第一篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)研究論文

摘要:隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，在大數(shù)據(jù)觀念不斷提出的今天，加強(qiáng)數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘及時(shí)的應(yīng)用已成為大勢(shì)所趨。那么在大數(shù)據(jù)教學(xué)過(guò)程中，我們必須掌握大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵，并對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析，從而明確大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，促進(jìn)各項(xiàng)數(shù)據(jù)的處理，提高大數(shù)據(jù)處理能力。

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)時(shí)代；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；應(yīng)用

大數(shù)據(jù)是對(duì)全球的數(shù)據(jù)量較大的一個(gè)概括，且每年的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度較快。而數(shù)據(jù)挖掘，主要是從多種模糊而又隨機(jī)、大量而又復(fù)雜且不規(guī)則的數(shù)據(jù)中，獲得有用的信息知識(shí)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽絲剝繭、轉(zhuǎn)換分析，從而掌握其潛在價(jià)值與規(guī)律。所以大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)處理技術(shù)要求更高，要想確保數(shù)據(jù)處理成效得到提升，就必須切實(shí)加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)工作的開(kāi)展，才能更好地促進(jìn)數(shù)據(jù)處理職能的轉(zhuǎn)變，提高數(shù)據(jù)處理效率，優(yōu)化學(xué)生的學(xué)習(xí)成效。以下就大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)做出如下分析。

1大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)教學(xué)方法分析

數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程實(shí)際就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，所以其基礎(chǔ)就在于數(shù)據(jù)的分析方法。要想確保分析方法的科學(xué)性，就必須確保所采用算法的科學(xué)性和可靠性，獲取數(shù)據(jù)潛在規(guī)律，并采取多元化的分析方法促進(jìn)問(wèn)題的解決和優(yōu)化。以下就幾種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析教學(xué)方法做出簡(jiǎn)要的說(shuō)明。一是歸類法，主要是將沒(méi)有指向和不確定且抽象的數(shù)據(jù)信息予以集中，并對(duì)集中后的數(shù)據(jù)實(shí)施分類整理和編輯處理，從而確保所形成的數(shù)據(jù)源具有特征一致、表現(xiàn)相同的特點(diǎn)，從而為加強(qiáng)對(duì)其的研究提供便利。所以這一分析方法能有效的滿足各種數(shù)據(jù)信息處理。二是關(guān)聯(lián)法，由于不同數(shù)據(jù)間存在的關(guān)聯(lián)性較為隱蔽，采取人力往往難以找出其信息特征，所以需要預(yù)先結(jié)合信息關(guān)聯(lián)的表現(xiàn)，對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)管理方案進(jìn)行制定，從而完成基于某種目的的前提下對(duì)信息進(jìn)行處理，所以其主要是在一些信息處理要求高和任務(wù)較為復(fù)雜的信息處理工作之中。三是特征法，由于數(shù)據(jù)資源的應(yīng)用范圍較廣，所以需要對(duì)其特征進(jìn)行挖掘。也就是采用某一種技術(shù)，將具有相同特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中。例如采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)時(shí)，主要是對(duì)大批量復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，對(duì)非常復(fù)雜的模式進(jìn)行抽取或者對(duì)其趨勢(shì)進(jìn)行分析。而采取遺傳算法，則主要是對(duì)其他評(píng)估算法的適合度進(jìn)行評(píng)估，并結(jié)合生物進(jìn)化的原理，對(duì)信息數(shù)據(jù)的成長(zhǎng)過(guò)程進(jìn)行虛擬和假設(shè)，從而組建出半虛擬、半真實(shí)的信息資源。再如可視化技術(shù)則是為數(shù)據(jù)挖掘提供輔助，采取多種方式對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘進(jìn)行指導(dǎo)和表達(dá)[1]。

2大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)要點(diǎn)的分析

2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)流程分析

在數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)過(guò)程中，其流程主要是以下幾點(diǎn)：首先做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，主要是在挖掘數(shù)據(jù)之前，就引導(dǎo)學(xué)生對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的定位，在尋找和挖掘數(shù)據(jù)之前，必須知道所需數(shù)據(jù)類型，才能避免數(shù)據(jù)挖掘的盲目性。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時(shí)，應(yīng)根據(jù)系統(tǒng)的提示進(jìn)行操作，在數(shù)據(jù)庫(kù)中輸入檢索條件和目標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)信息資源進(jìn)行分類和清理，以及編輯和預(yù)處理。其次是在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，由于目標(biāo)數(shù)據(jù)信息已經(jīng)被預(yù)處理，所以就需要在挖掘處理過(guò)程中將其高效正確的應(yīng)用到管理機(jī)制之中，因而數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程十分重要，所以必須加強(qiáng)對(duì)其的處理。例如在數(shù)據(jù)挖掘中，引導(dǎo)學(xué)生結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)要求，針對(duì)性的選取科學(xué)而又合適的計(jì)算和分析方法，對(duì)數(shù)據(jù)信息特征與應(yīng)用價(jià)值等進(jìn)行尋找和歸納。當(dāng)然，也可以結(jié)合程序應(yīng)用的需要，對(duì)數(shù)據(jù)區(qū)域進(jìn)行固定，并在固定的數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)分類的挖掘數(shù)據(jù)，從而得到更具深度和內(nèi)涵以及價(jià)值的數(shù)據(jù)信息資源，并就挖掘到的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行分析和解釋，從結(jié)果中將具有使用價(jià)值和意義的規(guī)律進(jìn)行提取，并還原成便于理解的數(shù)據(jù)語(yǔ)言。最后是切實(shí)加強(qiáng)管理和計(jì)算等專業(yè)知識(shí)的應(yīng)用，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)施中進(jìn)行的總結(jié)和提取所獲得的數(shù)據(jù)信息與評(píng)估結(jié)果在現(xiàn)實(shí)之中應(yīng)用，從而對(duì)某個(gè)思想、決策是否正確和科學(xué)進(jìn)行判斷，最終體現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘及時(shí)的應(yīng)用價(jià)值，在激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的同時(shí)促進(jìn)教學(xué)成效的提升。

2.2挖掘后的數(shù)據(jù)信息資源分析

數(shù)據(jù)信息資源在挖掘后，其自身的職能作用將變得更加豐富，所以在信息技術(shù)環(huán)節(jié)下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)隨著限定條件的變化，而將數(shù)據(jù)挖掘信息應(yīng)用于技術(shù)管理和決策管理之中，從而更好地彰顯數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的物質(zhì)性質(zhì)與價(jià)值變化趨勢(shì)，并結(jié)合數(shù)據(jù)變化特點(diǎn)和具體的表現(xiàn)規(guī)律，從而將數(shù)據(jù)信息的基本要素、質(zhì)量特點(diǎn)、管理要求等展示出來(lái)，所以其表現(xiàn)的形式十分豐富。因而在數(shù)據(jù)挖掘之后的信息在職能范圍和表現(xiàn)形式方式均得到了豐富和拓展，而這也在一定程度上體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)擬定目標(biāo)服務(wù)具有較強(qiáng)的完整性，且屬于特殊的個(gè)體物品，同時(shí)也是對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展，從而更好地滿足當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)化的處理，并對(duì)不同種類業(yè)務(wù)進(jìn)行整合和優(yōu)化，從而促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)服務(wù)的一體化水平。

2.3大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用必須注重信息失真的控制

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信息主要是源于大數(shù)據(jù)和社會(huì)，所以在當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需求不斷加大的今天，為了更好地促進(jìn)所挖掘數(shù)據(jù)信息的真實(shí)性，促進(jìn)其個(gè)性化職能的發(fā)揮，必須在大數(shù)據(jù)背景下注重信息失真的控制，切實(shí)做好數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)管理的各項(xiàng)工作。這就需要引導(dǎo)學(xué)生考慮如何確保數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大數(shù)據(jù)背景下的職能得到有效的發(fā)揮，盡可能地促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)信息資源的升級(jí)和轉(zhuǎn)型，以大數(shù)據(jù)背景為載體，促進(jìn)整個(gè)業(yè)務(wù)和技術(shù)操作流程的一體化，從而更好地將所有數(shù)據(jù)資源的消耗和變化以及管理的科學(xué)性和有效性，這樣我們就能及時(shí)的找到資源的消耗源頭，從而更好地對(duì)數(shù)據(jù)資源的消耗效益進(jìn)行評(píng)價(jià)，最終促進(jìn)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化，并結(jié)合大數(shù)據(jù)背景對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的職能進(jìn)行拓展，促進(jìn)其外部信息與內(nèi)部信息的合作，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)信息的職能進(jìn)行有效的控制，才能更好地促進(jìn)信息失真的控制[2]。

3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用實(shí)踐

學(xué)習(xí)的最終目的是為了更好的應(yīng)用，隨著時(shí)代的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將在越來(lái)越多的行業(yè)中得以應(yīng)用。這就需要高校教師引導(dǎo)學(xué)生結(jié)合實(shí)際需要強(qiáng)化對(duì)其的應(yīng)用。例如在市場(chǎng)營(yíng)銷行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用這主要是因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘能有效的解析消費(fèi)者的消費(fèi)行為和消費(fèi)習(xí)慣，從而利用其將銷售方式改進(jìn)和優(yōu)化，最終促進(jìn)產(chǎn)品銷量的提升。與此同時(shí)，通過(guò)對(duì)購(gòu)物消費(fèi)行為的分析，掌握客戶的忠誠(chéng)度和消費(fèi)意識(shí)等，從而針對(duì)性的改變營(yíng)銷策略，同時(shí)還能找到更多潛在的客戶。再如在制造業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，其目的就在于對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行檢驗(yàn)。引導(dǎo)學(xué)生深入某企業(yè)實(shí)際，對(duì)所制造產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，從而找出其存在的規(guī)則，并對(duì)其生產(chǎn)流程進(jìn)行分析之后，對(duì)其生產(chǎn)的過(guò)程進(jìn)行分析，從而更好地對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量的影響因素進(jìn)行分析，并促進(jìn)其效率的提升。換言之，主要就是對(duì)各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，從而得出有用的數(shù)據(jù)和知識(shí)，再采取決策樹(shù)算法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)決策，并從中選取正確決策，從而更好地對(duì)產(chǎn)品在市場(chǎng)中的流行程度，決定生產(chǎn)和轉(zhuǎn)型的方向。再如在教育行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，主要是為了更好地對(duì)學(xué)習(xí)情況、教學(xué)評(píng)估和心里動(dòng)向等數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和篩選，從而為學(xué)校的教學(xué)改革提供參考和支持。比如為了更好地對(duì)教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，就需要對(duì)教學(xué)質(zhì)量有關(guān)項(xiàng)目進(jìn)行整合與存儲(chǔ)，從而更好地促進(jìn)其對(duì)教學(xué)質(zhì)量的評(píng)估，而這一過(guò)程中，就需要采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)有關(guān)教學(xué)項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和處理，促進(jìn)其應(yīng)用成效的提升[3]。

4結(jié)語(yǔ)

綜上所述，在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在各行各業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用，所以為了更好地滿足應(yīng)用的需要，在實(shí)際教學(xué)工作中，我們必須引導(dǎo)學(xué)生切實(shí)加強(qiáng)對(duì)其特點(diǎn)的分析，并結(jié)合實(shí)際需要，切實(shí)注重?cái)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，才能促進(jìn)其應(yīng)用成效的提升，最終達(dá)到學(xué)以致用的目的。

參考文獻(xiàn)：

[1]李平榮.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用[J].重慶三峽學(xué)院學(xué)報(bào),2014,03:45-47.[2]歐陽(yáng)柏成.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探究[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2015,15:3-4+9.[3]孔志文.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2015,23:195.

第二篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

摘要：大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息時(shí)代的一個(gè)重要特征，實(shí)際上，在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探究與應(yīng)用其實(shí)就是通過(guò)在巨大的信息群中不斷挖掘出具有一定價(jià)值意義的信息進(jìn)行整合，在此基礎(chǔ)上對(duì)已整合的信息進(jìn)行進(jìn)一步的處理，以提高信息數(shù)據(jù)的價(jià)值。本文以此為出發(fā)點(diǎn)，就大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行深入探究。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 挖掘技術(shù)

中圖分類號(hào)：tp311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：a 文章編號(hào)：1007-9416（2016）05-0000-00

1數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法分析

“數(shù)據(jù)海量、信息缺乏”是相當(dāng)多企業(yè)在數(shù)據(jù)大集中之后面臨的尷尬問(wèn)題，由此而誕生的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)其實(shí)就是用以處理這一尷尬問(wèn)題的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H上是相對(duì)比較新型的一門學(xué)科，在幾十年的發(fā)展過(guò)程中，已經(jīng)不可同日而語(yǔ)。其實(shí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的本質(zhì)就是人工智能技術(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的利用相對(duì)應(yīng)的就是指人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，也就是說(shuō)數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是依賴技術(shù)的提升來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整體創(chuàng)新的技術(shù)，所以，整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)際上是非常具有信息價(jià)值的，它能夠幫助決策者更快的得到重要信息并作出決策，提高效率和準(zhǔn)確率，是非常重要的知識(shí)憑證，能夠在一定程度上提高當(dāng)下企業(yè)的整體競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的核心就是分析，通過(guò)分析方法的不同來(lái)解決不同類別的問(wèn)題，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的潛在內(nèi)容。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是對(duì)癥下藥以保證藥到病除。

1.1聚類分析法

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)聚類分析就是通過(guò)將數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行聚類分組，然后形成板塊，將毫無(wú)邏輯的數(shù)據(jù)變成了有聯(lián)系性的分組數(shù)據(jù)，然后從其中獲取具有一定價(jià)值的數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步的利用。由于這種分析方法不能夠較好的就數(shù)據(jù)類別、屬性進(jìn)行分類，所以聚類分析法一般都運(yùn)用在心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)識(shí)別等方面。

1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)大批量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，而這種數(shù)據(jù)分析方式本身是建立在一定的數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)上的，因此通常都可以隨時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)需求進(jìn)行分類，所以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是當(dāng)下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中最常用的一種數(shù)據(jù)分析方式之一。

1.3關(guān)聯(lián)性分析法

有時(shí)數(shù)據(jù)本身存在一定的隱蔽性使得很難通過(guò)普通的數(shù)據(jù)分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和利用，這就需要通過(guò)關(guān)聯(lián)性分析法完成對(duì)于數(shù)據(jù)信息的關(guān)聯(lián)性識(shí)別，來(lái)幫助人力完成對(duì)于數(shù)據(jù)分辨的任務(wù)，這種數(shù)據(jù)分析方法通常是帶著某種目的性進(jìn)行的，因此比較適用于對(duì)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度相對(duì)較高的信息管理工作。

1.4特征性數(shù)據(jù)分析法

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)隨著信息時(shí)代的到來(lái)變成了數(shù)據(jù)爆炸式，其數(shù)據(jù)資源十分廣泛并且得到了一定的普及，如何就網(wǎng)絡(luò)爆炸式數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)于特性的分類就成為了當(dāng)下數(shù)據(jù)整理分類的主要內(nèi)容。在上文中提到的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析也屬于這其中的一種，此外還有很多方法都是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)進(jìn)行虛擬數(shù)據(jù)的分類，尋找數(shù)據(jù)之間存在的普遍規(guī)律性完成數(shù)據(jù)的特性分析從而進(jìn)行進(jìn)一步分類。

2大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體流程就是先通過(guò)對(duì)于海量數(shù)據(jù)的保存，然后就已有數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析、整理、選擇、轉(zhuǎn)換等，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的前提，也是決定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)效率及質(zhì)量的主要因素。在完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作后進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，最后實(shí)現(xiàn)運(yùn)用。因此，數(shù)據(jù)挖掘能夠運(yùn)用到很多方面。

2.1市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域

市場(chǎng)營(yíng)銷其實(shí)就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最早運(yùn)用的領(lǐng)域，通常根據(jù)客戶的具體需求，進(jìn)行客戶分析，將不同的消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)特點(diǎn)的客戶進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類管理，以此來(lái)保證商品能夠順利銷售，并提高個(gè)人銷售的成功率和業(yè)績(jī)。而銷售的范圍也從最初的超市購(gòu)物擴(kuò)展到了包括保險(xiǎn)、銀行、電信等各個(gè)方面。

2.2科學(xué)研究領(lǐng)域

科學(xué)研究與實(shí)驗(yàn)測(cè)試等都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)系分析為進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)和總結(jié)失敗做準(zhǔn)備，而實(shí)驗(yàn)測(cè)試和科學(xué)研究產(chǎn)生的數(shù)據(jù)往往是巨大的，因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科學(xué)研究領(lǐng)域也得以廣泛運(yùn)用。通常都是通過(guò)科學(xué)研究?jī)?nèi)容選擇數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析法進(jìn)行計(jì)算來(lái)找到數(shù)據(jù)中存在的規(guī)律，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的部分價(jià)值――科學(xué)知識(shí)的分析與運(yùn)用。

2.3電信業(yè)領(lǐng)域

隨著信息化時(shí)代的到來(lái)，電信產(chǎn)業(yè)也飛速發(fā)展起來(lái)，到目前為止，電信產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了一個(gè)巨大的網(wǎng)絡(luò)信息載體，如何將其中信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合就成為電信產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中的重要問(wèn)題。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用則在一定程度上解決了這一問(wèn)題，大量的數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了有效分類，并在這個(gè)過(guò)程中通過(guò)運(yùn)算得出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，運(yùn)用規(guī)律進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)分類。

2.4教育教學(xué)領(lǐng)域

教學(xué)評(píng)價(jià)、教學(xué)資源、學(xué)生個(gè)人基本信息等組成了教育教學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫(kù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源的優(yōu)化配置，對(duì)學(xué)生的個(gè)人信息整理歸檔，從而保證教育教學(xué)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)整理的良好運(yùn)作。

3結(jié)語(yǔ)

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)于當(dāng)今社會(huì)的發(fā)展有著不可替代的作用，而如何改善當(dāng)下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中存在的問(wèn)題，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的質(zhì)量和效率就成為了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)步的方向。本文通過(guò)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法分析和大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體應(yīng)用兩個(gè)方面對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的闡述和分析，相信在未來(lái)伴隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也將更加強(qiáng)大。

第三篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用

【摘要】人類進(jìn)入信息化時(shí)代以后，短短的數(shù)年時(shí)間，積累了大量的數(shù)據(jù)，步入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)技術(shù)也就應(yīng)運(yùn)而生，成為了一種新的主流技術(shù)。而研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的理念、方法以及應(yīng)用領(lǐng)域，將對(duì)我國(guó)各個(gè)領(lǐng)域的未來(lái)帶來(lái)更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。本文就大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)行探究。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘，互聯(lián)網(wǎng)

數(shù)據(jù)挖掘是一門新興的學(xué)科，它誕生于20世紀(jì)80年代，主要面向商業(yè)應(yīng)用的人工只能研究領(lǐng)域。從技術(shù)角度來(lái)看，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的復(fù)雜的、不規(guī)則的、隨機(jī)的、模糊的數(shù)據(jù)中獲取隱含的、人們事先沒(méi)有發(fā)覺(jué)的、有潛在價(jià)值和知識(shí)的過(guò)程。從商業(yè)角度來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取、轉(zhuǎn)換、分析一些潛在規(guī)律和價(jià)值，從中獲取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵信息和有用知識(shí)。

1.數(shù)據(jù)挖掘的基本分析方法

分析方法是數(shù)據(jù)挖掘的核心工作，通過(guò)科學(xué)可靠的算法才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的挖掘，找出數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律，通過(guò)不同的分析方法，將解決不同類型的問(wèn)題。目前常用的方法有聚類分析、特征數(shù)據(jù)分析法、關(guān)聯(lián)性分析等。

1.1聚類分析法。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)聚類分析就是通過(guò)將數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行聚類分組，然后形成板塊，將毫無(wú)邏輯的數(shù)據(jù)變成了有聯(lián)系性的分組數(shù)據(jù)，然后從其中獲取具有一定價(jià)值的數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步的利用。由于這種分析方法不能夠較好的就數(shù)據(jù)類別、屬性進(jìn)行分類，所以聚類分析法一般都運(yùn)用心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)識(shí)別等方面。

1.2特征性數(shù)據(jù)分析法。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)隨著信息時(shí)代的到來(lái)變成了數(shù)據(jù)爆炸式，其數(shù)據(jù)資源十分廣泛并且得到了一定的普及，如何就網(wǎng)絡(luò)爆炸式數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)于特性的分類就成為了當(dāng)下數(shù)據(jù)整理分類的主要內(nèi)容。此外還有很多方法都是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)進(jìn)行虛擬數(shù)據(jù)的分類，尋找數(shù)據(jù)之間存在的普遍規(guī)律性完成數(shù)據(jù)的特性分析從而進(jìn)行進(jìn)一步分類。

1.3關(guān)聯(lián)性分析法。有時(shí)數(shù)據(jù)本身存在一定的隱蔽性使得很難通過(guò)普通的數(shù)據(jù)分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和利用，這就需要通過(guò)關(guān)聯(lián)性分析法完成對(duì)于數(shù)據(jù)信息的關(guān)聯(lián)性識(shí)別，來(lái)幫助人力完成對(duì)于數(shù)據(jù)分辨的任務(wù)，這種數(shù)據(jù)分析方法通常是帶著某種目的性進(jìn)行的，因此比較適用于對(duì)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度相對(duì)較高的信息管理工作。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體流程就是先通過(guò)對(duì)于海量數(shù)據(jù)的保存，然后就已有數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析、整理、選擇、轉(zhuǎn)換等，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的前提，也是決定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)效率及質(zhì)量的主要因素。在完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作后進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，最后實(shí)現(xiàn)運(yùn)用。因此，數(shù)據(jù)挖掘能夠運(yùn)用到很多方面。如數(shù)據(jù)量巨大的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、天文學(xué)、氣象學(xué)、生物技術(shù)，以及醫(yī)療保健、教育教學(xué)、銀行、金融、零售等行業(yè)。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將大數(shù)據(jù)融合在各種社會(huì)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果參與到政府、企業(yè)、個(gè)人的決策中，發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的社會(huì)價(jià)值，改變?nèi)藗兊纳罘绞剑畲蠡瘮?shù)據(jù)挖掘的積極作用。以教育行業(yè)為例，探究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教育教學(xué)活動(dòng)中的應(yīng)用。

2.1在高校管理中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校管理的內(nèi)容主要包括：高校招生錄取工作、貧困生選定以及優(yōu)秀生評(píng)定等。高校每年的招生工作是學(xué)校可持續(xù)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，直接影響到高校教學(xué)質(zhì)量以及發(fā)展情況。比如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校管理中的應(yīng)用主要是對(duì)學(xué)生高考成績(jī)、志愿填報(bào)、以及生源來(lái)源地等多方面信息進(jìn)行整理分類匯總。具體步驟是通過(guò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，建立相關(guān)數(shù)據(jù)模型，采用分類算法，提取和挖掘?qū)τ脩粲杏玫男畔ⅲ缓筮M(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式。目前高校數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的范圍比較廣泛，由于高校管理內(nèi)容比較復(fù)雜，因此在其管理內(nèi)容的每個(gè)小部分也開(kāi)始利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行管理，比如學(xué)生成績(jī)管理，課堂教學(xué)評(píng)價(jià)系統(tǒng)等。

2.2在高校課堂教學(xué)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校課堂教學(xué)評(píng)價(jià)系統(tǒng)中的應(yīng)用主要也是利用關(guān)聯(lián)分析法。首先先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理工作，數(shù)據(jù)的預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)鍵步驟，并且直接影響著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用效率。數(shù)據(jù)預(yù)處中要將教師的基本信息、教師教授課程以及教師的職稱、學(xué)歷、學(xué)生信息以及學(xué)生課表相關(guān)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)初始記錄。對(duì)于教師的評(píng)價(jià)內(nèi)容根據(jù)高校自身的條件和需求而定，學(xué)校教學(xué)評(píng)價(jià)管理部門登錄學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)后，將學(xué)生所選擇的選項(xiàng)對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)換為教師的分值，通過(guò)計(jì)算機(jī)計(jì)算總分后得出教師的學(xué)期得分。學(xué)生對(duì)于教師教學(xué)的評(píng)價(jià)在一定程度上也反映了自己的學(xué)習(xí)情況，如對(duì)教師的評(píng)價(jià)為零分，則說(shuō)明學(xué)生也否定了自己的學(xué)習(xí)效果。2.3在高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)中的應(yīng)用。高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)中管理要素主要是學(xué)校的領(lǐng)導(dǎo)、任課教師、學(xué)生以及家長(zhǎng)。系統(tǒng)的功能要包括：對(duì)不同的用戶設(shè)置不同的使用權(quán)限；對(duì)學(xué)生的基本信息以及學(xué)生瀏覽管理網(wǎng)站的記錄要做到明確記錄；各個(gè)學(xué)院不同專業(yè)的學(xué)生課程要能準(zhǔn)確公布并允許學(xué)生根據(jù)實(shí)際情況修改；成績(jī)管理要能實(shí)現(xiàn)大批量添加及修改；還有比如評(píng)優(yōu)活動(dòng)、黨務(wù)管理等具體功能。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是利用決策樹(shù)的方法。學(xué)生信息管理的基本數(shù)據(jù)就是學(xué)生入學(xué)時(shí)填寫(xiě)的基本信息表，內(nèi)容包括學(xué)生的姓名、學(xué)號(hào)、考勤以及學(xué)習(xí)成績(jī)等，這些都是學(xué)生特有的屬性，學(xué)生信息管理利用決策樹(shù)方法就是將學(xué)生的這些屬性作為決策元素，監(jiān)理不同的決策節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生全方位的考核和評(píng)價(jià)，完整的了解到每位學(xué)生的具體信息。

2.4高校圖書(shū)館信息系統(tǒng)中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最基本的應(yīng)用就是通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來(lái)了解學(xué)校圖書(shū)館現(xiàn)有資源利用情況，為圖書(shū)館的未來(lái)建設(shè)提供可靠數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠使圖書(shū)館資源得到極大程度的優(yōu)化整合。比如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)檢索記錄進(jìn)行整理，將手工數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)殡娮訑?shù)據(jù)記錄。其最大的優(yōu)勢(shì)就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更加全面的分析總結(jié)數(shù)據(jù)庫(kù)資源，幫助圖書(shū)館管理人員對(duì)于圖書(shū)館信息的補(bǔ)充和調(diào)整，還能夠?yàn)楦咝D書(shū)館的館藏工作建設(shè)提供有效的引導(dǎo)。數(shù)據(jù)挖掘還能應(yīng)用于圖書(shū)館的多媒體數(shù)字資源，多媒體數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠更為快捷和準(zhǔn)確的為讀者提供相應(yīng)的服務(wù)。

3.結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近幾年新產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可是它的廣泛應(yīng)用性受到了很多公司以及研究人員的喜愛(ài)。這些年來(lái)，伴隨著時(shí)間的推移以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷的被更新，開(kāi)發(fā)，而且在金融、管理、教學(xué)等行業(yè)中都得到了廣泛的應(yīng)用。我相信隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用面將會(huì)越來(lái)越廣。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 董彩云，曲守寧.數(shù)據(jù)挖掘及其在高校教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用 [J].濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2004（1）： 65-68.[2] 陸川，王靜靜.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教學(xué)管理中的應(yīng)用研究[J].北京：電腦開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，2009，3.[3]《中國(guó)電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào)》編輯部.大數(shù)據(jù)時(shí)代[J].中國(guó)電子科技研究院學(xué)報(bào)，2013（01）：41-43.[4]魏娟，梁靜國(guó).基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的企業(yè)客戶關(guān)系管理（CRM）[J].商業(yè)研究，2005（07）.

第四篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代

大數(shù)據(jù)時(shí)代

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)及傳感器等的普及，信息流量有了爆發(fā)性的增長(zhǎng)，兩會(huì)以后，互聯(lián)網(wǎng)里最熱的詞匯，就是李克強(qiáng)總理在政府工作在報(bào)告里面提到的“互聯(lián)網(wǎng)+”，大數(shù)據(jù)將會(huì)更廣泛的被運(yùn)用到各個(gè)領(lǐng)域，越來(lái)越多的業(yè)內(nèi)人士開(kāi)始談?wù)摗按髷?shù)據(jù)”，如何利用大數(shù)據(jù)，成為政府和眾多企業(yè)關(guān)心的熱點(diǎn)？

互聯(lián)網(wǎng)+《大數(shù)據(jù)》緊緊圍繞這些問(wèn)題展開(kāi)，幫您如何利用大數(shù)據(jù)為企業(yè)從戰(zhàn)略上面進(jìn)行指導(dǎo)挖掘和預(yù)測(cè)，從戰(zhàn)術(shù)上進(jìn)行營(yíng)銷服務(wù)和安全措施，精彩我們共同期待。

第一篇大數(shù)據(jù)很熱，大數(shù)據(jù)不神秘（趨勢(shì)）有人說(shuō)，如果你不知道大數(shù)據(jù)，你就OUT了 －－大數(shù)據(jù)到底有多熱 什么樣的數(shù)據(jù)算是大數(shù)據(jù) －－大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和概念辨析 亂我心者，大數(shù)據(jù)之事多煩憂 －－大數(shù)據(jù)并不象你想象的那樣神秘 身邊的大數(shù)據(jù)

－－大數(shù)據(jù)就在你我身邊

案例分析：淘寶是如何利用大數(shù)據(jù)淘寶的 小結(jié)：不管你愿不愿意，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在那里 電話：010---59002742 010--59004371 第二篇：認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù) 1.什么是大數(shù)據(jù) 2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用的意義

3.大數(shù)據(jù)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)中應(yīng)用的意義 4.對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)誤區(qū) 案例分析

第三篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代變革 1：大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革 2：大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革 3：大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革

第四篇：大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷中的運(yùn)用 大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷 1.什么是精確營(yíng)銷 2.精確營(yíng)銷的方法 實(shí)操教學(xué)+案例分析

第五篇：在技術(shù)中應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值——挖掘 1.什么是數(shù)據(jù)挖掘？ 2.數(shù)據(jù)挖掘的流程 3.數(shù)據(jù)挖掘解決的問(wèn)題 結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)操教學(xué)+案例分析

第六篇：預(yù)測(cè)

大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值——預(yù)測(cè) 1：如何預(yù)測(cè)？ 案例分析

第七篇：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算 1：什么是云計(jì)算

2：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系

第八篇：大數(shù)據(jù)的安全問(wèn)題

大數(shù)據(jù)給信息安全帶來(lái)新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全策略 大數(shù)據(jù)應(yīng)用安全策略 大數(shù)據(jù)管理安全策略

第五篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代

“大”數(shù)據(jù)時(shí)代 眾所周知，數(shù)據(jù)本身就蘊(yùn)藏著價(jià)值，但是將有用的數(shù)據(jù)與沒(méi)有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分看起來(lái)可能是一個(gè)棘手的問(wèn)題。

顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對(duì)于企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)至關(guān)重要，但是其他數(shù)據(jù)也擁有轉(zhuǎn)化為價(jià)值的力量。一段記錄人們?nèi)绾卧谀纳痰隇g覽購(gòu)物的視頻、人們?cè)谫?gòu)買您的服務(wù)前后的所作所為、如何通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款以及供應(yīng)商喜歡的收款方式……所有這些場(chǎng)景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過(guò)特殊的棱鏡觀察，將其與其他數(shù)據(jù)集對(duì)照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發(fā)生天翻地覆的轉(zhuǎn)變。

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。

“大數(shù)據(jù)”這個(gè)術(shù)語(yǔ)最早期的引用可追溯到apache org的開(kāi)源項(xiàng)目Nutch。當(dāng)時(shí)，大數(shù)據(jù)用來(lái)描述為更新網(wǎng)絡(luò)搜索索引需要同時(shí)進(jìn)行批量處理或分析的大量數(shù)據(jù)集。隨著谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的發(fā)布，大數(shù)據(jù)不再僅用來(lái)描述大量的數(shù)據(jù)，還涵蓋了處理數(shù)據(jù)的速度。

早在1980年，著名未來(lái)學(xué)家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書(shū)中，將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為“第三次浪 潮的華彩樂(lè)章”。不過(guò)，大約從2009年開(kāi)始，“163大數(shù)據(jù)”才成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的流行詞匯。美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心指出，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長(zhǎng)50%，每?jī)赡瓯銓⒎环壳笆澜缟?0%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。此外，數(shù)據(jù)又并非單純指人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上發(fā)布的信息，全世界的工業(yè)設(shè)備、汽車、電表上有著無(wú)數(shù)的數(shù)碼傳感器，隨時(shí)測(cè)量和傳遞著有關(guān)位置、運(yùn)動(dòng)、震動(dòng)、溫度、濕度乃至空氣中化學(xué)物質(zhì)的變化，也產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)信息。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒(méi)有必要神話它或?qū)λ３志次分模谝栽朴?jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開(kāi)始容易被利用起來(lái)了，通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。