大数据时代的信息处理
“大数据”时代背景论文计算机信息处理论文
“大数据”时代背景论文计算机信息处理论文摘要：在这个大数据的背景时代下，大数据在计算机信息处理技术中的应用可以有效的提高计算信息处理工作质量与效率，满足计算机用户的使用需求。
前言随着社会不断的发展，联网信息技术的快速发展，大数据的背景时代已经到来，并给人们的日常生活带来了巨大的变化。
并在各个领域中得到了广泛的应用，我们平时所应用的技术软件都于大数据有着重要的关系。
大数据可以做好网络计算机信息的处理与管理工作，只为人们提供一个全新的计算机网络环境，保证计算机信息的处理工作可以顺利进行下去，提高计算机的安全性与稳定性。
一、大数据与计算机信息处理技术的概述随着社会不断的发展，我国互联网技术水平逐渐提高，实现了全球化的发展，互联网信息技术在各个领域中得到了广泛的应用，已经成为了人们日常生活中中要组成部分。
随着互联网信息技术的普及，网络信息数量也逐渐增加，大数据时代已经到来，这对于各行各业的发展管理来说产生了巨大的影响，对于社会的发展更是有着非常重要的意义[1]。
大数据主要以计算机技术为主对一些大规模的数据信息进行处理、分析、存储、使用，满足计算机用户的使用需求。
另外，大数据具有规模较大结构多样化，可以对视频、文字等相关数据信息进行处理，并将其中的信息以一个全新的形式呈现出来，供给计算机用户使用。
在这个大数据的背景时代下在计算机信息处理技术中的应用将原有的处理方式创新、完善，提高信息处理工作质量与效率。
计算机信息处理技术在各个领域中得到了广泛的应用，可以做好数据的收集、传输、分析、应用工作，保证数据信息的科学性与合理性，并通过统一的形式对数据信息进行管理。
而计算机信息处理技术是现代化科学技术中重要组成部分，在现代社会中得到了广泛的应用，主要体现在各个企业的办公管理中，可以满足计算机用户的使用需求，并提高信息处理工作质量与效率，促进企业快速发展[2]。
二、大数据时代下的计算机信息处理技术在这个大数据的背景时代下，大数据是计算机信息处理技术中的应用可以有效的保证数据信息的使用安全，并数据信息中真正的价值体现出来。
大数据的常见处理方式
大数据的常见处理方式随着信息化时代的到来，大数据已经成为现代社会不可或缺的一部分。
大数据的处理成为一个重要的问题，各行各业对大数据的处理方式进行了不断的探索与实践。
本文将介绍大数据的常见处理方式，为读者提供一些参考。
一、数据清洗和预处理在大数据处理的初始阶段，数据清洗和预处理是必不可少的步骤。
因为大数据往往包含着各种混乱的、不完整的信息，而这些信息对于后续的分析和挖掘是无用的甚至会造成干扰。
数据清洗主要包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等操作，以保证数据的完整性和准确性。
预处理包括特征选择、特征变换、数据归一化等操作，以提高数据的质量和可用性。
二、数据存储和管理大数据处理需要海量的数据存储和管理。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
关系型数据库适用于结构化数据的存储和管理，而非关系型数据库适用于半结构化和非结构化数据的存储和管理。
分布式文件系统具备高容错性、高可扩展性的特点，适用于海量数据的存储和管理，并且能够提供高速的数据访问能力。
三、数据挖掘和分析数据挖掘和分析是大数据处理的核心环节。
通过数据挖掘和分析，我们可以从大数据中提炼出有价值的信息和模式，为决策和业务提供依据。
常见的数据挖掘和分析方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测、时间序列分析等。
这些方法可以帮助我们发现数据中的隐藏规律和趋势，为业务发展提供有力支持。
四、并行计算和分布式计算由于大数据的规模庞大，常规的计算方式已经无法胜任大数据处理的任务。
并行计算和分布式计算成为了处理大数据的重要方式。
并行计算利用多个计算资源同时进行计算，有效提高了计算速度和效率；分布式计算将数据和计算任务分布到多个计算节点上，提供了更高的可扩展性和容错性。
通过并行计算和分布式计算，我们可以充分利用计算资源，更加高效地进行大数据处理。
五、机器学习和深度学习机器学习和深度学习是大数据处理的前沿技术，具备更强的数据分析和挖掘能力。
大数据时代计算机数据信息整编处理技术试析
大数据时代计算机数据信息整编处理技术试析在大数据时代，计算机数据的信息整编处理技术变得越来越重要。
本文将试析这一技术的背景、方法和应用，并探讨其在大数据时代中的价值和挑战。
一、背景随着互联网的普及和信息技术的发展，我们进入了一个大数据时代。
大数据的产生和积累已经成为了一种趋势，而计算机数据的信息整编处理技术则应运而生。
在这个背景下，各种类型的数据需要进行整编处理，以提取有价值的信息、挖掘潜在的知识和支持决策。
二、方法1. 数据清洗数据清洗是整编处理技术的第一步。
在大数据时代，数据的来源多样、规模庞大，很可能包含着噪音和错误。
因此，数据清洗的目的是去除这些无效或错误的数据，以保证后续处理过程的可靠性和有效性。
2. 数据预处理数据预处理是整编处理技术的重要环节。
它包括数据的转换、归约、规范化和采样等操作，旨在提高数据的质量和可用性。
通过对数据进行预处理，可以改善数据集的分布和结构，使得后续的分析和挖掘更加准确和有效。
3. 数据挖掘数据挖掘是整编处理技术的核心部分。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术，从大数据中发现隐藏的模式、关联规则和知识。
数据挖掘可以帮助我们揭示数据之间的关系、预测未来的趋势和发现数据中的异常情况。
4. 数据可视化数据可视化是整编处理技术的一种重要手段。
通过将数据以图形、图表和动态展示的形式呈现出来，可以使人们更加直观地理解数据的含义和趋势。
数据可视化有助于快速传达信息、发现问题和支持决策。
三、应用大数据时代计算机数据信息整编处理技术在各个领域得到了广泛的应用。
下面以几个具体的应用领域为例进行说明：1.电子商务在电子商务领域，整编处理技术可以帮助企业挖掘用户的偏好和需求，提供个性化的推荐和服务。
通过对用户行为和购买记录的分析，可以实现精准营销和用户关系管理，提高企业的竞争力和盈利能力。
2.医疗健康在医疗健康领域，整编处理技术可以帮助医疗机构分析患者的病例和检查数据，提供个性化的诊断和治疗方案。
大数据五种处理方式
大数据五种处理方式在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的关键因素。
大数据的出现给企业带来了巨大的挑战和机遇。
然而，大数据不仅需要处理，还需要合理利用。
在处理大数据时，我们可以采用五种不同的方式。
第一种处理方式是数据存储。
在大数据时代，存储大量的数据成为了一个迫切的需求。
对于中小型企业来说，存储数据无疑是一项艰巨的任务。
为了解决这个问题，企业可以选择使用云存储技术。
云存储不仅可以节省成本，还可以提供更高的安全性和可靠性。
第二种处理方式是数据清洗。
大数据中经常存在一些无效、错误或者重复数据，这些数据对于企业的决策是没有意义的。
因此，需要对数据进行清洗，将无效和错误的数据删除，保证数据的准确性和完整性。
数据清洗可以提高数据的质量，提高决策的准确性。
第三种处理方式是数据分析。
大数据中包含了大量的有用信息，但是这些信息对于企业来说并不直观。
因此，需要对数据进行分析，提取出有用的信息。
数据分析可以帮助企业发现潜在的商机、优化运营和提高效率。
通过数据分析，企业可以了解顾客的需求、预测市场趋势、优化产品设计等。
第四种处理方式是数据可视化。
大数据中的信息往往是抽象的和晦涩的，不容易理解和解读。
为了解决这个问题，需要采用数据可视化技术，将数据转化为图表、图形和动画等形式，使数据更加直观和易懂。
数据可视化可以让企业决策者更好地理解数据，快速洞察问题和机会。
第五种处理方式是数据挖掘。
大数据中蕴含着丰富的信息和知识，但是这些信息和知识并不是直接可见的。
数据挖掘是一种通过建立模型、运用算法和技术发现数据中隐藏知识的过程。
数据挖掘可以帮助企业发现之前未被发现的规律和模式，为企业的决策提供更深入的参考。
综上所述，大数据的处理是一个庞大而复杂的任务。
为了高效地处理大数据，企业可以采用数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化和数据挖掘等五种不同的方式。
这些方式可以帮助企业更好地利用大数据，为企业的决策提供准确而有力的支持。
大数据时代下计算机信息处理技术分析
大数据时代下计算机信息处理技术分析摘要：目前，信息变化快、技术更新需求丰富是现代网络的特质，无论是个人还是企业而言，仅寻求单向的防御措施是不能保障自身网络安全的。
所以，相关部门需要相关专业人士来维护网络技术，制定适合实用的网络维护体系，并时刻关注不断更新的网络维护技术防护体系，从而让信息得到安全有效的保障。
关键词：大数据；计算机；信息处理技术1关于大数据时代简单来说，大数据就是以数字化的模式，储存人们日常生产生活中所产生的海量数据。
但是在实际过程中，落后的技术水平下无法产生储存时间较短、处理数据较快的软件，这也造成了对客户数据信息的处理不够及时，不够完善的后果。
在当下，在短时间内数据信息会爆发式的涌现出来，其数量之多根本无法想象，在其背后，有相对较大的原有的数据信息基数，更有人们的多样化需求，例如通过电子设备和相关软件观看视频和新闻等，都在很大程度上促成了数据信息的大量产生。
现如今，互联网得到了广泛运用，计算机技术不断提高，大数据能够对人们的正常工作和生产活动以及日常生活，甚至是整个经济社会产生巨大的影响。
在大数据的背景下，企业的运营模式和组织方法都进行了不同程度的改革创新。
大数据还影响到了电子商务和物流派送等领域，这些行业都充分利用信息资源，打开业务受理的多种渠道，完成运作方式的改革，提高其工作效率及服务水平，进一步促进自身的发展。
2大数据的发展对于计算机信息处理技术提升的重要性分析大数据时代的到来带动了社会发展的很多技术提升，对于国家发展来讲，大数据的出现，已经成为国家发展的战略性需求：它既可以为国家发展提供必要的信息资源；他还可以为国家的信息安全提供必要的保障，使得国家发展处于一种安稳的状态。
对于传统的信息处理工作来说，基本上都是主要以人工处理为主，这样的方式在管理程序上存在很大的弊端：信息数据的保存限制性因素较多；程序较为繁琐，操作难度较大，比较耗时耗力，并且还存在很严重的安全隐患性。
因此，大数据时代的到来，对于计算机信息数据处理的效率提升至关重要，它既可以节省很大的人力物力财力，还能使得程序得到最有效的简化。
大数据时代计算机信息处理技术存在的问题
大数据时代计算机信息处理技术存在的问题1.数据滥用现象突出大数据时代，信息数量急剧增加，对数据处理提出了更高要求。
随着我国改革开放的深化发展，市场竞争日趋激烈，尤其在国际经济一体化趋势下，市场主体既面临着严峻的内部竞争，也面临着外部竞争压力，这种情况下若能够精准把握市场动态，掌握市场需求就能够实现自身的可持续发展。
网络时代，信息能够产生价值，如何从海量数据中挖掘价值信息成为很多主体探究的重要内容。
当然，信息的大量出现，让市场主体难以精准把握信息价值，也导致数据滥用现象较为突出。
多数主体只是从表面对数据进行分析、利用，并没有对数据的内在价值以及潜在表现予以探究，造成数据滥用现象的发生。
数据滥用会损害他人的合法权益，甚至影响到正常的经济秩序，所以明确数据滥用成因，制定应对策略尤为关键。
数据滥用成因包括多个方面：首先，现有制度法规不够完善，在数据利用方面的规范存在漏洞，对数据滥用行为缺乏有效惩治，导致数据滥用泛滥；其次，部分主体缺乏数据利用的价值理念，为了谋取个人利益而不惜损害他人权益。
例如，很多软件在获取权限方面，会对个人数据进行获取，并滥用识别权限，造成了公众信息的泄露以及权益的损害。
2.信息安全存在风险大数据时代，信息安全备受关注，信息具有一定的价值性，一旦泄露或者被不法分子所利用，就会引发安全风险。
信息泄露已经成为大数据时代的缺陷，尤其是各种软件的出现，用户隐私在无形当中被软件管理者所获取，并进行信息的泄露和交易。
近年来，我国发生的诸多电信诈骗案件均与数据泄露密不可分。
信息泄露也会导致用户收到不良信息的干扰或者受销售信息的骚扰，根据我国三大通信公司公布的数据显示，电信公司每年所按揭的诈骗电话超五千万次，短信数百亿条，作为一名普通网络用户，无论是手机还是邮箱，每天都会接收到很多垃圾短信，而这些均信息信息安全问题所引发的。
3.大数据人才匮乏大数据时代，大数据人才决定着大数据的利用价值和信息技术处理水平，而大数据人才的培育是一个缓慢的过程。
大数据时代的计算机信息处理技术
大数据时代的计算机信息处理技术大数据时代是指当前社会信息爆炸，数据规模呈指数级增长的时代。
在这个时代，对于数据的采集、存储、处理和分析需要运用计算机信息处理技术。
计算机信息处理技术是指利用计算机技术和信息科学技术，对数据进行采集、存储、传输、管理、处理和分析的整个过程。
1. 数据采集技术数据采集是指将实际发生的信息转化为数字信号，进行数字化处理的过程。
在大数据时代，数据来源非常广泛，数据格式也非常丰富。
数据采集技术包括传感器技术、图像识别技术、网络爬虫技术、社交媒体数据采集技术等。
2. 数据存储技术数据存储是指将采集的数据存储到特定的媒介中。
在大数据时代，数据存储的需求量非常高，数据存储技术也不断地更新换代。
数据存储技术包括硬盘存储技术、闪存存储技术、磁带存储技术、云存储技术等。
3. 数据传输技术数据传输是指在计算机网络上进行数据的传输。
在大数据时代，数据的传输速度也非常重要。
因此，传输技术的不断更新和发展也非常关键。
数据传输技术包括有线传输技术、无线传输技术、蓝牙传输技术、4G/5G通信技术等。
4. 数据管理技术数据管理是指对采集的数据进行管理和存储。
在大数据时代，数据管理技术可以彻底解决数据混乱和管理混乱的问题。
数据管理技术包括关系数据库技术、面向对象数据库技术、NoSQL数据库技术等。
5. 数据处理技术数据处理是指对采集的数据进行处理和分析的过程。
在大数据时代，数据处理技术是非常重要的，它可以让数据更好地发挥作用。
数据处理技术包括Hadoop技术、Spark技术、Storm技术、MapReduce技术等。
6. 数据分析技术数据分析是指对处理后的数据进行分析并提取数据价值的过程。
数据分析技术有很多种，它可以从不同的角度对数据进行分析，便于了解数据的特点和规律。
数据分析技术包括机器学习技术、数据挖掘技术、神经网络技术、模型预测技术等。
综上所述，大数据时代需要运用计算机信息处理技术，这些技术相互关联，共同构成了大数据时代信息处理的整个链条。
大数据时代背景下计算机信息处理技术分析
大数据时代背景下计算机信息处理技术分析一、大数据时代的背景大数据时代的到来，既是信息化技术不断发展的结果，也是社会经济不断进步的必然产物。
随着互联网、移动互联网和物联网的快速发展，全球范围内的信息产生量呈现快速增长的趋势，特别是云计算和人工智能的兴起，更进一步提高了信息处理的效率和精度。
在这样的大背景下，各行各业都迫切需要一种能够有效处理海量数据的信息处理技术，来满足业务发展和决策分析的需求。
在国内外，计算机信息处理技术得到了广泛的应用。
在金融行业，通过大数据技术，能够更好地分析市场趋势和用户行为，帮助银行、证券公司、保险公司等金融机构更好地制定风险管理和投资决策；在电商行业，通过大数据技术，能够更好地理解用户需求和行为，帮助电商公司更好地推荐产品和服务，提高用户粘性和购买转化率；在制造业，通过大数据技术，能够更好地监控生产过程和产品质量，帮助制造企业更好地提高生产效率和产品质量；在医疗行业，通过大数据技术，能够更好地分析病例和医疗数据，帮助医院更好地诊断和治疗疾病；在政府部门，通过大数据技术，能够更好地分析社会经济和民生数据，帮助政府更好地制定政策和规划发展。
计算机信息处理技术在各行各业中得到了广泛的应用和推广，为企业和政府部门提供了更深入的数据分析和业务决策支持。
在大数据时代下，虽然计算机信息处理技术得到了广泛的应用，但是也面临着一些挑战。
大数据处理需要大量的计算资源和存储资源，对计算机的计算能力和存储能力提出了更高的要求；大数据处理需要更高的数据安全和隐私保护，对计算机的安全技术和管理技术提出了更高的要求；大数据处理需要更多的算法和模型支持，对计算机的算法和模型技术提出了更高的要求；大数据处理需要更好的数据可视化和用户体验，对计算机的可视化技术和用户体验提出了更高的要求。
在未来，随着人工智能和物联网的快速发展，计算机信息处理技术也将迎来更大的发展机遇和前景。
可以预见，未来计算机信息处理技术将更加智能化、精细化和可视化，为各行各业提供更好的数据分析和决策支持。
计算机大数据信息处理技术分析
计算机大数据信息处理技术分析计算机大数据信息处理技术是目前信息时代的重要技术之一，随着大数据应用越来越普及，其对社会经济和科技发展都产生了深远影响。
本文将介绍计算机大数据信息处理技术的相关概念、技术体系及其应用。
1.1 大数据信息处理技术的定义大数据信息处理技术是指通过高效的计算机系统，对数据进行采集、存储、处理、分析达到提取有价值信息的过程。
这些数据一般来自于网络、传感器、移动设备等多个来源，数据量很大，种类很多且结构复杂。
针对这种情况，我们需要一套完整的处理技术来提高数据的价值。
(1)数据量大，数据种类多且结构复杂;(2)业务实时性要求高;(3)数据价值度不一样，数据存储能力强；(4)对计算资源要求高，需要强大的计算机系统;(5)对分布式、并行处理技术有要求。
大数据处理技术在处理数据过程中一般分为三个阶段：数据采集、数据处理和数据分析。
在这三个阶段中，我们一般采用不同的技术进行实现。
(1)数据采集技术：包括网络爬虫技术、传感器技术、无线接入技术等。
(2)数据处理技术：包括数据清洗技术、数据预处理技术、数据结构化技术、数据挖掘技术、机器学习技术等。
(3)数据分析技术：包括数据可视化技术、统计分析技术、大数据分析平台技术等。
2.1 数据采集和预处理数据在采集时，往往存在很多问题，比如数据缺失、数据质量不一等问题，需要通过预处理来解决这些问题。
数据采集和预处理的步骤大致如下：(1)数据采集：在这里涉及到数据来源的不同，我们一般采用不同的采集方法，如网络爬虫、传感器、无线接入等。
(2)数据清洗：在数据采集完成后，我们需要对原始数据进行清洗。
主要内容包括去掉重复数据、去除数据噪声、清理数据格式等。
(3)数据集成：数据集成是指将多个数据源的数据进行合并。
在合并时，需要考虑数据格式不同、数据命名不规范等问题。
(4)数据转化和数据规约：数据转化和数据规约是指对原始数据进行处理和转化，使得它更能符合数据挖掘的需求。
大数据背景下的计算机信息处理技术
（中央民族大学信息工程学院刘千钰）大数据背景下的计算机信息处理技术随着社会的迅速发展，计算机互联网成为当下最为火热的应用，“大数据”模式应用而生，大数据给人们在互联网上提供了更多的信息。
文章主要分析了大数据带来的机遇与挑战，信息处理技术分析，以及大数据的未来前景。
1.大数据的机遇与挑战1.1大数据在大数据飞速发展的当今，人们对数据信息的日常需求普遍大于原来的几十倍，普通的互联网已然不能满足人们的需求，大数据随之产生。
大数据，即存在于互联网的大型数据库，内容繁多。
大数据的产生给人们的生活带来了更多的便利，通过大数据，人们生活、工作体验更加便利、快速和高效。
1.2大数据的机遇大数据的产生，是人心所向，过去在没有大数据时，人们只能在互联网上做一些简单的操作，人们需要的信息在传统互联网上得不到满足，所以在急速上升的社会文明下，大数据抓住了机遇。
人们离不开网络，所有的一切都离不开网络，只有在网络上，才能更好地分享资源，而大数据的出现，为人们带来了更加高效的生活，生活质量提高了，使得人们更愿意去接触互联网下的大数据，人们的需求带来了大数据的发展。
1.3大数据的挑战大数据在发展的同时，也迎来了诸多的挑战，大数据就是一个运营在互联网上的大数据库，里面存储了成千上万的资料信息，也存储了上亿人的个人信息。
而大数据所面对的挑战也同样是传统互联网所面对的，大数据的存储容量之大，让更多的网络黑客更有针对性地进行攻击，尝试去获取人们的个人信息，进行不正当的交易。
像一些计算机木马病毒，都是直接攻击用户的个人计算机，一旦沦陷，后果便不堪设想。
所以说大数据的发展，必然也要面对这些黑客的攻击，做好防守准备，才能发展的更快更好。
2.大数据的信息处理技术2.1信息的采集与编辑互联网下的大数据需要采集每一位用户的信息、需求，或者是上传的信息资源。
每一天都需要采集成千上百万条的信息，每收集到一个信息，都需要有针对性的进行编辑，将不好的内容剔除掉，取其精华、去其糟粕，让收集到的信息变得更好，从而给更多有需要的人提供更好的信息。
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大数据时代的信息处理
【摘要】信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，人们积累的数据越来越多，而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程，而是呈现跨越式的特征，因此传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求。
从而就需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。
本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术。
【关键词】信息时代；数据；挖掘；分析
一、大数据的定义
所谓“大数据”，一般具有几个特点：首先是数据量很大，已经从TB级跃升至PB级；其次是区别于传统的数据结构，“大数据”时代的数据结构比较复杂，超过80%都是非结构化数据，比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中RFID的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据等。
这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。
第三，数据更新快，比如视频监控每秒钟都在进行，微博随时都有人在更新；最后，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。
这两点就要求新的IT系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。
比如在某一天，你需要从监控录像中找出某个人，那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。
“大数据”的这些特点，对数据搜索及管理提出了更高要求，因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。
二、数据挖掘的定义
数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。
它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。
数据挖掘的过程也叫知识发现的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。
数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。
数据挖掘是知识发现过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式，它并不是用规范的数据库查询语言进行查询，而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。
传统的查询和报表处理只是得到事件发生的结果，并没有深入研究发生的原因，而数据挖掘则主要了解发生的原因，并且以一定的置信度对未来进行预测，用来为决策行为提供有利的支持。
（1）统计学
统计学在数据样本选择、数据预处理及评价抽取知识的步骤中有非常重要的作用。
以往许多统计学的工作是针对数据和假设检验的模型进行评价，很明显也
包括了评价数据挖掘的结果。
在数据预处理步骤中，统计学提出了估计噪声参数过程中要用的平滑处理的技术，在一定程度上对补足丢失数据有相当的作用。
统计学对检测数据分析、聚类和实验数据参数设计上也有用。
但统计学研究的焦点是在于处理小规模数据样本采集和小规模数据集处理的问题上。
统计学的工作大多是针对技术和模型的理论方面。
于是许多工作是着眼于线性模型、递增的高斯噪声模型、参数估计和严格分类参数模型上。
只有在进行相近模式区别时才强调寻优。
（2）模式识别
在模式识别工作中，传统上是把注意力集中在符号形式化直接结合实际技术的工作过程中。
模式识别主要用于分类技术和数据的聚类技术上。
模式识别中的分类和含义分析是对数据挖掘概念形成的开端。
多数模式识别的算法和方法对降维、变换和设置都有直接的参考意义。
在数据挖掘的步骤中，模式识别比统计学更为重要，因为它强调了计算机算法、更加复杂的数据结构和更多的搜索。
典型的数据分类是用一定的分类技术把数据从一个向量空间映射到另外一个向量空间。
但这种映射并不总是有意义的。
比如，形状上“方”与“圆”的差别就很难说比性别上“男”与“女”的差别大。
显然，这其中应当注重其语言的含义。
（3）人工智能
人工智能对于数据挖掘来说原来一直是在符号的层次上处理数据，而对于连续变量注意较少。
在机器学习和基于案例的推理中，分类和聚类算法着重于启发式搜索和非参数模型。
对于其结果，并不象模式识别和统计学在数学上的精确和要求严格分析。
随着计算机学习理论的发展。
人工智能把注意力集中在了表达广义分类的模糊边缘上。
机器学习主要是对数据挖掘过程中的数据变量选择处理极有帮助，在通过大量搜索表达式和选择变量上有很大作用。
另外，机器学习对于发现数据结构，特别是人工智能中的不确定推理技术和基于贝叶斯模型推理是统计学意义上的分布密度估计的强有力的工具。
人工智能技术建立了关于特定领域知识和数据的已有知识的相对容易理解和自然的框架。
人工智能的其他技术，包括知识获取技术、知识搜索和知识表达在数据挖掘的数据变换、数据选择、数据预处理等步骤中都有作用。
（4）数据库
数据库及其相关技术显然与数据挖掘有直接的关系。
数据库是原始数据的处理、储存和操作的基础。
随着平行和分布式数据库的使用，对数据录入和检索有更高的要求。
数据挖掘中很重要的一个问题是对数据库中数据的在线分析，主要是如何利用多种方法对数据进行实时处理和分析。
一般来说，通过相关数据结构的标准化可以克服要求特殊存取数据的困难。
在数据挖掘中为了对数据进行特定的统计和计数，则要对各个特征属性进行组合形成新的数据库。
其中，对于数据挖掘所得知识支持率的研究是个新领域。
三、数据挖掘技术的方法
数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，如多种分类法。
根据开采任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据开采对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；根据开采方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。
统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。
神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。
数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
四、结束语
数据挖掘技术是一个发展十分快的领域，随着对数据挖掘技术在各领域日益广泛的应用，实现了数据资源共享及技术发展的跨域，从而大大提高了工作效率，并带来巨大的成功。
21世纪是信息时代的社会，“信息不仅是资源，更是财富”，要实现经济的腾飞，需依赖高新尖科技的发展，故利用提供的信息，充分进行数据挖掘，则将为数据库的应用开辟了广阔的前景，也为人类的文明开辟了一个崭新的时代。
数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究热点，并在许多行业中得到了很好的应用，尤其是在市场营销中获得了成功，初步体现了其优越性和发展潜力。
在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。
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