計算機數據挖掘技術的開發

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摘要：隨現代計算機信息技術快速發展，計算機功能不斷與現代統計學理論相融合，在上述背景的催使下，計算機數據挖掘技術得以衍生。與此同時，計算機數據挖掘技術與云儲存、大數據等技術形成齊頭并進的發展趨勢，為現代人的生產、生活解決大量問題。鑒于此，本文通過對大數據信息技術概念的闡述，對電子郵件、信息、電子商務以及全程電子商務四個發展時期加以總結，分析其基本工作流程，并提出相關開發策略和應用策略。

關鍵詞：計算機數據挖掘技術；開發；應用

一、計算機數據挖掘技術的發展階段

計算機數據挖掘技術起源于上世紀七十年代，發展至今一共經歷四個重要時期。首先，是電子郵件時期，此階段從上1972年開始，通訊量以每年五到八倍的速度快速增長。其次，是信息時期，從上世紀九十年代開始，信息系統逐漸向web（WorldWideWeb）技術轉變，成長速度得以大幅提升，成為現階段互聯網的重要應用。中小微企業在發展的過程中，怎樣將粗狂式發展轉化為精準式發展極大的依托于計算機數據挖掘技術。再次，是電子商務時期，電子商務階段在部分發達國家也僅是起步時期，其未來發展道路極為寬廣，之所以將電子商務歸納為一個具有時代性意義的階段，是由于互聯網的對于商業活動的最終目的便是，包括境內電子商務與境外電子商務在內的多種電子商務模式的有效開展。最后，是全程化電子商務時期，在SaaS軟件即服務基本模式得以良好應用的背景下，各種類軟件不斷登錄于互聯網，大幅增加電子商務鏈條長度與分支，形成現階段全新的全程電子商務概念，并由此開創出一門獨立碩士研究生學科，即計算機數據挖掘技術和客戶關系。

二、計算機數據挖掘技術基本工作流程分析

1.確立數據中心與數據挖掘的最終目標

計算機數據挖掘技術功能強大，為充分合理利用該技術項目，應確立本次數據挖掘的根本目標，依據目標的具體內容選取與之相對應的數據中心。由于數據挖掘技術內融括大量數據挖掘方式，差異性的數據挖掘目標應利用差異性的方式。反之，則會對數據挖掘最終結果的準確性和可靠性造成負面影響，由此可見，確立數據挖掘目標與數據中心的應用，是數據挖掘技術實現自我價值的關鍵因素。

2.數據的選取及預處理

在確立數據中心與數據挖掘的最終目標以后，下一步工作需要在數據中心內提取部分所需目標數據。此過程應注意，要確保目標數據內所蘊含的信息均為所需信息，并將此目標數據當做計算機數據挖掘的主要范疇，這也就形成了數據的選取環節。在確立目標后，應對目標數據進行深入性處理分析，將大量與現實情況無關的信息與信息誤區加以刪除修改，僅保留一部分對所需工作能產生實際價值的信息，此過程也就是信息的預處理環節，其作用是將目標數據精簡化，提升計算機數據挖掘工作的工作效率和工作質量。

3.計算機數據挖掘

一方面，應根據計算機數據挖掘的最終目標，確定計算機數據挖掘技術的種類和需要采用的計算方法，其中，計算方法是數據挖掘技術的關鍵和精髓。符合實際工作需求的計算方法可以大幅提升數據挖掘最終結果的準確性與可信度，具有極高的實際借鑒價值。另一方面，因為計算機數據挖掘的計算方法所針對的是數據模型，因此，應依據數據挖掘的計算方法建立數據模型，進而實現數據挖掘計算方法對于目標數據的有效分析和處理。

三、計算機數據挖掘技術開發

1.傳統統計方法

在計算機數據挖掘技術開發的過程中，統計方法作為相對傳統的開發方式種類多樣，多元統計分析方法、抽樣分析方法、統計預測方法等均為傳統的統計方法。在上述多種傳統方法中，抽樣分析方法是在大量數據內提出一部分數據信息作為樣本，根本目的在于降低數據分析數量，減輕工作壓力。多遠統計分析方法的關鍵針對目標是結構繁瑣復雜且維數較高的因子和數據。在統計預測方法層面，主要分為回歸分析預測分析法和序列分析法。

2.特征可視化技術

通過計算機數據挖掘技術可以得出所需數據結果，然而在一般情況下，如果要找出此類數據結果中的潛在特征，需要借助部分既定散點圖和圖表，將特征直觀性的展現于電腦屏幕上。近年來，隨可視化技術的快速發展，大量難點得以突破，然而在高位數據可視化方面仍存在難以攻破的技術問題。

3.計算機聯機處理分析

在計算機聯機處理分析方面，主要用于對多角度數據的分析工作，在實際分析的過程中，需要部分用戶的有效配合，并且，用戶對數據的主動分析和篩選，也是實現深入探索的關鍵因素之一。

四、計算機數據挖掘技術的應用策略

1.對于商業活動的有效應用策略

在現代消費群體在消費和購物的過程中，普遍利用POS機（Pointofsales）進行付款和結賬，此時消費者信息將極有可能被商家收錄近大數據系統，并隨消費者的不斷增加，商家所收集到的信息也將隨之增多，此類信息對商家具有極為重要的意義。不同的商家或者是生產者，可利用所收集到的信息加以分析和處理，進而了解不同消費人群的差異性需求和購物方式，深入掌握消費者消費傾向、消費趨勢和消費心理，最終對消費群體的進階消費行為進行準確預估。

2.對于金通投資的有效應用策略

為實現計算機數據挖掘技術對于金融投資領域的有效應用，可利用統計回歸方法與模型預測方法。在股票交易市場和對投資進行評估的過程中，應充分運用上述方法。金融投資具有極高的風險性，在投資以前，必須對大量數據內容進行有效統計、分析和總結，繼而實現多種風險的科學規避，保障投資目標的準確性與可靠性，增加投資回報概率。

五、結語

綜上所述，計算機數據挖掘技術作為現階段重要的數據分析方式，在各行各業均得到實際應用，廣受使用者好評。通過數據挖掘技術，用戶能夠獲得所需數據結果，利用數據結果的深入分析，為用戶相關決定的決策提供有利參考。因此，現代計算機領域，應大力發展計算機數據挖掘技術，使計算機數據挖掘技術的普及程度不斷提升，為未來人類解決棘手問題打下良好基礎。

參考文獻：

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[2]仇艷華.研究計算機數據挖掘技術在檔案信息管理系統中的運用[J].網絡安全技術與應用，2017（03）.

[3]陳皓穎.基于大數據的計算機數據挖掘技術在檔案管理系統中的應用[J].信息與電腦（理論版），2017（11）

作者：呂遠東 單位：揚州工業職業技術學院