关于数据挖掘关键技术的研究
数据挖掘的关键技术
数据挖掘的关键技术数据挖掘是指通过大数据中寻找隐藏的、有用的模式和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘已经成为许多领域中不可或缺的关键技术。
本文将介绍数据挖掘的关键技术，包括数据预处理、特征选择、聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中的第一步，其目的是清理、集成和转换数据以供后续分析使用。
数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约。
数据清洗主要是对数据中的噪声和异常值进行处理，以保证数据的准确性和一致性。
在这一步骤中，可以使用各种统计学和数学方法来识别和处理异常值。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并和统一，以便于后续的分析。
在进行数据集成时，需要考虑数据的冗余和一致性，采用适当的数据集成技术进行处理。
数据变换是将原始数据转换为适合进行分析的形式，常用的数据变换技术包括数据规范化、数据离散化、数据聚集和数据抽样等。
数据归约是对数据进行降维处理，以减少数据的维度和复杂性，并保持数据的有效性和信息完整性。
数据归约的常用方法包括主成分分析、因子分析和小波变换等。
二、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和重要性的特征，以提高模型的性能和准确性。
特征选择技术主要包括过滤法、包装法和嵌入法。
过滤法是根据特征的某种准则进行选择，如信息增益、相关系数等。
通过计算特征与目标变量的关联性，选择与目标变量高度相关的特征。
包装法是将特征选择看作是一个搜索问题，通过训练具有不同特征子集的模型，并评估其性能来确定最佳特征子集。
嵌入法是在建立模型的同时进行特征选择，通过利用模型的学习能力选择最佳特征。
三、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，将相似的数据对象进行分组，使得同一组内的对象相似度尽可能高，而不同组之间的相似度尽可能低。
聚类分析技术主要包括层次聚类、划分聚类和基于密度的聚类。
层次聚类是将数据对象逐步划分为不同的层次结构，形成一个聚类树，通过计算相似度来决定聚类的合并和划分。
数据挖掘网格的关键技术与挑战研究
基于海量分散数据的电信经营分析系统需要大量的计算和
存储资源．这就要求数据挖掘系统具有更好的分布性和可扩展
数据挖掘网格是数据挖掘技术与网格计算的有机结合， 可 以应用于分布式环境下的数据挖掘．它可以充分利用分布式计 算的能力对相关的数据进行分析与综合。
性。 一些新的挖掘策略和算法， 如多关联计算的数据挖掘和基于
大的挑战， 需要采用分布式的计算方式才能完成闭 。 海量数据计算和应用的需求． 使数据挖掘的主要矛盾集中体
现在计算能力的不足上． 数据挖掘的分布计算问题成了主要瓶 颈。当前主要的解决方案是购置大量新的高性能设备． 但是在购 置昂贵的大型设备的同时， 却有很多内部的计算机资源闲置， 如 很多 Ｐ 或工作站的利用率就很低 圈 一方面存在大量的闲散资 Ｃ 。 源， 一方面是计算资源的极度缺乏， 这就需要重新定位解决方案。 为 了解决 以上问题 ．本文介绍 了一种新 的数据挖掘 系
统——数据挖掘网格。
离网分析、 集团客户分析、 竞争对手分析及电信服务产品设计等众 多电信领域核心市场问题的解决都具有决策支持意义［ １ １ 。
但是随着电信技术的飞速发展． 各种网络尤其是互联网的广 泛使用， 经营分析系统中的数据猛增， 其海量和异构（ 结构化和半 结构化、 非结构化） 都对数据挖掘技术提出了巨大的挑战。
并行方式有两种． 一种是超级计算的并行方式． 另外一种是
一
定程度上克服了内存大小对训练集规模的限制，且易于实现
并行处理（ｕＱＲＳＩ／） ａｕｔ等人提出了Ｃ Ｍ （ ｓｃ Ｓ ，、ＬＱＤ 。Ｋｒ ｐ ｇ ａ Ｄ ｃ ｅ． ｏ
ｔｅ ａ ｉｎ） ｉ ｔｍｎ ｇ 的概念． ｒｄａ ｉ 其基本思想是任一函数 ｆ 都可以由一
数据挖掘技术及应用研究
数据挖掘技术及应用研究一、引言数据挖掘技术是指从大量数据中提取出有价值的信息，并利用这些信息进行决策、规划等活动的技术。
它涉及多个学科领域，如数据管理、统计学、机器学习等。
随着信息技术的迅速发展，数据挖掘技术在各行各业得到了广泛的应用。
本文将重点介绍数据挖掘技术的基本概念、主要方法和应用领域。
二、数据挖掘技术的基本概念1. 定义数据挖掘技术是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的一种机器学习技术。
2. 特点数据挖掘技术主要具有以下特点：（1）可处理大规模数据；（2）能够自动发现数据中的关联性和趋势；（3）可以处理复杂的数据类型和结构，例如文本、图像等；（4）能自动学习人类难以发现的知识和模式。
三、数据挖掘技术的主要方法1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从数据集中发现不同数据项之间的关系。
例如，超市销售数据中发现“啤酒”和“尿布”之间存在关联性，即购买尿布的顾客很有可能同时购买啤酒。
关联规则挖掘主要采用Apriori算法。
2. 分类和聚类分类是指将数据对象划分到不同的预定义类别中。
例如，将客户划分为“高消费”、“中等消费”、“低消费”等。
聚类是指将数据对象划分到若干个不同的组中，具有相似特征的对象被划分到同一组中。
3. 决策树和神经网络决策树和神经网络是两种常用的数据挖掘技术。
决策树是一种树形结构，用于对数据集进行分类或预测。
神经网络是一种模拟人脑构造的模型，能够学习从输入到输出的映射关系。
两种方法都需要大量的数据和计算资源。
四、数据挖掘技术的应用领域1. 金融行业数据挖掘技术在金融业中广泛应用。
例如，银行可以利用数据挖掘技术对客户进行分类，识别高风险客户；保险公司可以通过挖掘历史数据，预测赔付金额和风险等级。
2. 零售业数据挖掘技术可以帮助零售企业更好地了解客户需求和购买习惯，以便实施精准营销和促销策略。
例如，超市可以通过分析销售数据，预测客户对某种新产品的需求程度。
3. 医疗行业数据挖掘技术在医疗行业的应用非常广泛。
数据挖掘方法及其应用研究
数据挖掘方法及其应用研究数据挖掘是一种从大量数据中自动发掘出有用信息的技术，对于信息化时代的企业而言，数据挖掘技术的应用已经成为了提高业务水平和核心竞争力的必备手段。
本文将从数据挖掘的方法、应用以及研究方面进行探讨。
一、数据挖掘的方法数据挖掘的方法主要是基于数据分析和机器学习的，其中数据分析主要包括关联规则和分类预测等。
首先，关联规则挖掘是指在数据集中发掘出事物之间的关联性，比如“如果顾客购买了巧克力，那么他们很有可能也会购买口香糖”，而分类预测则是对数据进行分类，比如“根据用户的浏览记录，预测他们最可能会购买哪些商品”。
而机器学习是数据挖掘的核心技术，它是一种通过数据自我修正以提高性能的方法。
常见的机器学习方法包括决策树、神经网络以及聚类等。
决策树是一种用于分类和预测的树形结构，它将数据以节点的形式进行分类，直到数据达到叶节点，从而做出相应的决策；神经网络则是通过构建一种类比于人类大脑的模型来识别模式，进行分类或预测；而聚类则是在数据集中查找相似之处并将数据分组的方法。
二、数据挖掘的应用数据挖掘技术在各行各业的应用越来越广泛，比如在金融行业中常用于信用评估、欺诈检测以及风险管理等方面。
在零售业中，数据挖掘技术可以用于用户行为分析及商品推荐，以此提高销售额和用户忠诚度。
而在医疗领域，数据挖掘技术则可以用来提高早期预警、疾病诊断和药物研发等方面的能力。
此外，数据挖掘技术在交通、安全、舆情监测及人工智能等领域也发挥着越来越重要的作用。
三、数据挖掘的研究在数据挖掘的研究方面，目前有诸多的挑战。
首先，各类数据源的结构化程度参差不齐，挖掘数据的质量和有效性面临着较大的挑战。
其次，代表性和可扩展性是数据挖掘领域中的两大难点，它们影响着数据挖掘结果的可靠性和准确性。
另外，数据挖掘算法的集成和融合也是研究方向之一，通过多种算法的组合和协同来解决特定问题，进一步提高数据挖掘的效率和准确性。
最后，隐私保护和信息安全问题也是需要重点关注的研究方向，保障数据隐私的同时，也使得挖掘结果更加可靠。
基于空间自相关的空间数据挖掘若干关键技术的研究
参考内容二
随着空间数据的复杂性和规模不断增加，空间数据挖掘和可视化变得越来越 重要。本次演示将介绍空间数据挖掘和可视化系统的若干关键技术，包括空间数 据预处理、空间数据挖掘算法、可视化技术和交互技术。
一、空间数据预处理
空间数据预处理是空间数据挖掘和可视化过程中的重要步骤之一。它包括数 据清洗、格式化、转换和聚合等操作。数据清洗的目的是消除错误和异常值，以 提高数据的质量和准确性。格式化和转换操作是将不同来源和格式的数据转换成 统一的数据格式，以便进行后续的数据挖掘和可视化。聚合操作则是将来自不同 数据源的数据进行融合，以形成一个完整的地理空间数据集。
三、空间决策支持系统
空间决策支持系统（SDSS）是将空间数据和空间数据分析技术结合起来的系 统，它能够提供给用户进行空间决策的辅助工具。空间决策支持系统通常包括数 据层、分析层和决策层三个层次，每个层次都有对应的技术和方法支持。
四、空间信息可视化
空间信息可视化是将空间数据转换成图形或图像的过程，以便用户更好地理 解和使用空间信息。可视化技术可以将抽象的数据转换为直观的图形或图像，使 得用户可以更好地理解数据的分布特征和变化规律。常用的空间信息可视化技术 包括地图、图表、三维可视化等。
基于空间自相关的空间数据挖 掘若干关键技术的研究
01 一、引言
目录
02 二、空间自相关理论
03 三、关键技术研究
04 四、应用与展望
05 参考内容
一、引言
随着地理信息系统（GIS）的广泛应用，大量的空间数据被生成并存储。这 些数据中蕴含着丰富的信息，对于我们理解地理现象、预测未来趋势具有重要的 价值。然而，如何有效地从这些空间数据中挖掘出有价值的信息，是当前面临的 一个重大挑战。在这个背景下，基于空间自相关的空间数据挖掘技术逐渐成为研 究的热点。
关于数据挖掘技术的研究与思考
计方法 ，粗集方法 ，模糊集方法 、统计分析 、神经网络、覆盖 并查找特定类型 的模式和趋 势。 算法根 据您的数据创建 的挖掘 正例排 斥反例方法等。 模型可 以采用 多种形 式，这包 括 ： （ ）传统统计方法 ：传统的统计 学为数据挖掘提供 了许 １ （ ）说 明数据集 中的事例如何相 关的一组分类 。 １ 多判别 和回归分析方法 ，常用的有贝叶斯推 理、回归分 析、方 （ ）预测结果并描述不 同条 件是如何影响该结果 的决策 差 分析 等技术 。 ２
分别将它们分配给与其最相似 的 （ 类中心所代表 的） 聚
异分析 。
３ － ａ ｓ算法是一个 聚类 算法，首 先 从 ｎ个 数 据 对 ）Ｋ Ｍｅｎ
象 任 意 选 择 ｋ 个 对 象 作 为初 始 聚 类 中心 ； 而对 于 所 剩 下 （） ５ 神经网络是 由大 量 的、简 单 的神 经 元广 泛 地 互 相 其它对象 ， 则根 据 它 们 与 这 些 聚类 中心 的相 似度 （ 离 ） 距 ， 连 接 而 形 成 的复 杂 网络 系 统 。神 经 元 是 以生物 神 经 系 统
树。 （ ）预测销量 的数学模 型。 ３
算法分类 很多 ， 但其中经典十大算法 为：Ｃ ５ Ｋ－ ａ ｓ Ａ．， Ｍｅｎ ，
Ｓ Ｍ ， ｆ ｆ， Ｍ ， ａ ｅ ａ ｋ Ａ ａ ｏ ｓ，（ Ｖ Ａｐ ｏ Ｅ Ｐ ｇ Ｒ ｎ ， ｄ Ｂ ｏｔ Ｉ ｉｉ ＮＮ， ＮＢ和 Ｃ Ｔ。 ＡＲ
１ ４５就是一个决策树算法 ，它是决策树核心算法 Ｉ ）Ｃ ． Ｄ３
的பைடு நூலகம்进算法 ， ２ Ａ Ｔ也是一种 决策树算法 ，相对于上着有条件 实现 ）Ｃ Ｒ
个节 点下面有 多个子树的多元分类 ， Ａ Ｔ只 是分类 两个 子 Ｃ Ｒ 树 ，所 以说 Ｃ Ｔ算法生成的决策树是 结构 简洁的二叉树 。 Ｒ Ａ
空间数据挖掘技术及应用研究
空间数据挖掘技术及应用研究随着时代的发展和科技的进步，我们生活的世界变得愈发复杂和多变。
面对大量的数据和信息，如何从中挖掘出有价值的知识成为了一个亟待解决的问题。
空间数据挖掘技术的出现为这一问题提供了有力的解决方案。
本文将探讨空间数据挖掘技术的基本原理与应用研究，以及其在不同领域的实际应用。
首先，让我们来介绍一下空间数据挖掘技术的基本原理。
空间数据挖掘是在大型空间数据中发现规律、模式和趋势的一种数据分析方法。
它可以帮助我们从空间数据中提取出有用的信息和知识，用于解决各种问题。
空间数据挖掘技术包括数据预处理、特征选择、数据分类、数据聚类等几个主要步骤。
首先，数据预处理是为了清洗和预处理原始数据，使其适合进一步的分析和挖掘。
特征选择是为了找到与问题相关的特征，从而提高挖掘结果的准确性和可解释性。
数据分类是将数据划分为不同的类别，以便进行更深入的研究和分析。
数据聚类是将数据分成不同的簇，以便发现其中的任何潜在模式或趋势。
其次，让我们来看看空间数据挖掘技术在实际应用中的一些研究方向。
首先是地理信息系统（GIS）中的空间数据挖掘。
GIS系统是一个用于收集、存储、管理、分析和显示地理信息的技术系统，它可以帮助我们更好地理解和分析空间数据。
空间数据挖掘技术在GIS系统中的应用可以帮助我们发现地理信息中隐藏的模式和关联，并为城市规划、环境保护、交通管理等提供决策支持。
其次是遥感图像分析中的空间数据挖掘。
遥感图像是通过卫星或无人机等远距离获取地面表面信息的技术，它可以帮助我们了解地球表面上的变化和趋势。
空间数据挖掘技术在遥感图像分析中的应用可以帮助我们从遥感图像中提取有用的信息，如土地利用/覆盖、气候变化等。
此外，空间数据挖掘技术还可以应用于物联网中的传感器网络数据分析、金融风险预测、医学图像分析等领域。
最后，让我们来看看空间数据挖掘技术在实际应用中的一些案例。
首先是城市交通管理。
通过对城市中的交通数据进行挖掘，可以帮助我们了解城市交通的状况和瓶颈，并提出有效的交通管理措施，如优化交通信号控制、减少拥堵等。
大数据挖掘与分析的关键技术研究
一
大、 数 据 类 型 繁 多、 价值 密度 低 以 及 处 理 速 度 快 。 随 着人 们 生 活 节 奏 的 不 断 变快 ， 可 以看 出大 数 据 在 我 们 的 生 活 中受 到 广
泛 的 应 用是 社 会 发 展 必 然的 结 果
在 日常 生 活 中 ， 人 们 所 用到 的各 种 移 动 端 手 机 Ａ Ｐ Ｐ ， 社 交 网络 、 传 感 网络 、 电 商 网络 以及 各 种 的 移 动 设 备 都 有 可 能 随 时
随 地 产 生 大量 的 各 种 类 型 的数 据 。 这 个 人 们 日常使 用 的 网 络 环 境 的 使 用 造 成 了 不 小 的 压 力 但 是 利 用 大 数 据 的 数 据 体 量
２ ０ １ ７年 ９月上
通信设计与应用 ５ ５
大 数 据 挖 掘 与分 析 的关键 技 术研 究
曹存 洋 （ 南京南瑞集团公司， 江苏 南京 ２ １ １ １ ０ ６ ）
【 摘 要 】 随着经济 的不断发展 ， 我 国互联 网、 云计算 以及物联 网的发展越来越迅速 ， 这就使得数据量不 断增 加而且他 的增长速度也在 不断地
２ ． ２ 大数据 挖掘 与 分析 的意 义
随 着 互联 网 、 云 计 算 以及 物 联 网 的发 展 ， 以及 计 算 技 术不 断创 新 ． 人 们 在 对 于 互联 网、 云 计 算 以及 物 联 网 的 发 展 ， 以及 计 算技 术 所 产 生 的数 据 在 做 分析 的 时 候 ，对 于 大 数 据 这 项 技 术 的 应 用 的依 赖 性 越 来越 强 烈 。 众所周知 ， 大数 据这 项技 术的 产 生是 在 分 析 数 据 的过 程 中 产 生 的 ， 所 以 毫 无 疑 问大 数 据 工 作 的核 心 是 对 数 据 进 行 分析 ． 以 此 可 以从 这 些 数 据 中得 到 更 有 价 值 的 信 息 和 更 为 准 确 以及 更 为深 层 次 的知 识 。 通 过 大 数 据 获 得 有 价 值 的 信 息可 以是 一 个 企业 管理 者进 行 决 策 的 重 要 因素 。同 时这 些信 息还 可 以 让 管 理 者 发 现 自 己本 行 业 之 中许 多潜 在 的发 展 空 间与 价 值 。这 对 于 企 业 的 发展 来说 是 十 分 重 要 的 。同时 间接 对社 会 与 国 家的 发 展 来 说 也 是 非 常 有 意 义 的 。
数据挖掘关键技术在人事管理中的应用研究
表 ２ 最 终 相 关 变 量 明 细 表
本 文挖 掘分 析 的数 据 除 了有性 别这样 的定 性 变量 外 ， 有定 值 数值 变 量 如年 龄 、 龄等 ， 还 工 而满 足交 叉 的多 维正 态 分 布 的 Ｔ ｏｓ ｐ算 法 ， 既能 ｗ．ｅ ｔ 它 处理 定性 变量还 能 处 理 定量 数 值 变 量 ， 且 算 法 并 简单 ， 同时处理 大量数 据 的效率也 不存 在 问题 ．
对 于工 龄 ， 同样 的方 法 进行 处 理 ． 用 Ｃｅ ｅ— 按 运 ｌ ｎ ｍ ｔ ｅ１． ｉ ０ １的 Ｆｌｒ 块实 现该转 换过程 ． ｎ ｉｅ模 ｔ
２ ２ 数 据挖 掘分 析 ．
根 据研 究 目标 ， 出影 响 “ｈｗ ” 职 务 ） 找 ｚｉｕ （ 变 量 的相关参 数是 数 据 选 择 的关 键 ． 于 初 始数 据 对 源， 首先把 在挖 掘 过 程 中没 有 任何 意义 的变 量剔 除 掉 ， “ ｉ ｈ ｏ 编 号 ） “ ｕ ｅ ”（ ｆ ） 如 ｂａ ａ ”（ ｎ ， ｂｍ ｎ 部 － ， ｊ “ｉ ａ” 籍 贯 ） ． ｊｕｎ （ ｇ 等 根据 相 关 人 事 管 理 理论 和研
首要 目的 ， 就是 从 原 始 变量 中确 定 出真 正 有 关 也
２ 数 据 挖 掘过 程
２ １ 数 据准 备 ．
的变量 从 而减少 挖 掘 分 析 时 要考 虑 的变 量 个 数．
从表 ２可 以看 出 ， 年龄 和工龄 是关 键变量 ， 出生 日
数 据准备 是数 据 挖 掘 过程 中 的关 键 一 环 ， 必 须根据 原始 数据 和 背 景知 识 对 数 据进 行 整 理 ， 使 其 符合 数据挖 掘 的 要求 ， 为最 终 获 取 正确 结 论 提
大数据下的文本挖掘与关键词提取技术研究
大数据下的文本挖掘与关键词提取技术研究大数据时代带来了大量的文本信息，如何从这些文本信息中提取出有用的信息变得尤为重要。
文本挖掘与关键词提取技术便应运而生，成为大数据处理过程中不可或缺的一环。
一、文本挖掘与关键词提取技术定义及作用文本挖掘是一种基于机器学习及自然语言处理技术的数据挖掘技术，能够自动地从大量文本数据中抽取出有用的知识和信息。
文本挖掘的主要任务包括分类、聚类、情感分析、实体识别、关系抽取等，为用户提供更加精准、全面的信息支持，促进了企业的理解、分析、决策等业务活动。
关键词提取是文本挖掘的一项重要任务，其主要目标是从文本中提取出能够描述文本内容的关键词和短语。
关键词提取技术的作用在于：1. 从大量文本数据中抽取出关键词，减少人工筛选的成本及时间，提高效率。
2. 关键词提取并不是简单地利用TF-IDF加权算法来求出每个词的权重，随着机器学习和NLP技术的不断成熟，现在的关键词提取技术已经趋于智能化和精细化，能够对文本中涉及的实体、属性等进行准确提取，更加符合特定场景下的需求。
3. 提取出的关键词与文本内容相关性较高，能够通过关键词反映文本中的重点和主题，这对于企业的商业智能分析、市场研究、舆情监测等方面都有着积极的影响。
二、文本挖掘与关键词提取技术的方法1. 基于统计模型的方法：这种方法主要是利用数据数据挖掘算法，如TF-IDF算法、主题模型、朴素贝叶斯等方法，按照词频或统计数据进行排序，提取出权重较高的关键词。
2. 基于规则的方法：这种方法主要是利用词性标注和句法分析等技术对文本进行处理和解析，采用规则库、关键词词典等搜素策略来达到提取关键词的目的。
3. 基于深度学习的方法：这种方法主要是利用深度神经网络等技术对文本进行处理和分析，从而实现对文本内容的预测和提取。
三、文本挖掘与关键词提取技术在实际场景中的应用1. 市场分析：利用文本挖掘和关键词提取技术能够抽取出市场资讯中的关键词、商业广告中的重点、用户反馈中的关键问题，帮助企业把握市场动向，及时调整营销策略。
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关于数据挖掘关键技术的研究
作者：岳阳
来源：《科学与财富》2015年第36期
摘要：时代在不断的进步，科技是发展的原动力，放眼近几年的发展，我们不难看出发展带给我们的巨大的变化，在每个领域体现的都非常的明显。
信息产业也是不例外的，人们都说我们步入了一个信息的时代，在这个时代里信息的传递与交流是不可少的，像是我们的学习，商务以及很多的其他的方面，这些方面在今天已经离不开了现代化的信息参与。
正是因为这样的原因，我们在这一领域在不断的进行探索，目的就是在这一领域更好的满足今天人们的需求，云计算的物联网数据挖掘模式是我们今天探索的一个非常重要的方向，这篇文章就是对于这些方面展开了讨论，希望能够带给大家更多的启示。
关键词：云计算；物联网；数据挖掘模式
经济的发展促进了各个产业链的发展，在发展的过程我们清晰的认识到信息产业的重要性。
我们进行的任何的活动都需要及时的反馈以及推广，只有这样才有利于工作的下一步的发展。
我国的信息发展是一个非常漫长的过程，在刚开始的烽火，后来的驿站，再到后来的书信，慢慢的我们有了电报，有了电话，今天我们有了互联网，每一步的发展都是很好的跟着时代的步伐前行，只有这样才能促进社会的进一步的发展。
今天我们意识到我们离不开互联网，互联网在我们的工作、生活学习中占有很大的比重，我们研究的领域与方向也在不断的发生着改变，云计算这一领域的发展就是很好的证明，在我们的发展的过程中也遇到了很多的问题，这些问题对于我们产生了极大的影响，对于不好的方面，我们必须及时的进行消除。
一、基于云计算的物联网
物联网其实就是一个比较大而且分布也非常广泛的物和物的互联网，主要的能够很好的的对于我们身边的各项事务进行监控，科技的发展非常的迅速，正是因为这样我们应用的范围在不断的加大，像是工程的建设，基础设施的维护等等方面。
云计算物联网数据挖掘就是指通过对云计算来解决物联网数据挖掘存在的问题。
做了以下的几点归纳：第一，建立数据库，通过整个的互联网系统对于整个的数据进行采集，进行整理；第二，云计算平台挖掘。
我们对于得到的数据进行整理，整理的过程注重挖掘，这样我们会得到更多的问题，有助于问题的进一步的分析。
这样对于我们后续的各方面的数据整理以及相关方面的工作非常的有必要。
二、基于云计算的数据挖掘平台
在工作中，能够提供高可用性和更多的动态资源池的计算机平台，将能够很好的实现云计算的数据挖掘。
随着发展的不断的深入，我们在软件的开发以及运用方面在不断的探索与研究，我们研究表明在这类软件的使用过程中加入云计算，就会大大的提升整体的工作的效率。
对于这方面的研究完全的借助于软件本身的特性，我们研究的软件整体的曾现分层的概念，我
们进行研究的方向也是这个方面。
通常情况我们对于云计算的数据挖掘系统分为三层：算法层、任务层、用户层。
在系统正常运转的过程紧密的联系，彼此关系密切构成了一个有机的整体。
在构建基于云计算数据挖掘模式的时候主要就是通过积极的应用云计算的服务模式，那么在这样的一种情况下建立起来的基于云计算数据挖掘平台它们当中的每一个部分在实际提供服务的过程当中都能够比较独立的去完成。
操作人员在使用基于云计算数据挖掘平台的时候主要就是经过互联网来连接数据挖掘平台，在监控使用账户的管理系统时，主要就是在SaaS、PaaS以及DaaS这三个系统当中来完成的。
在数据挖掘平台当中的任何环节都是在云计算服务的模式中。
三、基于云计算的物联网数据挖掘模式
物联网的整个环境决定了物联网数据挖掘的模式，因为物联网当中的数据类型比较复杂，而且物和物之间的关联以及相关的特性也不一样，那么这些情况可能就会使得在构建物联网数据挖掘模式的时候就会和传统的数据挖掘模式不相同。
经常运用物联网的朋友们会发现有一些问题在系统中存在，表现最为明显的就是数据方面的，有的时候会出现数据不全以及丢失的现象，对于我们造成了极大地困扰。
出现这些现象的原因，可能是物联网系统的原因，也可能是其他什么原因。
那么基于云计算物联网数据挖掘模式就应该要考虑到这种情况，在构建物联网数据挖掘应用模型的时候，必须考虑对物与物之间的关系的表达，这样才能有效的解决数据的错误与丢失。
四、研究型人才匮乏
对于信息领域而言，我国的发展历史并不长，处于刚刚的发展阶段。
我国在上个世纪的九十年代才真正意义的走向普及。
由于近代基本国情的影响，百年来我们处于落后的地位不能很好的与世界的发达国家进行交流，正是因为这样导致了今天的局面的出现。
软件领域是一个全兴的领域发展的非常的快速，尤其在产品的更新换代自我升级方面是我们很难想象的。
由于长期的基本国情就导致了我们在这方面的人才非常的匮乏，对于行业的发展起到了很大的阻碍的作用，这是我们当前遇到的一个非常大的难题。
企业面对于当前的情形性应该正确的面对，对于高薪挖取人才有两种弊端：第一，人才聘请需要高额的费用；第二，人才对于企业没有感情，一人出现人员流动。
面对于这两种困境我们必须要行动起来，通过企业的自身的人才培养，解决当前的困境。
企业高管提高重视的程度，聘请专业的讲师，对于企业的员工进行授课，授课的过程中更多的联系实际，这样能够提升人才的生长周期。
我们企业要做好动员工作，组织一些有意义的活动，像是竞赛比武的形式，这样能够更好的使大家投入到我们的工作中来，会带动更多的加入到我们继续教育中来。
企业与员工的命运是息息相关的我们必须要让人们意识到这一点，只有这样我们才能更好的进行自我的提升，行业的发展才会发展的更好。
结语
未来的发展我们很难进行预测，因为我们知道经济的快速发展必然带动科技的进步，就像五年前不会想到今天的变样。
我们只知道未来我们的科技将更发达，面对的问题会更多。
想要做好这些我们必须要有信心，上面这篇文章对于基于云计算这个领域进行了彻底的分析，我们在很多的方面都有了更进一步的认识，对于遇到的问题也进行了进一步的分析以及方案的提出，对于我们今后的其他领域的发展起到了很好的借鉴作用。
任何行业的发展都是这样一步步的开展的，我相信以当前的发展趋势基于云计算这一方面在未来的发展中一定会更上一台阶。
参考文献
[1]刘茂华，史文崇 . 物联网数据处理之浅论 [J]. 计算机与信息技术，2014（06）：52-53.。