浅谈计算机数据挖掘技术开发应用

摘要：近年来，计算机技术进入了一个快速发展的阶段。随着计算机性能的提升，计算机处理数据的能力得到进一步的加强，应用计算机的数据挖掘技术也被开发出来，在如今的大数据时代，数据挖掘技术出色的数据处理能力得到了广大用户的青睐，其技术应用迅速扩散开来，成为目前非常受欢迎的一门计算机技术。因此，作者对数据挖掘技术的开发及其应用进行了简单的探究和分析。

关键词：数据挖掘；开发；应用

数据挖掘技术自开发以来，便迅速在各行各业得到广泛应用，在我们的日常生活中，便能看到其技术应用场景，如网上商城、自助停车等等。虽然这项技术的出现时间尚短，但因其满足现代用户对大量数据分析的需求，在应用的同时得到了良好的发展，加速了各行业的发展进程，丰富了社会行业的复杂性，推动了我国社会主义现代化的建设。

一、计算机数据挖掘技术简介

计算机数据挖掘技术就是通过海量的数据归类比对，根据业务需求，找到其中有用的数据，分析数据变化规律，提取出有价值的信息，帮助用户做出正确的决定。现在这项技术主要应用于商业领域，它的主要作用是帮助企业分析大量的客户相关数据，找到客户的数据变化规律，分析获取市场需求，制定高效的运营方案，提高企业的竞争力。

二、计算机数据挖掘技术的开发

计算机数据挖掘技术对数据的处理能力主要是依靠一些算法来实现的，在如今复杂多变的业务需求环境下，数据挖掘技术已经实现了很多方便可靠的算法。可以根据不同的数据处理需求，选择合适的算法进行数据挖掘开发。丰富的算法知识库为数据挖掘技术的发展奠定了理论基础。如果数据库的数据属性相对独立，使用朴素贝叶斯分类算法可以很好的对数据进行分类归纳，但目前数据库的数据一般彼此都会有所关联，这对应用朴素贝叶斯分类算法会产生很大的结果误差。对于一个数据模型而已，它的可行性分析报告是非常重要的，可以应用决策树对其进行静态测试，根据测试结果判断这个模型是否合理；但这个算法也有很多不足的地方，比如对于连续的数据字段比较难以处理，按时间排列的数据集会增加算法工作量等等。Logistic回归可应用于疾病的自动诊断，通过算法分析出容易产生疾病的一些不良生活习惯，或者通过病人的生活习惯和身体特征分析病人患病的可能性。KNN算法适合对于那些出现概率较低的数据分类工作，这是一个比较成熟的机器学习算法之一。应用Boosting算法不容易产生误差，可以得到一个比较客观的准确结果。上面提及的算法只是常用的一部分，目前数据挖掘技术的应用问题主要在于对算法的正确选择，根据实际环境选择合适的算法能做到事半功倍[1]。

三、计算机数据挖掘技术的应用

（1）教育方面。教育问题影响着一个国家的人才培养计划，计算机数据挖掘技术的应用可以帮助国家解决很多教育方面的难题。在现阶段国家提倡素质教育的同时，由于学生的自身性格千奇百异，加上学习环境对学生的影响，教育工作者很难做到因材施教，通过学校对学生信息的采集，应用计算机数据挖掘技术对数据进行集中比对分析归纳整理，学校可以根据整理好的学生信息分类总结，为每一类学生制定合适的培养计划，再通过计算机数据整理，得到完善的教育大纲，可以减少教育工作者的工作量，提高教育效率，开发每位学生的潜力，为国家培养综合素质良好的人才，加快国家社会建设的发展。高校招生一直都是国家重点关注的对象，高校在招生方面首先考虑的是学生的质量，然后就是学校的招生名额分配方案，为了确保学校的综合发展，高校每年招生都会花费大量的人力物力。计算机数据挖掘技术的应用，可以帮助学校对报考学生的数据处理，找到学校适合的学生来源，根据需求和数据比对，为学校制定合适的招生名额分配方案，提高招生的工作效率，满足了目前高校招生的工作需求。计算机数据挖掘技术的应用，帮助提高了我国学生的整体素质，优化了高校的招生分配计划，由此可见，我国在未来一段时间必将迎来人才爆发的阶段。

（2）行政方面。计算机数据挖掘技术的应用，可以帮助解决行政方面一些传统已久的问题，例如城市出行和档案管理问题等等。在城市现代化迅速发展的今天，城市出行问题一直是城市建设的一大难题，尽管搭配了便捷的城市交通工具，但拥挤的人群和出行时间的安排依然给城市出行带来很多困扰。因此，一些即时出行呼叫软件很好的满足了城市出行的需求，这些软件都涉及了相关的数据挖掘技术，主控制系统将采集到的出行位置和时间等信息统一进行处理和分析比对，找到最合理的出行方案[2]。对于档案的整理和保存一直是档案部门的一大难关，档案信息的复杂性提高了档案管理的难度，应用计算机数据挖掘技术可以对档案信息进行有效分类归纳，减少档案工作者的工作量。对档案信息的数据分析，可以有效提高信息的回收利用率，从大量的档案信息中提取到有用的信息帮助相关部门提高工作效率。

（3）商业方面。计算机数据挖掘技术应用于商业领域，能获取到巨大的经济效益。因此，数据挖掘技术对于企业而言是具有重要战略意义，其中最为突出的就是互联网企业。近几年来，计算机网络的发展导致大批电子商务公司的兴起，网购逐渐成为新时代人类的日常生活习惯，巨量订单在给企业带来巨大经济效益的同时，也带来了大量的客户数据，如何对这些数据信息进行有效回收使用，是提高企业竞争力的重要手段。计算数据挖掘技术的出现很好的满足了企业对客户数据分析的需求，通过对这些数据的深度挖掘，可以获取到未来的客户需求趋势，为企业的未来决策提供帮助，在未来的市场竞争中抢占先机，这对企业的长远发展是具有深远影响的。对于煤矿企业，这个行业对矿井的安全需求是非常迫切的，运用计算机数据挖掘技术帮助煤矿企业分析煤矿的数据，制定合理的安全防范措施，还可以对地下作业进行安全审核，保证煤矿采集工作的安全进行，从而提高采矿的工作效率，提高煤矿企业的经济效益。而且通过对地下采矿的评估和数据分析，还可以减少煤矿企业因为矿难造成的经济损失。

四、结束语

计算机数据挖掘技术是一门非常高深的技术，其中涉及非常多复杂的算法，要理解它们必须具备深厚的数学基础。所以本文只是对此进行一个简单的分析报告，以目前数据挖掘技术的应用发展，可以预见这门技术在未来必定会有更加广泛的应用前景，相关企业应该抓住机遇，努力投入到数据挖掘技术的研究和开发中去。

参考文献

[1]黄庆生.计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究[J].科学技术创新,2018(11):71-72.

[2]秦文静.计算机数据挖掘的开发及其应用研究[J].数码世界,2018(1):193-194.

作者：丁凝 单位：沈阳职业技术学院