牛一帆

摘要：隨著數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)給社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域帶來了巨大的幫助，讓各領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)得到最大化利用，實(shí)現(xiàn)了實(shí)際價(jià)值和意義?；诖耍疚南仁欠治隽藬?shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，然后對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用進(jìn)行了全面的分析，從醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、電信領(lǐng)域、教育領(lǐng)域這四個(gè)方面進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；研究現(xiàn)狀；應(yīng)用分析

引言：

隨著互聯(lián)網(wǎng)普及，我國社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域都朝向信息化發(fā)展，讓人們生活工作都得到了巨大的便捷。在信息化的過程中，各個(gè)領(lǐng)域都形成大量數(shù)據(jù)，各個(gè)領(lǐng)域也都開始重視對(duì)數(shù)據(jù)的再利用。在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著巨大的作用，給各個(gè)領(lǐng)域再利用數(shù)據(jù)帶來了巨大的幫助，讓海量數(shù)據(jù)更好的推動(dòng)各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。

一、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究現(xiàn)狀

在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求之下，數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域展現(xiàn)出良好的發(fā)展趨勢(shì)，最近幾年熱門的研究方向是支持向量方面的回歸算法以及向量機(jī)[1]。數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，最主要的應(yīng)用方向就是開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘的工具，使用數(shù)據(jù)挖掘的工具。在各個(gè)領(lǐng)域都使用數(shù)據(jù)挖掘的工具進(jìn)行業(yè)務(wù)的開展，常見的有：金融領(lǐng)域中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測模型的建設(shè)，對(duì)投資時(shí)機(jī)進(jìn)行預(yù)測，建設(shè)自動(dòng)投資系統(tǒng)等；在工業(yè)領(lǐng)域中，通過發(fā)現(xiàn)最佳生產(chǎn)組合以及生產(chǎn)流程，挖掘市場需求，從而提高生產(chǎn)效率；在科研領(lǐng)域中，通過挖掘數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)地震等災(zāi)害的分析；在工程領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了一種知識(shí)的挖掘手段；在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中，對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)。在目前最常見的數(shù)據(jù)挖掘工具就是Enterprise Miner、Intelligent Miner、SPAA這三種軟件。目前在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域面臨的重要難題就是對(duì)隱私的保護(hù)以及深度挖掘分布式數(shù)據(jù)，這兩方面也是數(shù)據(jù)挖掘需要加強(qiáng)研究的，才能給數(shù)據(jù)挖掘帶來更好的發(fā)展。

二、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的應(yīng)用分析

（一）在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

人體中包含著大量的數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)θ梭w數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，從而給醫(yī)學(xué)研究帶來巨大幫助，幫助醫(yī)學(xué)研究能夠突破困難，給人類帶來巨大的優(yōu)勢(shì)作用。例如：在醫(yī)院內(nèi)部對(duì)于患者檔案、器具管理檔案以及內(nèi)部管理檔案等，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了醫(yī)院領(lǐng)域的龐大數(shù)據(jù)信息庫，通過挖掘數(shù)據(jù)能夠分析出器具的最佳采購方案、病人的病情治療情況，從而能夠更好的應(yīng)用在診治工作中。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用能夠幫助醫(yī)生發(fā)覺疾病的規(guī)律，幫助醫(yī)生展開全面的治療，讓醫(yī)生診斷病情的準(zhǔn)確率得到提升。

（二）在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

在金融機(jī)構(gòu)中含有大量的數(shù)據(jù)信息，包括儲(chǔ)蓄方面、投資方面以及信貸方面。使用數(shù)據(jù)挖掘?qū)鹑跈C(jī)構(gòu)進(jìn)行管理能夠獲得意想不到的效果。通過完整的數(shù)據(jù)挖掘，能夠?qū)⒔鹑谑袌龅那闆r反饋出來，有利于金融領(lǐng)域的專家分析經(jīng)濟(jì)情況，提供給經(jīng)濟(jì)決策的制定。例如：通過孤立點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，對(duì)偵破洗黑錢這類犯罪提供一定支持，幫助警方打擊犯罪行為。對(duì)于社會(huì)公眾來講，使用數(shù)據(jù)挖掘工具，分析股票的走勢(shì)，分析銀行利息情況，從而進(jìn)行正確的投資，更容易提升自己的收益。

（三）在電信領(lǐng)域的應(yīng)用

電信領(lǐng)域早已經(jīng)不再是電話業(yè)務(wù)提供商，已經(jīng)將電話、網(wǎng)絡(luò)、郵件以及圖像等業(yè)務(wù)融合起來，成為了一個(gè)將電信網(wǎng)、有線電視網(wǎng)以及因特網(wǎng)三種網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合服務(wù)的體系。三網(wǎng)融合已經(jīng)成為了當(dāng)下發(fā)展的必然趨勢(shì)，在這種情況下，三網(wǎng)融合將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)[2]。對(duì)于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘能夠給運(yùn)營商帶來巨大的幫助，完善自身的商業(yè)模式和服務(wù)。例如：通過對(duì)電信數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析，能夠掌握用戶的行為、系統(tǒng)的荷載量、通信速率以及利潤率等情況。使用孤立點(diǎn)分析的方法，能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)中存在的異常情況展開監(jiān)控。使用序列模式，能夠更便捷的分析出電信行業(yè)發(fā)展的影響因素，才能更好的加強(qiáng)電信業(yè)快速發(fā)展。通過對(duì)用戶數(shù)據(jù)的分析，電信企業(yè)能夠?yàn)橛脩糁付▊€(gè)性化服務(wù)，提升自己的服務(wù)水平，更提高用戶的滿意程度，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)效益的提高。

（四）在教育領(lǐng)域的應(yīng)用

教育部門通過分析學(xué)生的數(shù)據(jù)，能夠更清晰的掌握學(xué)生的實(shí)際情況，在制定教育策略的時(shí)候，能夠起到巨大的幫助作用，讓教育效果得到更好的實(shí)現(xiàn)。例如：教育部門通過分析統(tǒng)考試卷的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)學(xué)生在哪一部分知識(shí)點(diǎn)上存在學(xué)習(xí)困難，能夠?qū)Ω鱾€(gè)學(xué)校的教學(xué)進(jìn)行指導(dǎo)。對(duì)于我們高中生來講，學(xué)校通過分析各類題目考察的知識(shí)點(diǎn)，對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)，反饋給教師和學(xué)生。在掌握了高頻考點(diǎn)之后，教師在教學(xué)過程中，能夠予以強(qiáng)調(diào)。而我們學(xué)生在進(jìn)行學(xué)習(xí)的時(shí)候，也能夠加強(qiáng)對(duì)知識(shí)點(diǎn)的注意，從而讓學(xué)習(xí)效果的到提升，也能夠直接有效的幫助我們提高學(xué)習(xí)成績。學(xué)校也能夠利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)W(xué)生試卷進(jìn)行分析，從而讓教師能夠更科學(xué)的形成教學(xué)評(píng)價(jià)，對(duì)自己的教學(xué)過程進(jìn)行反思，從而能夠提升教學(xué)質(zhì)量。學(xué)生通過評(píng)價(jià)結(jié)果，也能夠調(diào)整自己的學(xué)習(xí)習(xí)慣和方法，從而完善自己的學(xué)習(xí)情況。

結(jié)論：

綜上所述，本文先是分析了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域現(xiàn)在的研究現(xiàn)狀，社會(huì)上的各個(gè)領(lǐng)域都使用數(shù)據(jù)挖掘工具進(jìn)行數(shù)據(jù)再次利用，在現(xiàn)階段存在的難題就是對(duì)隱私的保護(hù)以及分布式數(shù)據(jù)深度挖掘，因此數(shù)據(jù)挖掘仍然需要加強(qiáng)研究。然后本文以醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、電信領(lǐng)域、教育領(lǐng)域這四個(gè)典型領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了分析，面對(duì)數(shù)據(jù)挖掘帶來了的巨大優(yōu)勢(shì)，仍然需要完善挖掘工具，擴(kuò)大數(shù)據(jù)挖掘分析范圍。

參考文獻(xiàn)：

[1]張晶.面向數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系型領(lǐng)域知識(shí)融合方法研究[D].合肥工業(yè)大學(xué)，2016.

[2]郭婷，鄭穎.數(shù)據(jù)挖掘在國內(nèi)圖書情報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀分析——基于文獻(xiàn)計(jì)量分析和共詞分析[J].情報(bào)科學(xué)，2015，33 （10）：91-98.