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摘要：各大行业因为科技的进一步发展也得到了创新与发展。而这些年来，中国也在持续的推进普及城市信息化，最为关键的是改革与发展网络技术。网络技术发展的关键产物就是大数据挖掘技术，现阶段信息网络技术发展的关键表现就是大数据挖掘技术，信息策略发展的关键方向就是提出这一技术。它不但可以帮助信息处理特别强大的逻辑功能，并且可以把信息资源之间的互相干扰、空间局限等消除掉。鉴于这种状况，本文结合大数据背景时代，分析了数据挖掘技术的运用。
关键词：大数据；数据挖掘；技术与应用
引言：基于计算机技术与大数据产生的新型技术就是数据挖掘技术，一般也能够称之为数字处理技术。详细指的是实施整理、调整、挖掘各大企业内部的数据和评估等一系列操作，目的是完成优化全局数据。进入到大数据时代后，数据挖掘技术占据越来越关键的位置，一定要在确定当前技术种类的基础上对其实施进一步的优化和创新，把与时俱进新的数据挖掘技术研究出来。
1、数据挖掘和其关键意义
大数据概念自从提出来以后，大数据信息容量和数据交流量就持续的增强。美国政府2012年3月启动大数据和发展计划，投资2亿美元，在大数据中都让人们得到更多有价值的信息。信息网络技术在快速发展的背景下，再加上越来越广泛的网络浏览、维信聊天、网络购物等，数据信息在全球范围内爆炸式的增加了，根据IDC估计，数据将会在2020年时超过9万亿GB。这表示，社会已经进入了大数据时代。
上个世纪八十年代出现了数据挖掘，是一门新兴学科，属于人工智能研究范围，面向商业运营。站在技术方面来看，原始数据具备不规则、繁杂的特征，数据挖掘则是在原始数据中有效的得到具有应用价值的信息；站住商业层面来看，原始数据数量庞大，而其中包括具备潜在价值的信息，数据挖掘则是通过抽取、转换和分析，找出这些信息，为商业决策供应科学根据，推动商业向前发展。大数据时代中，运用数据挖掘的价值特别高，比如在企业运营方面，经过IT技术，数据挖掘严重的影响到运营和管理策略的拟定，科学的应用挖掘出的数据有利于提高运营和管理策略的正确性和合理性。大数据通过积累而来，其中包括各社会范围中的各类数据，展开数据挖掘后，能找出其中有用的信息，然后充分的发挥出有用的信息价值，推动社会和经济进步。
2、常用的数据挖掘技术类型
2.1聚类分析法
作为一种非参数分析方法的聚类分析，能实施分析样本分组中很多为数据点间的差异和关联，应用这方法的过程中，不用总体假设数据，也不需要受数理根据等原则的约束，只需要经过数据搜集、数据转换2个程序，这样就可以让聚类分析完成全过程。聚类分析可以实施分析数据的分布状况，还可以快捷的分析数据分布的局势，把密集与系数范围正确的识别出来；此外，聚类分析对单类的数据一样具备超强的分析能力，能深入的分析每一类的数据，发现其特点，把变量与类之间的内在关联性找出来。基于聚类分析原理基础上非常多的方法，如最常用的聚类分析方法就是层次法、密度分析法与网络法。
2.2关联性分析法
有时数据自身存在合理的隐蔽性，这样数据挖掘与运用就很难通过一般的数据分析法实施，对于数据信息的关联性识别就需要经过关联性分析法来完成，来帮助人力完成分辨数据的任务，一般是带着某种目的性的实施这种数据分析方法，所以在数据精准度比较高的信息管理工作中相对适用。
2.3特征性数据分析法
当前，在生活和工作中广泛的存在数据资源，互联网平台中数据具有的作用、特点等得到了人们的广泛重视，并为此展开了有关的研究。比如，在分析别的类型算法的适合度中能够应用遗传算法，这算法通过生物进化理论模拟数据信息的发展过程，构建真实性和虚拟性兼备的数据资源；人工神经网络中包括很多的信息类型，运用数据挖掘技术处理信息，经过计算机来分析繁杂模式的特点和趋势；可视化技术在数据挖掘的时候运用相对普遍，作为一种辅助技术，其经过动画、图像等方法为数据挖掘供应操作指导。
2.4可见性技术研究
可见性技术在发展数据挖掘技术的时候是最常见的辅助类技术。它经过表格、动图、视频等表达方法正确生动的引领发掘，引领操作，展现成果等，而数据挖掘过程中所遇到的很多表达的上面难题在运用可见性技术得到很好的解决。为客户可以更好的应用与了解供应了方便，对数据挖掘技术的面向群体的扩展起到了促进性的作用。
3、大数据时代的数据挖掘的运用
3.1市场营销方面
现阶段数据挖掘所使用最多的行业就是市场营销行业，数据挖掘的作用关键展现在实施解析消费者群体的消费习惯和行为，然后改变销售方法，让产品的销售量提高，另外，除了部分购物消费之外，在各大金融行业运用了数据挖掘技术，比如保险行业、银行行业和电子商务行业等等。比如：在市场营销方面，使用数据挖掘中的聚类研究，就是客户很多无规则、没有意识的行为数据，对他们实施识别，就是依据客户的忠诚度、消费意识实施分类，帮助企业找寻其中的潜在客户和固定客户群。
3.2烟草业
当前，烟草业的技术与服务因为烟草也的迅速发展也变成了一个特别庞大的混合载体，它不但影响到市场，也影响到技术和服务，可以有效的整合企业资源，完成无缝连接的过程中，将形成很多繁杂的数据集合，怎样从庞杂的数据中把规律与知识找出来，已变成烟草业的关键问题。经过应用数据挖掘，上述的问题可以得到很好的解决。为行业的发展起到非常好的作用，像系统负载、数据通信速率与容量、用户行为、利润率等；使用孤立点分析与聚类方法，把盗用模式与异常状态找出来，运用关联与序列模式，把影响烟草发展的有关原因找出来，这样更好的促进烟草业务的发展。
3.3制造业范围
从运用数据挖掘技术目的上看，制造业跟别的社会范围不一样，运用制造业的关键目的为检验产品质量，比如经过研究和分析产品数据，找出其中包含的规律，经过分析整体生产程序，找出过程中存在的影响生产效率和质量的原因，然后有针对性的解决找出的问题，推动提高产品制造质量，然后让企业增加所可以得到的经济效益。除产品质量外，制造企业决策中也显著的展现出了数据挖掘的作用，运用相关技术筛选数据后，得到具有应用价值的数据信息，然后经过决策树算法，统计决策，确保做出的决策是客观的、正确的。
3.4科研领域
在现阶段的科研范围中，经常要实施整理、分析很多的实验数据，并对其中蕴含的规律进行努力的找寻，而这就要用到数据挖掘技术，还有相关的算法，数据挖掘算法的有效应用可以快速的把数据中蕴含的规律找到，还有某些从未见过的理论、知识。例如，探求未知范围、分析人体DNA等等。
结语
就现阶段已知的全部范围中，数据挖掘技术基本都存在，这不仅展现了数据挖掘技术的实用性，也展现了中国各行业的发展正在持续的加快。数据挖掘技术的完善，让其可以迅速、正确的处理数据信息，把数据中隐藏的规则找出来，让其在特殊范围中的运用价值得到充分的发挥，让企业的经济效益增加。
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