大數據時(shí)代數據挖掘技術(shù)教學(xué)研究論文
摘要:隨著(zhù)大數據時(shí)代的到來(lái)，在大數據觀(guān)念不斷提出的今天，加強數據大數據挖掘及時(shí)的應用已成為大勢所趨。那么在大數據教學(xué)過(guò)程中，我們必須掌握大數據與數據挖掘的內涵，并對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行分析，從而明確大數據時(shí)代下數據挖掘技術(shù)的應用領(lǐng)域，促進(jìn)各項數據的處理，提高大數據處理能力。
關(guān)鍵詞:大數據時(shí)代；數據挖掘技術(shù)；應用
大數據是對全球的數據量較大的一個(gè)概括，且每年的數據增長(cháng)速度較快。而數據挖掘，主要是從多種模糊而又隨機、大量而又復雜且不規則的數據中，獲得有用的信息知識，從數據庫中抽絲剝繭、轉換分析，從而掌握其潛在價(jià)值與規律。所以大數據時(shí)代下的數據處理技術(shù)要求更高，要想確保數據處理成效得到提升，就必須切實(shí)加強數據挖掘技術(shù)教學(xué)工作的開(kāi)展，才能更好地促進(jìn)數據處理職能的轉變，提高數據處理效率，優(yōu)化學(xué)生的學(xué)習成效。以下就大數據時(shí)代下的數據挖掘技術(shù)教學(xué)做出如下分析。
1大數據時(shí)代下數據挖掘技術(shù)的基礎教學(xué)方法分析
數據挖掘的過(guò)程實(shí)際就是對數據進(jìn)行分析和處理，所以其基礎就在于數據的分析方法。要想確保分析方法的科學(xué)性，就必須確保所采用算法的科學(xué)性和可靠性，獲取數據潛在規律，并采取多元化的分析方法促進(jìn)問(wèn)題的解決和優(yōu)化。以下就幾種常見(jiàn)的數據分析教學(xué)方法做出簡(jiǎn)要的說(shuō)明。一是歸類(lèi)法，主要是將沒(méi)有指向和不確定且抽象的數據信息予以集中，并對集中后的數據實(shí)施分類(lèi)整理和編輯處理，從而確保所形成的數據源具有特征一致、表現相同的特點(diǎn)，從而為加強對其的研究提供便利。所以這一分析方法能有效的滿(mǎn)足各種數據信息處理。二是關(guān)聯(lián)法，由于不同數據間存在的關(guān)聯(lián)性較為隱蔽，采取人力往往難以找出其信息特征，所以需要預先結合信息關(guān)聯(lián)的表現，對數據關(guān)聯(lián)管理方案進(jìn)行制定，從而完成基于某種目的的前提下對信息進(jìn)行處理，所以其主要是在一些信息處理要求高和任務(wù)較為復雜的信息處理工作之中。三是特征法，由于數據資源的應用范圍較廣，所以需要對其特征進(jìn)行挖掘。也就是采用某一種技術(shù)，將具有相同特征的數據進(jìn)行集中。例如采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)時(shí)，主要是對大批量復雜的數據分析，對非常復雜的模式進(jìn)行抽取或者對其趨勢進(jìn)行分析。而采取遺傳算法，則主要是對其他評估算法的適合度進(jìn)行評估，并結合生物進(jìn)化的原理，對信息數據的成長(cháng)過(guò)程進(jìn)行虛擬和假設，從而組建出半虛擬、半真實(shí)的信息資源。再如可視化技術(shù)則是為數據挖掘提供輔助，采取多種方式對數據的挖掘進(jìn)行指導和表達[1]。
2大數據時(shí)代數據挖掘技術(shù)教學(xué)要點(diǎn)的分析
2.1數據挖掘技術(shù)流程分析
在數據挖掘教學(xué)過(guò)程中，其流程主要是以下幾點(diǎn)：首先做好數據準備工作，主要是在挖掘數據之前，就引導學(xué)生對目標數據進(jìn)行準確的定位，在尋找和挖掘數據之前，必須知道所需數據類(lèi)型，才能避免數據挖掘的盲目性。在數據準備時(shí)，應根據系統的提示進(jìn)行操作，在數據庫中輸入檢索條件和目標，對數據信息資源進(jìn)行分類(lèi)和清理，以及編輯和預處理。其次是在數據挖掘過(guò)程中，由于目標數據信息已經(jīng)被預處理，所以就需要在挖掘處理過(guò)程中將其高效正確的應用到管理機制之中，因而數據挖掘的過(guò)程十分重要，所以必須加強對其的處理。例如在數據挖掘中，引導學(xué)生結合數據挖掘目標要求，針對性的選取科學(xué)而又合適的計算和分析方法，對數據信息特征與應用價(jià)值等進(jìn)行尋找和歸納。當然，也可以結合程序應用的需要，對數據區域進(jìn)行固定，并在固定的數據區域內分類(lèi)的挖掘數據，從而得到更具深度和內涵以及價(jià)值的數據信息資源，并就挖掘到的數據結果進(jìn)行分析和解釋?zhuān)瑥慕Y果中將具有使用價(jià)值和意義的規律進(jìn)行提取，并還原成便于理解的數據語(yǔ)言。最后是切實(shí)加強管理和計算等專(zhuān)業(yè)知識的應用，將數據挖掘技術(shù)實(shí)施中進(jìn)行的總結和提取所獲得的數據信息與評估結果在現實(shí)之中應用，從而對某個(gè)思想、決策是否正確和科學(xué)進(jìn)行判斷，最終體現出數據挖掘及時(shí)的應用價(jià)值，在激發(fā)學(xué)生學(xué)習興趣的同時(shí)促進(jìn)教學(xué)成效的提升。
2.2挖掘后的數據信息資源分析
數據信息資源在挖掘后，其自身的職能作用將變得更加豐富，所以在信息技術(shù)環(huán)節下的數據挖掘技術(shù)隨著(zhù)限定條件的變化，而將數據挖掘信息應用于技術(shù)管理和決策管理之中，從而更好地彰顯數據在經(jīng)濟活動(dòng)中的物質(zhì)性質(zhì)與價(jià)值變化趨勢，并結合數據變化特點(diǎn)和具體的表現規律，從而將數據信息的基本要素、質(zhì)量特點(diǎn)、管理要求等展示出來(lái)，所以其表現的形式十分豐富。因而在數據挖掘之后的信息在職能范圍和表現形式方式均得到了豐富和拓展，而這也在一定程度上體現了網(wǎng)絡(luò )擬定目標服務(wù)具有較強的完整性，且屬于特殊的個(gè)體物品，同時(shí)也是對傳統數據挖掘技術(shù)的創(chuàng )新和發(fā)展，從而更好地滿(mǎn)足當前大數據時(shí)代對信息進(jìn)行數據化的處理，并對不同種類(lèi)業(yè)務(wù)進(jìn)行整合和優(yōu)化，從而促進(jìn)數據挖掘技術(shù)服務(wù)的一體化水平。
2.3大數據背景下的數據挖掘技術(shù)的應用必須注重信息失真的控制
數據挖掘技術(shù)的信息主要是源于大數據和社會(huì )，所以在當前數據挖掘技術(shù)需求不斷加大的今天，為了更好地促進(jìn)所挖掘數據信息的真實(shí)性，促進(jìn)其個(gè)性化職能的發(fā)揮，必須在大數據背景下注重信息失真的控制，切實(shí)做好數據挖掘技術(shù)管理的各項工作。這就需要引導學(xué)生考慮如何確保數據挖掘技術(shù)在大數據背景下的職能得到有效的發(fā)揮，盡可能地促進(jìn)數據挖掘技術(shù)信息資源的.升級和轉型，以大數據背景為載體，促進(jìn)整個(gè)業(yè)務(wù)和技術(shù)操作流程的一體化，從而更好地將所有數據資源的消耗和變化以及管理的科學(xué)性和有效性，這樣我們就能及時(shí)的找到資源的消耗源頭，從而更好地對數據資源的消耗效益進(jìn)行評價(jià)，最終促進(jìn)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化，并結合大數據背景對數據挖掘技術(shù)的職能進(jìn)行拓展，促進(jìn)其外部信息與內部信息的合作，對數據挖掘技術(shù)信息的職能進(jìn)行有效的控制，才能更好地促進(jìn)信息失真的控制[2]。
3數據挖掘技術(shù)在不同行業(yè)中的應用實(shí)踐
學(xué)習的最終目的是為了更好的應用，隨著(zhù)時(shí)代的發(fā)展，數據挖掘技術(shù)將在越來(lái)越多的行業(yè)中得以應用。這就需要高校教師引導學(xué)生結合實(shí)際需要強化對其的應用。例如在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)行業(yè)中數據挖掘技術(shù)的應用這主要是因為數據挖掘能有效的解析消費者的消費行為和消費習慣，從而利用其將銷(xiāo)售方式改進(jìn)和優(yōu)化，最終促進(jìn)產(chǎn)品銷(xiāo)量的提升。與此同時(shí)，通過(guò)對購物消費行為的分析，掌握客戶(hù)的忠誠度和消費意識等，從而針對性的改變營(yíng)銷(xiāo)策略，同時(shí)還能找到更多潛在的客戶(hù)。再如在制造業(yè)中數據挖掘技術(shù)的應用，其目的就在于對產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行檢驗。引導學(xué)生深入某企業(yè)實(shí)際，對所制造產(chǎn)品的數據進(jìn)行研究，從而找出其存在的規則，并對其生產(chǎn)流程進(jìn)行分析之后，對其生產(chǎn)的過(guò)程進(jìn)行分析，從而更好地對生產(chǎn)質(zhì)量的影響因素進(jìn)行分析，并促進(jìn)其效率的提升。換言之，主要就是對各種生產(chǎn)數據進(jìn)行篩選，從而得出有用的數據和知識，再采取決策樹(shù)算法進(jìn)行統計決策，并從中選取正確決策，從而更好地對產(chǎn)品在市場(chǎng)中的流行程度，決定生產(chǎn)和轉型的方向。再如在教育行業(yè)中數據挖掘技術(shù)的應用，主要是為了更好地對學(xué)習情況、教學(xué)評估和心里動(dòng)向等數據進(jìn)行分類(lèi)和篩選，從而為學(xué)校的教學(xué)改革提供參考和支持。比如為了更好地對教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評估，就需要對教學(xué)質(zhì)量有關(guān)項目進(jìn)行整合與存儲，從而更好地促進(jìn)其對教學(xué)質(zhì)量的評估，而這一過(guò)程中，就需要采取數據挖掘技術(shù)對有關(guān)教學(xué)項目中的數據進(jìn)行挖掘和處理，促進(jìn)其應用成效的提升[3]。
4結語(yǔ)
綜上所述，在大數據背景下，數據挖掘技術(shù)已經(jīng)在各行各業(yè)中得到了廣泛的應用，所以為了更好地滿(mǎn)足應用的需要，在實(shí)際教學(xué)工作中，我們必須引導學(xué)生切實(shí)加強對其特點(diǎn)的分析，并結合實(shí)際需要，切實(shí)注重數據挖掘技術(shù)的應用，才能促進(jìn)其應用成效的提升，最終達到學(xué)以致用的目的。
參考文獻：
[1]李平榮.大數據時(shí)代的數據挖掘技術(shù)與應用[J].重慶三峽學(xué)院學(xué)報,2014,03:45-47.
[2]歐陽(yáng)柏成.大數據時(shí)代的數據挖掘技術(shù)探究[J].電腦知識與技術(shù),2015,15:3-4+9.
[3]孔志文.大數據時(shí)代的數據挖掘技術(shù)與應用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2015,23:195.
【大數據時(shí)代數據挖掘技術(shù)教學(xué)研究論文】相關(guān)文章：
數據挖掘論文03-31
數據挖掘論文07-15
數據挖掘技術(shù)在WEB的運用論文04-26
專(zhuān)利數據挖掘的論文06-26
我國的數據挖掘技術(shù)現狀分析論文04-28