不断的增加档案的管理对象，这时，使用计算机数据挖掘技术，可以建立一个相关的档案管理系统，这样就可以有效的整理和归纳处理对象的档案。应用计算机数据挖掘技术，可以将档案进行有效的分类，可以快速的搜索档案数据，。可以先对数据分布的结构模型进行构建，之后分类整理这些相关的数据，对数据的特性进行寻找，而且要关联性的处理这些数据，之后再挖掘这些数据，最后对这些数据进行检测和分析。应用计算机数据挖掘技术对档案进行管理，可以将数据的安全性进行有效的提高，而且也会将相关的检索速度进行提升。
（五）计算机数据挖掘技术在其他领域当中的应用
计算机数据挖掘技术的应用面非常广泛，在各行各业当中都发挥着很重要的作用。当前社会不断的发展和进步，社会科技也不断的发展，计算机也随之普及，人们可以对计算机灵活的进行应用，这样就将信息处理上的工作的实用性进行了很大的提升。计算机数据挖掘技术不仅在收集数据的领域发挥着很大的作用，还在制造业当中发挥着巨大的作用。在国家的制造行业当中，计算机数据挖掘技术大大的提升了一些产品质量的贡献量。在半导体制造业企业当中，计算机数据挖掘技术的作用非常的突出，技术人员在进行研发的过程当中，需要对数据进行大量的收集，这样才可以将产品研发的研发方向进行明确，在对产品进行测评的过程当中，需要将数据和其他的数据进行相关的比较，这时，使用计算机数据挖掘技术，就可以对新产品的每项性能进行快速的直观的反应。计算机数据挖掘技术在电子商务领域也有着很大的作用，而且发展空间非常的广泛，网络正在不断的发展和进步，在网络上进行交易或者浏览商品的现象也很多，但是对闪频进行浏览或者交易都需要很多的流量，而出现这些信息，就可以将电子商务的发展空间进行扩展，促进电子商务行业的发展和进步。
结语
综上，随着科技的不断进步和发展，计算机领域也得到了飞速的发展，于是出现了计算机数据挖掘技术。计算机数据挖掘技术的应用非常的广泛，在各个领域当中都发挥着很大的作用。使用计算机数据挖掘技术可以将共组人员的工作效率进行有效的提高，还可以将一个完整的数据库进行构建，推动企业的发展。
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作者简介：陈 霞（1991.7-），女，统计学院2017级概率论与数理统计专业在职研究生，研究方向：数据挖掘。