大数据时代下数据挖掘技术的应用

随着大数据应用不断发展，各行业对大数据的研究也在不断深入，若想充分发挥大数据的价值，需要对数据挖掘技术进行更加深入的探索和使用。将数据挖掘及时和大数据相结合，能够使得大数据的发展更加顺利，提升价值。

数据挖掘技术

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。比如分析一家公司的不同用户对公司产品的购买情况，进而分析出哪一类客户会对公司的产品有兴趣。在讲究实时、竞争激烈的网络时代，若能事先破解消费者的行为模式，将是公司获利的关键因素之一。数据挖掘是一门交叉学科，它涉及了数据库，人工智能，统计学，可视化等不同的学科和领域。

在大数据背景之下，“数据挖掘”这一技术已经被广泛地运用到生活的方方面面。不管是在医疗卫生方面或者是APP开发方面，还是金融、教育等领域都可以到处看见数据挖掘技术留下的踪迹，各行各业使用数据挖掘技术显示出大数据在社会中的重要地位。不管是在金融领域、医疗方面，还是在电信行业、教育机构等，无时无刻都会产生大量的数据，也正是由于如今社会上存在太多的无法确定的因素，导致每天处理的数据类型逐渐多样化，那么即便通过计算机来辅助，如最常用的Excel，用它进行数据处理仍然有些吃力，对数据量、数据处理的功能等方面都有一定的要求。但是如果通过数据挖掘技术来解决这一问题就会轻松很多。

大数据的出现给数据挖掘技术带来的变化

随着数据变化速率的加快以及数据种类的不断增加，这意味着“大数据”时代的到来。2011年，互联网数据中心（InternetDataCenter，IDC）将大数据的定义增加了另一个新的特征——“价值”。至此，“大数据时代”的专属特征为数量（Volume）、多样（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value），简称为“4V”。

现阶段，在大数据的背景下数据挖掘技术在相关行业的应用也有了很大的改进，下面以可视化、高性能计算（HPC）、数据存储框架、云计算速度提升这4个方面对数据挖掘技术的影响进行简述。

可视化

通常情况下大数据可视化技术指的是在类型多样或者数量很大的数据中迅速获得信息的技术，它并不意味着全是数据，实际上指的是能够支持企业进行全面分析和管理，并且效率更甚从前的一种能力。当然，不同的数据种类经过大数据可视化技术的分析后可以展示出不同的洞察力，可以用在不同企业的不同用途。所以，即便是一模一样的数据，不同类型的企业看到的结果也是不一样的。此外，大数据可视化技术能够使企业知道它持有的一切数据，从而生出迅速的洞察力，进而采取最佳行动，提升数据处理的能力，实际应用到日常生产运营中，从而提升企业的价值。

高性能

高性能计算技术的目标是达到处理数据密集型任务的时候实现花费少并且功能多。一般情况下，大部分企业的高管和董事不一定要求是高性能计算领域的人才，但在企业进行工作运转时，绝对不可以没有技术支持。并不是每个企业都需要高性能计算，有的企业即使没有高性能计算也可以正常运行，但是如果公司在运营时采用大数据的高性能计算技术，那么这个公司的运营效果一定比没有采用大数据的高。因为在高性能计算实施过程中，数据文件的容量要大得多，并且数据存储集中，这在一定程度上满足了企业的日常运营需求，进一步提高了数据处理时的工作效率，方便企业对各部门、各流水线、各个项目进行管理，对各种资料进行收集处理、分类汇总。

数据存储框架

大数据存储框架常用的有数据分组、聚类、描述、负责数据挖掘的内容等。这些方法对数据处理过程中的不同需求提供了相应的解决办法，例如，数据分组是把大数据根据不同的标准、不同的需求进行分类，这一功能技术使用最频繁的场景就是商店的精准营销，其在这一方面发挥着很大的作用。在目前大数据技术背景的支撑下，网络优化其实就是一个对系统数据进行采集提取、收集预处理以及变换整合分析的过程。当数据分组这一技术以客户维度为主要特征时，分析所得的结果通常作为下一次交易时客户行为的基础。总的来说，数据存储框架这一技术的使用也在一定程度上提高了数据挖掘过程的准确度。

云计算

云计算属于大数据分布式计算的一种。一方面，服务器虚拟化可以提高信息资源的利用率，简化系统的管理，实现服务器整合，从而达到减少运营成本、提高资源利用率的目的；另一方面，其纵向伸缩性是指在相同的逻辑单元内比以往增加更多的资源来提高处理速度、容量和能力。因此，伴随云计算速度的提高，其服务器的虚拟化可以使信息资料被使用得更加充分，从而使得管理更简单，运营成本更低，资产利用率和资源处理能力更强，这对于数据挖掘技术来说，大大提升了数据挖掘技术的应用范围和使用效率，使得数据挖掘技术在原有的基础上更高效地帮助企业处理数据，让企业得到更多有价值的、可使用的数据；最重要的是，对于企业而言，获得最大的利润是其终极目标，数据挖掘技术恰巧可以使企业在这方面消耗比以往更低的成本、人力和物力，无疑，企业可以在原有基础上获得更多的利润，同时也可以提高自身的价值。

大数据时代下数据挖掘技术的发展趋势

在以大数据为背景的前提下，数据挖掘技术在以后发展的大体走向具体如下。

由于如今社会信息化发展速度很快，以至于人们越来越关心未来的发展。这也说明人们现在不仅接受现有的事物来适应社会的发展趋势，更希望通过更为先进的技术手段去预测未来的发展趋势，去更加准确地掌控自己的未来。对信息社会中的任何一个单位而言，其最大的资本就是掌握可靠、真实且有价值的信息，要不想被大量的信息所迷惑，并在如此激烈的企业竞争中脱颖而出，这就要求每一个单位不得不加强自身信息处理的能力。因此，未来，数据挖掘技术的使用会越来越广泛，不仅仅是上述提到的教育领域、商业领域、电信领域、医疗卫生领域，甚至以后可能会出现的一些新型领域。

另一方面，随着人们对信息技术需求不断提升，随之而来的是计算机性能的不断优化，再加上数据挖掘的研究力度不断加深，数据挖掘在各行各业都已经占据着越来越重要的地位。在这种背景下，数据挖掘技术代表未来面对大量数据处理技术的一个大体趋向，其所涉及的数据采集、数据预处理、聚类分析和数据变换等各种核心技术和算法都将会成为未来各行业处理数据不可或缺的一部分，有了这些技术，无论是研究还是各行业的运营，都将会达到事半功倍的效果。因此，数据挖掘技术在很大程度上有可能会成为将来人们驾驭大数据的一块法宝。

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