云計(jì)算時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用分析

周戈

摘要：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的穩(wěn)步發(fā)展，一種全新的計(jì)算服務(wù)即云計(jì)算服務(wù)模式出現(xiàn)在人們的視野當(dāng)中，因其能夠突破傳統(tǒng)計(jì)算在時空方面的限制，并且可以實(shí)現(xiàn)各信息資源的高效傳輸與共享，因此也得到了廣泛使用。而在云計(jì)算應(yīng)用發(fā)展的背景之下，為了能夠應(yīng)對“爆炸”增長的海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也開始得到全方面應(yīng)用?；诖?，本文將從簡單介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)出發(fā)，針對云計(jì)算時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行簡要分析研究。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；實(shí)際應(yīng)用

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）03-0254-01

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的簡要概述

1.1 具體內(nèi)涵

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)指的就是通過提取被挖掘?qū)ο笪臋n中的相關(guān)信息數(shù)據(jù)，在對其進(jìn)行分類整理和深入分析之后，進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算等操作以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，并妥善存儲保管數(shù)據(jù)的一種技術(shù)。因此在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)當(dāng)中包含了若干種不同的子技術(shù)，但其并不是只對其中的某一項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行運(yùn)用，而是通過將各種信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化整合后的技術(shù)[1]。

1.2 分類聚類

在相同的交易數(shù)據(jù)庫中，利用項(xiàng)目之間的具體關(guān)系可以使用例如線性規(guī)劃或是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)數(shù)學(xué)方法，用于對信息數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分類，而通過合理利用現(xiàn)代化、專業(yè)化的軟件也能夠及時歸納和總結(jié)出將數(shù)據(jù)項(xiàng)分組的方式方法。通過數(shù)據(jù)挖掘中的聚類技術(shù)可將同類型的數(shù)據(jù)明確規(guī)劃在一起，為日后數(shù)據(jù)的查詢、應(yīng)用等提供了巨大便利。

1.3 分析預(yù)測

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的分析和預(yù)測技術(shù)，能夠通過對自變量之間的關(guān)系、自變量與因變量的關(guān)系進(jìn)行深入挖掘和分析研究，進(jìn)而將其代入到具體的實(shí)際案例當(dāng)中，完成信息數(shù)據(jù)的科學(xué)預(yù)測。譬如說將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用在企業(yè)當(dāng)中，則可以通過分析銷售額與凈利潤之間的關(guān)系，對未來產(chǎn)生的銷售利潤進(jìn)行科學(xué)判斷。

1.4 序列模式

序列模式同樣也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)當(dāng)中的一項(xiàng)重要組成部分，其可以通過按照時間順序，深入分析數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，從而判斷出數(shù)據(jù)的核心內(nèi)容以及其重要程度等，為數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用奠定良好基礎(chǔ)。

2 云計(jì)算時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

2.1 賬戶管理

云計(jì)算時代下，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建起的數(shù)據(jù)挖掘平臺，其在賬戶管理方面主要負(fù)責(zé)收入與支出明細(xì)和賬戶余額、歷史記錄的瀏覽與查詢。其中支出明細(xì)主要是用于詳細(xì)記錄用戶使用云計(jì)算的具體付費(fèi)服務(wù)及其他相關(guān)賬目明細(xì)，而收入明細(xì)則主要用于詳細(xì)記錄用戶使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到的數(shù)據(jù)資源以及購買和使用普通挖掘算法，并對其進(jìn)行優(yōu)化過程中的報(bào)酬明細(xì)。賬戶余額則是用于計(jì)算收支差額，用戶在登錄以及使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下產(chǎn)生的所有操作記錄均顯示在歷史記錄當(dāng)中，方便用戶隨時隨地進(jìn)行查詢[2]。

2.2 數(shù)據(jù)管理

云計(jì)算時代下數(shù)據(jù)量陡然增加，用戶不僅擁有自己的數(shù)據(jù)，還可以結(jié)合實(shí)際需求對數(shù)據(jù)進(jìn)行買賣從而獲取新的數(shù)據(jù)，而在此過程當(dāng)中則需要利用云計(jì)算的DaaS服務(wù)模式完成相關(guān)數(shù)據(jù)管理。用戶通過登錄數(shù)據(jù)挖掘平臺能夠準(zhǔn)確搜索出自身所需數(shù)據(jù)資源，同時其也可以向數(shù)據(jù)挖掘平臺提供自己的數(shù)據(jù)，并從中獲得一定的報(bào)酬。為了方便對不同數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理，在數(shù)據(jù)挖掘平臺當(dāng)中，通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的分類聚類技術(shù)，將數(shù)據(jù)按照我的數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)和買出數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)劃分類，將用戶全部的數(shù)據(jù)資源存放管理在我的數(shù)據(jù)當(dāng)中，而用戶購買的數(shù)據(jù)資源則被統(tǒng)一放置在采購數(shù)據(jù)當(dāng)中，并按照采購的時間順序進(jìn)行清晰排列，方便用戶的瀏覽查詢。在買出數(shù)據(jù)當(dāng)中，利用時間序列也將按照一定順序詳細(xì)羅列出所有的數(shù)據(jù)交易記錄，同時利用分析預(yù)測技術(shù)可以對賣出情況最好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而預(yù)測出最受歡迎的數(shù)據(jù)類型。

2.3 算法管理

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)當(dāng)中其需要通過一系列的算法，譬如說Apriori算法、頻繁模式增長算法等等用于挖掘、分析、預(yù)測、計(jì)算和存儲數(shù)據(jù)，同時還需要結(jié)合用戶的實(shí)際需要對算法進(jìn)行優(yōu)化和轉(zhuǎn)換，因此在算法管理當(dāng)中主要包括系統(tǒng)算法、自定義算法的管理以及歷史記錄，在系統(tǒng)算法當(dāng)中能夠?qū)F(xiàn)有的各類數(shù)據(jù)挖掘算法及其簡單介紹等清晰展示出來，同時用戶可以在算法歷史記錄當(dāng)中查詢出自己每一次使用的具體算法及其計(jì)算過程[3]。

3 結(jié)語

總而言之，隨著我國在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域研究的不斷深入，云計(jì)算技術(shù)越來越完善，其應(yīng)用范圍和程度也獲得了不同程度的發(fā)展。而將其與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行有機(jī)融合，能夠通過二者的優(yōu)勢互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速分析、計(jì)算、存儲等一系列操作，使得數(shù)據(jù)挖掘工作的效率與質(zhì)量均能夠得到大幅度提升。相信隨著時代的發(fā)展與時間的推移，未來云計(jì)算技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還將得到進(jìn)一步的優(yōu)化完善，進(jìn)而更好地為數(shù)據(jù)挖掘工作提供更多的便利。

參考文獻(xiàn)

[1]李德富，陳運(yùn)啟，彭波.數(shù)據(jù)挖掘與云計(jì)算技術(shù)及其在煤礦中的應(yīng)用[J].山東煤炭科技，2016，01：166-168.

[2]邵燕，陳守森，賈春樸，許強(qiáng).探究大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用[J].信息與電腦（理論版），2016，10：118-119.

[3]王曉燕，吳應(yīng)清.云計(jì)算時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析及其應(yīng)用評價(jià)[J].辦公自動化，2016，06：52-54.