劉 芬

（延安大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，陜西 延安 716000）

引言

現(xiàn)如今是大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量的數(shù)據(jù)隨處可見，可能有真有假，可能數(shù)據(jù)不完整，可能是垃圾數(shù)據(jù)，也可能是極有價(jià)值的數(shù)據(jù)。但是這些海量的數(shù)據(jù)都有其存在的意義，數(shù)據(jù)背后必然隱藏著重要的信息和知識(shí)，所以在模糊隨機(jī)的、不完整的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的那部分信息是十分重要的。數(shù)據(jù)挖掘，也就是通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析，基本上就是自動(dòng)化分析，對(duì)其進(jìn)行歸納整理，提取有用信息，通過這些信息，對(duì)應(yīng)用對(duì)象提供幫助。例如幫助企業(yè)或者個(gè)體用戶對(duì)市場進(jìn)行重要評(píng)估，確定實(shí)施方案，根據(jù)市場政策的變化，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，獲取更大利益，它可以幫助很多行業(yè)領(lǐng)域更好地應(yīng)對(duì)政策的變化，提供最佳市場營銷手段，掌握最優(yōu)營銷策略，制定最佳管理方案，甚至是企業(yè)面臨資金或者管理危機(jī)時(shí)，它都能夠貢獻(xiàn)一份力量。

1 數(shù)據(jù)挖掘的方法

對(duì)于大數(shù)據(jù)的挖掘，目前已經(jīng)有許多種挖掘方法，例如回歸分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web數(shù)據(jù)挖掘以及最簡單的分類聚類等，不同方向運(yùn)用不同的挖掘方式，基于目前的數(shù)據(jù)挖掘的方式方法，未來也會(huì)出現(xiàn)更多種可靠的方法，甚至是方法的聯(lián)用等，有很可觀的發(fā)展前景。下面對(duì)于這些方法做一個(gè)簡單的介紹。

1.1 回歸分析

回歸分析通過函數(shù)關(guān)系式或是關(guān)系圖表發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，實(shí)際上是對(duì)數(shù)據(jù)所具有的一種屬性值特性的體現(xiàn)，可以有效地對(duì)整體數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，也是分析數(shù)據(jù)相關(guān)性的一種常用方式。例如在銷售行業(yè)領(lǐng)域中，常常會(huì)利用回歸分析的方式，根據(jù)本月或者本季度的銷售額進(jìn)行回歸分析之后對(duì)下個(gè)月的銷售情況進(jìn)行預(yù)測，及時(shí)有效地調(diào)整策略。

1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義比較抽象，需要考慮置信度和支持度兩個(gè)概念，都在閾值范圍內(nèi)，則說明兩個(gè)事務(wù)關(guān)聯(lián)性是有效的。實(shí)際上想要反映兩個(gè)事務(wù)之間的相關(guān)性，其挖掘過程有兩個(gè)階段：第一個(gè)階段是從原始的數(shù)據(jù)庫或是說原始數(shù)據(jù)集合中找到出現(xiàn)的頻率達(dá)到一定水平的事務(wù)組，也就是說，支持度要超過規(guī)定的最小值；第二個(gè)階段就是對(duì)關(guān)聯(lián)性分析，產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，這里就需要考慮到置信度，二者置信度需要滿足最小置信度，才能說明具有關(guān)聯(lián)規(guī)則。例如，超市運(yùn)營中常見的購物籃分析，根據(jù)顧客購物籃中出現(xiàn)的物品的頻率，分析它們之間的關(guān)聯(lián)性，確定哪些物品是顧客會(huì)一次性一起購買的，這也是關(guān)聯(lián)規(guī)則的起源，現(xiàn)在關(guān)聯(lián)規(guī)則常被用在金融行業(yè)中預(yù)測客戶的需求[1]。

1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)際上是對(duì)動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)的模仿，它的基礎(chǔ)有兩種，一種是M-P模型，另一種是Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則。通過對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，累加計(jì)算或是反復(fù)迭代，最后計(jì)算權(quán)值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這樣一種人工智能技術(shù)，優(yōu)點(diǎn)有許多，比如高容錯(cuò)、自行學(xué)習(xí)處理，還有非線性等，使得它在處理一些不完整有漏洞的數(shù)據(jù)或是信息時(shí)能夠比較恰當(dāng)?shù)靥幚砗?，這也正是它能夠用于數(shù)據(jù)挖掘的原因之一。這種模擬人的思維的方式，在研究中有以下幾個(gè)方面：一是生命科學(xué)中，生物神經(jīng)系統(tǒng)原型和結(jié)構(gòu)，二是根據(jù)生物原型構(gòu)建理論模型，三是模型的算法研究，這里就需要構(gòu)建具體的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，最后是進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用，例如信號(hào)探索識(shí)別，甚至是制造機(jī)器人等。

1.4 Web數(shù)據(jù)挖掘

這是一種利用數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于Web的方式，從相關(guān)的資源中得到所需要的隱含信息，主要有三種類型：結(jié)構(gòu)挖掘、內(nèi)容挖掘和使用挖掘。

1.5 分類與聚類

分類，從字面意義來看非常簡單，就是從海量的數(shù)據(jù)中找出某幾組或是某幾個(gè)數(shù)據(jù)的共同點(diǎn)，然后根據(jù)特點(diǎn)和具體的分類模式對(duì)其進(jìn)行分類。這種分類技術(shù)可以運(yùn)用到未來數(shù)據(jù)的預(yù)測當(dāng)中，例如，超市根據(jù)產(chǎn)品的購買情況進(jìn)行分類，再根據(jù)分類情況選擇可以對(duì)消費(fèi)者推薦的關(guān)聯(lián)產(chǎn)品，以此來增加銷售業(yè)績。和分類相似的另一種叫做聚類，但實(shí)際上也有差別，這里需要強(qiáng)調(diào)的就是聚類中相似特點(diǎn)的產(chǎn)品關(guān)聯(lián)性很大，而對(duì)于不同類別的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，特點(diǎn)的相似性很小，關(guān)聯(lián)性就很低。也就是說，聚類強(qiáng)調(diào)的是不同類別的產(chǎn)品關(guān)聯(lián)性低[2]。

2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用

2.1 數(shù)據(jù)挖掘在檔案管理上的應(yīng)用

現(xiàn)如今信息技術(shù)發(fā)展迅速，而檔案的管理對(duì)象也逐漸增加，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立一個(gè)檔案管理的系統(tǒng)，對(duì)處理對(duì)象的檔案進(jìn)行有效的歸納整理有極其重要的意義。利用以上介紹的數(shù)據(jù)挖掘方法，實(shí)現(xiàn)檔案的有效分類，檔案數(shù)據(jù)快速搜索?？梢韵葮?gòu)建一種數(shù)據(jù)分布的結(jié)構(gòu)模型，接著對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，尋找數(shù)據(jù)特性并對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行關(guān)聯(lián)性的處理，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，最后進(jìn)行一個(gè)監(jiān)測分析，根據(jù)以往的眾多研究表明，利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)n案進(jìn)行管理，可以有效提高安全性，同時(shí)檔案的檢索速度有了相應(yīng)的提高。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)上的應(yīng)用

類似于淘寶京東的電子商務(wù)在市場上占有重要地位，消費(fèi)者頻繁地交易使得電子商務(wù)成為了一種重要的消費(fèi)手段，交易方式簡單，基本可以人人都會(huì)，也為消費(fèi)者購買商品提供了便利條件，受到廣大消費(fèi)者的歡迎。

電子商務(wù)上，數(shù)據(jù)挖掘尤其是Web挖掘的應(yīng)用是非常廣泛的。之前有提到Web挖掘是利用Web從相關(guān)資源中找到隱含信息，例如從網(wǎng)絡(luò)用戶的瀏覽記錄數(shù)據(jù)、電子商務(wù)中的購買記錄數(shù)據(jù)找到客戶主要需求，找到他們的主要興趣，然后利用這些數(shù)據(jù)，做出相應(yīng)的調(diào)整改善，推出客戶最感興趣的產(chǎn)品，提高產(chǎn)品銷量，創(chuàng)造銷售業(yè)績[3]。

3 結(jié)語

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)現(xiàn)在快速發(fā)展，在世界范圍也有廣泛應(yīng)用，因此需要對(duì)這個(gè)技術(shù)的方法、過程、應(yīng)用等有充分的認(rèn)識(shí)和了解，從而更好地深入研究和開發(fā)應(yīng)用，對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)，才能有更好的解決方案，為人類生活作出更大貢獻(xiàn)。

[1]周碧珍.淺析計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案信息管理系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].黑龍江科技信息，2009（1）：208.

[2]李智勇.數(shù)據(jù)挖掘在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒防御中的應(yīng)用探究[J].電子測試，2014（12）：46-48.

[3]應(yīng)用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行電子商務(wù)的分析[J].電子技術(shù)與軟件工程，2014（7）：216-217.