1、大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用【摘要】人類進(jìn)入信息化時(shí)代以后，短短的數(shù)年時(shí)間，積累了大量的數(shù)據(jù)，步入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)技術(shù)也就應(yīng)運(yùn)而生，成為了一種新的主流技術(shù)。而研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的理念、方法以及應(yīng)用領(lǐng)域，將對(duì)我國(guó)各個(gè)領(lǐng)域的未來帶來更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。本文就大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)行探究?！娟P(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘是一門新興的學(xué)科，它誕生于20世紀(jì)80年代，主要面向商業(yè)應(yīng)用的人工只能研究領(lǐng)域。從技術(shù)角度來看，數(shù)據(jù)挖掘

2、就是從大量的復(fù)雜的、不規(guī)則的、隨機(jī)的、模糊的數(shù)據(jù)中獲取隱含的、人們事先沒有發(fā)覺的、有潛在價(jià)值和知識(shí)的過程。從商業(yè)角度來說，數(shù)據(jù)挖掘就是從龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取、轉(zhuǎn)換、分析一些潛在規(guī)律和價(jià)值，從中獲取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵信息和有用知識(shí)。1.數(shù)據(jù)挖掘的基本分析方法分析方法是數(shù)據(jù)挖掘的核心工作，通過科學(xué)可靠的算法才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的挖掘，找出數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律，通過不同的分析方法，將解決不同類型的問題。目前常用的方法有聚類分析、特征數(shù)據(jù)分析法、關(guān)聯(lián)性分析等

3、。1.1聚類分析法。簡(jiǎn)單來說聚類分析就是通過將數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行聚類分組，然后形成板塊，將毫無(wú)邏輯的數(shù)據(jù)變成了有聯(lián)系性的分療保健、教育教學(xué)、銀行、金融、零售等行業(yè)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將大數(shù)據(jù)融合在各種社會(huì)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果參與到政府、企業(yè)、個(gè)人的決策中，發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的社會(huì)價(jià)值，改變?nèi)藗兊纳罘绞?，最大化?shù)據(jù)挖掘的積極作用。以教育行業(yè)為例，探究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教育教學(xué)活動(dòng)中的應(yīng)用。2.1在高校管理中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校管理的內(nèi)容主要包

4、括：高校招生錄取工作、貧困生選定以及優(yōu)秀生評(píng)定等。高校每年的招生工作是學(xué)校可持續(xù)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，直接影響到高校教學(xué)質(zhì)量以及發(fā)展情況。比如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校管理中的應(yīng)用主要是對(duì)學(xué)生高考成績(jī)、志愿填報(bào)、以及生源來源地等多方面信息進(jìn)行整理分類匯總。具體步驟是通過進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，建立相關(guān)數(shù)據(jù)模型，采用分類算法，提取和挖掘?qū)τ脩粲杏玫男畔?，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式。目前高校數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的范圍比較廣泛，由于高校管理內(nèi)容比較復(fù)雜，因