大数据崛起与数据挖掘分析.docx
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1、大数据崛起与数据挖掘分析 在人类生活和社会生产的各个行业中都需要运用到大数据,极大提高了人们的生活质量和社会生产的效率1。但是当今社会是技术更新日新月异的时代,为了促使大数据更好为人类提供服务以及促进其自身的不断崛起,需要挖掘更加丰富、有效且多元化的数据信息内容,才能满足社会发展的需求,也能有效巩固大数据在社会发展中的重要地位。 1相关概述 1.1大数据 大数据又被称为巨量数据,其是在物联网、云制造技术影响下产生的一种新型的信息处理模式,通过分析信息资产的变化规律,从而使信息处理具有更高的流程优化能力和决策洞察能力。 1.2大数据崛起 大数据风暴已影响到全世界的各个角落,在社会中的各个领域都需
2、要通过数据分析各行业的运营情况,并根据数据分析结果作好相应的决策与判断,因此,大数据已在社会中得到广泛使用并快速崛起。企业通过将所有的业务数据信息进行整合分析,形成高速、真实及多样的管理模式,将能有效降低企业业务操作的资源损耗,同时还能有效提升企业工作的质量和效率2。 1.3数据挖掘 数据挖掘技术是一种新兴的科学技术,是由网络技术发展而来的,其不仅能用来分析具有特定规律的事物,同时对于数据量较大且复杂的数据信息其也能发掘其中的联系,并利用有效的技术手段,将复杂的数据信息从数据库中抽离出来,采用自身的编辑、处理及合成功能集合数据信息,供人们分析和使用3。 1.3.1基本特点 数据挖掘也可以被理解
3、为数据分析,它的主要特点是能够对数据库中的各项数据进行分析、抽取、模型处理以及转换等,提取其中的关键性数据辅助人们进行企业生产决策,并能取得良好的效果。相较于传统的数据分析,其是在数据未知的情况下进行信息挖掘,因此,数据挖掘的三大基本特征是未知、实用性强、有效。在进行数据挖掘过程中可采用分类、聚类、决策树、关联规则等多种不同的分析方式进行数据信息发掘。 1.3.2基本步骤 数据挖掘一般分为数据准备、数据挖掘、运用管理、计算知识提取数据信息三个步骤。(1)数据准备,也就是要明确数据目标,在数据库中检索出符合条件且能被运用的数据,并做好分类、编辑等准备工作。(2)数据挖掘,根据数据挖掘的要求和目标
4、,选择科学、合理的分析和计算方法,找出数据信息的特征和数据之间的联系,并归纳数据的应用价值表现4。(3)运用管理、计算知识提取数据信息,对于数据信息的总结还需进行实践与评估,也就是将得出的数据结论运用到实践工作中,通过实践结果判定其数据发掘分析过程的正确与否。 2数据挖掘的应用 数据挖掘被应用到市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域,对行业发展具有重要影响。(1)市场营销是最早开始使用数据挖掘技术的领域,也是目前应用大数据最多的领域,市场营销工作要取得良好的营销效果就必须充分发掘用户的消费习惯和分析其消费特点,而这些结论都需要通过对其消费的数据信息
5、进行深入的分析,了解其中的规律,以此来判定用户的消费需求和消费能力,从而改进或转变企业的营销思路,提高企业营销业绩。通过数据分析的延伸,在市场营销方面已不仅仅包含传统的实体物品营销,对于银行、保险、电子商务以及金融领域,也可通过数据挖掘和分析市场经济的走势,为自身行业客户带来经济利益的同时,也有效促进了自身行业的发展5。(2)工业制造,通过分析工业制造行业的各种零部件生产数据以及分析产品缺陷,能够快速找出影响产品生产率的相关因素,在后续的工作中则会尽力减少和避免因素影响对产品造成的损坏,从而有利于提高工业产品的生产效率和良品率,将能有效促进企业的快速发展。(3)科学研究,科学研究一般都需要进行
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