数据挖掘范例

摘要：随着计算机科学和现代信息技术的不断发展，各行各业在发展的过程中加大了对数据的重视程度，通过对各种数据的收集、采集、积累和分析，使得数据被赋予了更多的经济价值和社会价值，大数据显示出了越来越重要的作用。在当前的大数据时代，如何做好数据的挖掘与数据的应用，是促进社会发展的关键。通过数据挖掘技术和应用，转变了传统的生活生产方式，极大推动了生产效率的提升。基于此，本文针对大数据和大数据时代的概念进行了概述，分析了数据挖掘应用的分析方法，在此基础上探讨了大数据时代数据的挖掘与应用。

关键词：大数据时代；数据挖掘；应用

当前社会高速发展，借助计算机技术使得信息流通速度更快，人与人之间的交流和交往越发密切，这使得人们的生活更加便利，大数据便是基于这样的时代背景而产生。随着云时代来临，大数据引起了人们更多的关注，大数据通常被用来形容为企业创造的大量非结构化或者半结构化的数据。2012年以来，大数据被越来越多的提及，展现了信息时代来临海量的数据，反映出了时代的特征。当前，数据开始迅速膨胀，在大数据体量在不断增长的过程中，数据也开始逐渐影响企业和社会的未来发展。因此，在大数据时代背景下针对数据进行挖掘和应用能够展现出更多的经济效益和社会价值。

1大数据以及大数据时代相关概述

（1）大数据相关概述。大数据早先是IT行业的专用术语，主要是指无法在一定时间和一定范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。为了更好处理这些数据，处理者需要一种新的管理模式，并且使之具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在大数据时代，大数据具有更多的战略意义，其战略意义不仅仅体现在庞大的数据信息中，还在于对这些数据进行专业化的处理，发掘出大数据的更多功用。从技术上来看，大数据和云计算一样，顾名思义大数据无法用单台处理设备对数据进行处理，需要借助分布式构架才能对海量的信息数据进行收集、分析和存储，最终为大数据的应用提供保障。在当前的大数据时代背景下，大数据的价值主要体现在以下几个方面。一是借助大数据能够对消费者所需要的产品或服务进行精准营销；二是借助大数据可以帮助小微企业进行服务转型，明确小微企业转型发展的方向；三是借助大数据，能够使企业在互联网的压力下进行转型时充分挖掘大数据的价值，为企业的进一步发展提供良好的参考依据。

（2）大数据时代相关概述。全球知名咨询公司麦肯锡咨询公司最早提出的“大数据”的概念。进入大数据时代以来，社会生活和生产发生着巨大变化。总体上来说，大数据时代互联网中的信息呈现出了全新的特征，这些特征表现在数据体量庞大，大数据的起始计量单位至少是P，如此庞大的数据，为数据赋予了更多的价值。其次，数据的类型繁多，包括网络日志、音视频、图片、地理位置等各种信息。再次，数据呈现出价值密度低的特点，随着互联网和信息技术的广泛应用，价值物联网的不断普及，信息感知无处不在海量的信息随时都在被收集，这些海量的信息需要经过处理才能得到相应的价值。最后，大数据时代的数据信息具有速度快和实效高的特点，这样的特征是大数据挖掘区别于传统数据挖掘的特征。

2数据挖掘技术的分析方法

摘要:数据挖掘技术是依托于大数据技术所诞生和发展的新技术，它隶属于人工智能技术，主要应用于商业领域。数据挖掘技术的诞生源自原始数据具有不规则性、复杂性、多样性等特点。运用数据挖掘技术可以将原始数据中具有价值的信息提取出来，使其发挥出更多的作用。通过聚类分析、分类和预测、关联分析等手段，发现数据挖掘技术在市场营销领域、制造业领域、电信领域、教育领域都得到了广泛的应用。在可预期的将来，数据挖掘技术还会在更多的领域中大放异彩，为社会经济发展提供技术支持和数据信息服务。

关键词:大数据时代;数据挖掘技术;聚类分析;关联分析

1数据挖掘技术及其意义

数据挖掘技术是依托于大数据技术所诞生和发展的新技术，它隶属于人工智能技术，主要应用于商业领域。数据挖掘技术的诞生源自原始数据具有不规则性、复杂性、多样性等特点，运用数据挖掘技术可以将原始数据中具有价值的信息提取出来，使其发挥出更多的作用。从商业层面上看，原始数据虽然数量庞大，但通过数据挖掘技术对其抽取、转换、分析后，就可以为商业决策提供参考依据，从而促进相关行业及企业的健康发展。

2数据挖掘技术的常见类型

2.1聚类分析。聚类分析分为硬聚类和模糊聚类两种主要类型。硬聚类是在指向距离最短的聚类中划拨事物，且该项事物只属于某一类。模糊聚类则不归属于某一类，极有可能存在多种类型。总体来说，聚类分析是对数据库或对象库进行抽选后，在每一组类当中放置一个相同或者相类似的数据，由此生成多个组类，这一过程就是聚类分析过程。聚类分析过程无须知识基础，也无须监督管控，只需要找到数据中有价值的部分并对其进行相应的分类即可。聚类分析与“分类”之间既存在着一定的相似之处又存在着差异性，比如聚类分析无法知道相应的属性，但可以分析出相间类聚的某些规律。因此，聚类分析技术在心理学领域、医学领域具有较为广泛的应用。

2.2分类和预测。预测过程主要包括分类和预测两种类型。分类指的是预估分类标号，也可以将分类视为数据挖掘技术中的一个基础性步骤，在训练数据可以预计的情况下，分类可以很好地呈现出其相应的特性，只要完成一个类别描述，便可以进行下一步的分类构建。在分类的过程中，不仅存在着监督的必要，还需要来源于训练数据的确定性描述。目前的分类存在多种方法，决策树和神经网络是其中比较常用的两种方法。在神经网络系统当中存在着众多具有分布式存储信息、可大规模并行处理、自组织自学习能力良好的神经单元。也可以将神经网络视为多个神经单元的集合，从而使轴突连接的生物神经元大群集问题得以有效解决。但事实上，每个神经单元还可以同时连接多个其它神经单元，特别是将相应的数值输入以后，神经单元之间便可以重新进行数值组合，也可以对其进行求和。预测是指通过连续值函数模型的构建再借助分类、回归、回归分析法、局势外推法等方法对数据规律进行预估。以回归分析法为例，它可以根据数据库当中某一数据的函数关系体现出数据之间的联系与区别，最终分析出数据信息特质的依赖程度。

摘要：

随着我国科学技术的不断进步，数字时代也逐渐到来，我国的石油工程在发展的过程中也与数字相结合，这也意味着油田工程技术中“大数据”的到来。但是面对着庞大的数据量，还有构成数据的复杂情况，传统的石油工程技术和传统的数据库技术、分析数据、预测方法都已经无法应对现阶段庞大的数据量，因此这样的情况也就推动了我国石油工程数据挖掘技术的快速发展。本文根据石油工程中挖掘技术的发展情况，阐述了数据在石油工程领域中的应用现状，并且分析其发展的状况，预测数据挖掘技术在石油工程中的未来发展前景。

关键词：

数据；挖掘技术；石油工程

前言：

随着我国计算机技术的不断发展，各行各业中的信息量和数据量也在迅速增长，想要在大量的数据中，以不同的形式和存储的数据资料中寻找到非常具有价值的信息或者知识量，这些都成了目前石油工程中数据挖掘的一项艰巨的任务，下面本文针对现阶段石油工程中数据挖掘技术的发展现状展开分析，并且对于石油工程领域中数据挖掘技术的发展前景进行评价，提出相关建议，以期我国石油工程能够提高发展速度，为我国提高经济和科技水平做出贡献。

1大数据时代下的油田技术

摘要:首先对数据挖掘技术的基本含义进行概述，从便于各项信息的了解、便于信息的正确录入、利于缩短数据处理时间三个方面，对数据挖掘技术在软件工程中的应用意义进行解析，并以此为依据，提出数据挖掘技术在软件工程中的应用意义对策。

关键词:数据挖掘技术；软件工程；应用对策

1引言

随着信息化时代的来临，传统信息处理技术已经无法满足现代化信息处理需求，无法实现大量信息精准传送和保存。数据挖掘技术的出现，可以将这一现象进行处理，实现各项信息的精准记录和传递。现阶段，数据挖掘技术已经在各个领域中广泛应用。软件工程作为近几年快速发展的产业，软件工程发展往往和信息技术发展有着直接关联。把数据挖掘技术运用到软件工程中，能够将数据挖掘技术自身作用全面激发，提升软件工程研发效率，减少软件工程管理成本投放，防止不必要问题的出现。由此可见，数据挖掘技术在软件工程中应用，具备现实性意义。下面，本文将进一步阐述和解析数据挖掘技术在软件工程中应用。

2数据挖掘技术的基本概述

从数据挖掘技术自身角度来说，其主要指一种现代化信息处理技术，和传统信息处理技术进行比较，数据挖掘技术凭借自身强大的功能，在各个领域中广泛应用。当前，数据挖掘技术没有得到全面普及和推广，大部分IT行业对数据挖掘技术应用价值缺少深入了解，依旧采用传统信息处理技术，使得信息处理效率相对不高。通常情况下，数据挖掘技术中包含了数据处理、数据转换、数据分析等功能，并且各个功能之间均存在一定关联，能够实现综合评估[1]。针对部分软件工程企业而言，通过将数据挖掘技术运用到软件工程中，可以有效提升信息处理效率，防止不必要失误出现，对企业稳定发展起到了重要作用。

3数据挖掘技术在软件工程中的应用意义

摘要：

本文在分析商业网站中使用的数据挖掘技术的基础上，从网站数据挖掘、网站结构设计和网站功能设计这三个方面对数据挖掘技术在商业网站设计中的应用问题展开了探讨，以便为商业网站的设计提供一些指导。

关键词：

数据挖掘；网站设计；应用

就目前来看，受到网络化的影响，很多既有交易型态和商业行为都开始将交易机制转移到网站上。所以，如何设计商业网站，成为了不少企业关注的问题。而利用数据挖掘技术可以完成对商业网站中的大量数据的分析，从而实现网站商品的定向营销。

1数据挖掘技术概念及应用概况

从技术层面上来看，数据挖掘技术就是从大量数据中进行有用数据信息的提取的技术，需要摆脱噪声数据、随机数据和模糊数据的干扰。而从商业角度来看数据挖掘技术是供应商行业处理信息的技术，可以帮助企业从商业数据库中提取大量有用业务数据，并且通过处理和分析这些数据信息实现对关键知识的提取，从而为企业制定决策提供依据。就目前来看，在商业网站中应用的数据挖掘技术有路径分析技术、关联规则的发现技术、序列模式和分类聚类技术等。

摘要：计算机技术与互联网技术的发展带来了大数据时代，现如今，依靠数据信息分析市场需求、调整发展策略已经成为各行各业运营和发展中的一项重要任务，数据挖掘技术的应用也因此被给予了高度重视。文章主要以软件工程为例，在简要介绍数据挖掘技术的同时，探讨该技术在软件工程中的实际应用，以此来进一步促进软件开发水平。

关键词：数据挖掘技术；软件工程；应用

21世纪以来，计算机技术开始逐步渗透到人们的生活和学习中，不断改变着人们的生活方式，尤其在近几年，计算机技术和网络技术更是得到了前所未有的普及与发展。为了满足社会发展对计算机软件的需求，利用数据挖掘技术在海量数据中提取有价值的信息，并将其应用到软件开发与设计中非常重要，这不仅可以大幅度降低软件开发成本，而且还有助于提高软件的开发效率和整体质量。

1数据挖掘技术概述

所谓数据挖掘技术，简单的说就是在海量数据中提取目标信息的一种计算方式。在大数据时代，软件工程需要处理的信息量很大，如果仍然采用传统的数据处理方法，那么不仅工作量大，而且处理效果也不尽人意。所以，迫切需要一种新型的数据处理方式，由此数据挖掘技术应运而生，能够快速、准确的在海量数据中提取所需信息，给数据整理和分析工作带来的很大方便。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用

2.1数据挖掘技术在软件项目管理中的应用

1关于数据挖掘和数据挖掘技术

1）数据分析统计类数据挖掘技术

统计分析指的是利用统计学的上的分析方法，采用定性和定量相结合的方式，对那些异常的数据进行检验。在数据挖掘的模型中，主要使用的统计学方法包括：线性分析、单变量分析、时间序列分析、非线性分和回归分析等。在数据挖掘的各种技术中，统计型数据挖掘是最为成熟和完整的一种，在企业的设备管理中得到广泛应用。

2）数据挖掘过程模型分析

先举个例子。我们知道，对于上山采矿，人们是不会随表找个地方就在那里往下挖的。如果这样的话，即便挖上个几万年，可能也挖不出矿来。原因很简单，你挖的那个地方十有八九没有矿产。我们采矿之前，须经过周密的地质勘查，找出那些富有矿产的地区，然后再进行采矿，就会收到事半功倍的效果。同样的，数据挖掘也不是随随便便就能够进行的，也需要找出其中的规律，建立相关的过程模型，然后才能发现“宝藏”，挖掘“宝藏”。因此，我们也就指导，数据挖掘是需要建立相应的模型的。模型如何，直接关系着挖掘的效果，也就是关系着能不能挖到“宝藏”，影响数据挖掘效果的因素主要有：第一，是不是采用了最合理的数据挖掘技术；第二，参与挖掘的数据的准确性不是是合乎模型要求；第三，数据挖掘的流程设计是不是合理。做好这三个方面的工作，就可以确保数据挖掘的质量不出现问题。

2数据挖掘在设备管理中的应用分析

2.1企业设备管理的现状和存在问题分析

摘要:本文结合数据额挖掘的内涵，探析软件工程应用数据挖掘的意义，提出相应的应用对策。在现代信息技术快速发展的过程中，数据挖掘技术被逐渐应用在社会各领域，不仅为我国社会市场经济的快速发展提供助力，更推动了我国现代化建设的步伐。

关键词:数据挖掘;软件工程

在信息化背景下，我国传统的数据信息技术已经难以满足现代企业发展的需求。而数据挖掘的发展与普及，能够有效实现数据信息的即时保存与精准传送，推动我国现代企业信息化建设的步伐。现阶段，作为我国产业发展最快的软件功能，往往与数字信息技术存在紧密的联系，而将数据挖掘应用到软件工程产业体系中，不仅能够激发数据挖掘的全部潜能，更能提高软件工程的发展质量，降低软件工程的成本投放，规避相应的风险出现。因此软件工程企业应用数据挖掘，不仅具有重要的现实意义，更有显著的时代意义。

1数据挖掘的基本内涵及内容

数据挖掘具体指现代信息技术，与传统数据技术相比，具有强大的信息处理、传送、存储等功能。在我国社会各领域中得到广泛的应用。然而现阶段，我国部分企业对该技术的应用价值了解甚少，依旧采用传统的数据信息处理手段，导致信息处理质量与效率相对低下。而数据挖掘具体包括了数据分析、数据转换以及数据处理等功能，不同功能间具有紧密的联系，可以有效实现对数据信息的综合评估。对于软件工程产业来讲，应用数据挖掘技术，不仅能够有效增强数据信息的处理质量，防止失误出现，更对企业的全面发展具有重要的推进作用。在具体的数据挖掘环节层面，软件工程公司首先应“界定”商业问题，进行相应的数据准备，进而以数学建模的方式理解数据，并对比既定的商业问题，对数学模型进行评估。最后，将模型应用与商业问题中，明确数学模型的时效性，以此彻底解决原有的商业问题。其中，在模型评估的过程中，需要围绕数据源对商业问题的具体内容进行二次界定，以此保障模型评估的准确性与科学性。

2软件工程应用数据挖掘的意义

2.1深化对信息的理解