大数据下数据挖掘技术的应用

时间:2021-09-11 20:36:00 浏览量:

刘晓霞

近年来,随着计算机技术以及信息产业的发展,在产业的经营过程中数据量不断增加,庞大的数据群给人们的研究带来了很多问题。在这样的背景下,想要更好地运用信息,就要加强对数据挖掘技术的研究。

数据挖掘技术

数据挖掘技术的含义

在现代这个数据资料丰富的年代,运用相关的互联网技术对有关的数据信息进行分析,从而发现容易忽略和不易被察觉的信息,并最终挖掘出有用的信息。数据挖掘可以在很大程度上减少企业在分析信息方面花费的时间,还可以提高信息的精准度,为企业节省更多的数据分析成本。

数据挖掘技术的作用

(1)相近性

大数据的背景下,信息涉及到的范围十分广泛,具有数据复杂、数量庞大等特点。运用数据挖掘技术可以很好地将有关信息联系在一起,这样就可以节省企业或使用者分析数据的成本。运用数据挖掘技术得出的信息一般情况下都是比较精准的,对于提高信息的应用效率意义重大。

(2)区块划分

在原本的情况下,大数据是一个杂乱无章的数据群,这里边的数据基本上都是没有规律可以遵循的。但是运用数据挖掘技术,相关技术人员可以将原本杂乱无章的信息进行区块的划分,这样工作人员在使用数据的时候就可以将一些不需要的信息模块直接忽略,从而提高对于信息的使用效率,提升信息的价值。

数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术是目前各个行业和部门运用比较多的一种技术,其应用十分广泛,这里介绍几种典型的应用领域。

医疗

医疗问题事关国计民生,我國人口众多,很多疾病类型的确诊需要大量的仪器作为支撑,医生每天面临的病人群体十分庞大,在这样的背景下大量的病人数据仅凭医生的个人记忆力是无法实现的。因此,数据挖掘技术就起到了十分重要的作用,通过数据挖掘技术,可以很好地将医院内病人的档案、病例信息等进行大数据登记和分类,这样就可以在很大程度上提升医生治病救人的效率。还可以在需要信息的时候,第一时间调出病人的病历档案,这对于治病救人来说十分重要。

人力资源管理

人员是企业中的核心部分,因此人力资源管理在企业的发展过程中也显得十分重要。从一个新的员工进入企业工作开始,企业的一切培训、绩效与考核等内容都与人员相关。然而一个企业的人员体系十分庞大,如果仅依靠相关人员对档案进行人工管理是远远不够的,这个时候数据挖掘技术就派上用场了。基本上每一个公司都会对人员档案等建立自己的数据库,然后根据实际情况对员工进入公司的年份、所属部门等信息进行归类,从而提高管理质量。

高校贫困生

在国家采取相关的措施促进脱贫的背景之下,对高校贫困生管理的关注度也在不断提升。高校贫困生是一个十分庞大的群体,而且贫困生的种类千差万别,比如建档立卡贫困生、低保贫困生等。在数据挖掘技术的支持下,相关技术人员就可以将这些贫困生的信息录入数据库,贫困生的数据就可以实现全国联网,不论学生去哪个学校上学或单位工作都可以实现对信息的及时掌握,以便对学生进行精准帮扶。

总之,数据本身是一个单一化的东西,在庞大的数据中间如果没有运用相关的挖掘技术,数据是完全没有使用价值的。所以在大数据的背景下,无论是医疗、教育还是在商业领域都要加强对数据挖掘技术的运用,使大数据技术能够更好地为社会的发展服务。

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