计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究 (4).pdf

计算机数据挖掘技术是一种利用算法从大量数据中提取有价值信息和发现数据间隐藏模式的技术。它结合了多个学科和领域的知识，涉及统计学、人工智能、数据库系统等多个领域的理论和方法。数据挖掘技术没有统一准确的定义，因为其应用领域广泛，且随着技术的进步不断发展。随着社会数据量的急剧增加，传统的数据分析方法已无法满足现代社会对数据处理的需求，数据挖掘技术应运而生，它能够处理大量数据，挖掘潜在有用信息，从而大大提高工作效率和生活质量。 计算机数据挖掘技术的功能开发包括了对传统统计方法的改进，可视化技术的应用，联机分析处理的能力增强，以及决策树和神经网络模型的开发。传统统计方法包括抽样、多元统计分析、统计预测等，它们在处理大规模数据时显得力不从心，因此数据挖掘技术在这方面提供了更加高效的分析手段。可视化技术则帮助我们将不可见的数据特征变得直观易懂，尤其是在高维数据处理上，它使得复杂的数据关系更容易被观察和分析。联机分析处理（OLAP）则是在数据分析过程中的重要环节，它通过联机交互的方式进行数据分析，使得用户能够参与到数据分析的整个过程中。决策树和神经网络是两种常见的数据挖掘模型，其中决策树常用于数据分类和预测，而神经网络通过其多层结构处理数据输入、调整计算和输出，进行数据分类和归纳。 在应用层面，计算机数据挖掘技术在市场营销、金融投资、制造业生产、电子商务和税务等多个领域发挥着重要作用。在市场营销中，它帮助企业分析客户的购物行为和习惯，从而增强企业的营销能力和竞争力。金融投资领域，数据挖掘技术帮助分析和预测股票交易和金融投资的趋势，鉴别和防范金融欺诈行为。在制造业生产中，数据挖掘技术能够及时发现生产过程中的问题，保障产品质量。在电子商务领域，通过分析商务数据，可以为客户提供个性化服务。在税务管理上，数据挖掘技术用于追踪偷税漏税行为，为税收工作提供策略和防范措施。 数据挖掘技术在推动社会发展的同时，也不断促进自身的发展和完善。随着技术的不断进步，数据挖掘的效率和准确性都将得到进一步提高，这将使得它在更多的领域内发挥更加重要的作用，为社会的各个层面提供强大的支持和便利。