计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究 (3).pdf

计算机数据挖掘技术是一种融合了计算机科学和统计学的方法，旨在从大量数据中提取有价值的信息，发现数据间隐含的模式、关联性和趋势。随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术得到了广泛关注和应用，尤其在云计算、云存储技术的推动下，数据挖掘技术不断进化，为解决各种问题提供了有力支持。 数据挖掘过程通常包括以下几个步骤： 1. 确定数据库和数据挖掘的目的：在开始数据挖掘之前，需要明确挖掘目标，以确保目标与数据库中的数据相关，并据此选择合适的数据库。 2. 数据选择和预处理：从数据库中选择包含所需信息的数据子集进行挖掘，并对这些数据进行预处理，消除无用和错误信息，保留有用信息。 3. 数据挖掘：根据挖掘目的选择合适的数据挖掘技术类型和算法，构建数学模型，利用计算机执行数据挖掘算法并得出结果。 4. 评估结果：对挖掘结果进行分析和评估，验证其准确性，并根据结果是否符合预期决定是否需要重新调整挖掘算法和模型。 在开发和应用数据挖掘技术时，以下几种工具和技术尤为关键： 1. 传统统计方法：包括抽样技术、多元统计分析、统计预测等，这些方法有助于简化数据分析过程或处理复杂、高维的数据集。 2. 可视化技术：通过图表、散点图等方式将数据结果直观地展现出来，有助于发现数据中隐藏的特征和模式。 3. 联机分析处理（OLAP）：用于分析多维数据集，支持用户对数据集进行交互式的数据分析和探索。 4. 决策树：以一系列规则为基础建立，用于分类和预测数据，包含多种算法，如SLIQ、SPRINT、CHAID、CART、ID3、C4.5等。 5. 计算机神经网络：受生物学神经网络的启发，计算机神经网络能够对数据进行调整、计算和整理，包含输入层、输出层和隐藏层。 6. 遗传算法：模拟自然界中基因的进化过程，通过突变、组合和选择等操作对数据模型进行优化，产生更加适应的数据结构。 数据挖掘技术已在多个行业得到应用，例如金融、零售、医疗、交通和制造等，帮助企业和组织发现信息中的价值，优化决策过程，提升业务效率和竞争力。随着数据量的不断增长和技术的持续进步，数据挖掘技术的开发和应用将变得更加重要，同时也需要对隐私保护、数据安全和伦理问题给予足够重视。