数据挖掘的现状及趋势研究

数据挖掘的现状及趋势研究

数据挖掘的现状和趋势研究

近年来，随着信息行业的迅速发展，数据挖掘已经成为各行业关注的焦点问题。本文介绍了数据挖掘的基本理论知识，并重点分析了数据挖掘在市场、金融、电商等主要数据领域的应用现状，旨在突出数据挖掘的应用优势，为企业决策者提供理论依据。同时，本文还针对数据挖掘方法不足、性能不足、缺少用户交互意识以及数据库与挖掘系统不匹配等问题提出了解决对策。最后，本文展望了数据挖掘在未来的发展趋势，总结了数据挖掘语言的标准化、数字化以及多种技术合作集成的发展趋势，为未来的数据挖掘研究提供参考。

背景

随着科学的发展和技术的更新，信息时代已经悄然走进我们的生活。各种网络新技术也随之而来，由各个行业搜集、储存的大量数据组成了大数据仓库。由于数据量巨大，传统的数据挖掘方法已经无法发掘关键信息，导致很多数据无法显示出

对行业发展有用的信息。因此，决策者急需能够深入数据库内部快速分析、整理未被发现的价值信息的创新技术，以便指导企业的发展。在这种情况下，数据挖掘技术应运而生。

数据挖掘技术

数据挖掘是数据库知识发现（KDD）中的一个步骤，两

者有着紧密的关系。数据挖掘技术之所以受欢迎，是因为它能解决其它技术无法发掘信息的问题。它能够在海量数据中获取藏匿其中的信息，这些信息的价值远远超过之前所挖掘出来的。通过深入分析并总结价值规律，数据挖掘技术能够为企业决策者提供理论根据。

现状和趋势

随着二十多年的数据挖掘技术的发展，数据挖掘已经成为综合性技术，必须与其他新技术相结合。在理论研究方面，数据挖掘技术不断深入发掘理论基础，更新所需要的理论技术，完善自身不足。在实际应用上，数据挖掘技术基于自身的优势，使得应用广泛，前景大好。例如，在市场营销、保险金融等领

域，数据仓库大，信息价值高。国外的最新研究在于更深入的KDD采用算法研究，在行业应用中技术运用相当成熟。相对来说，国内在研究方面还处在缓慢发展阶段，技术运用也不太成熟，但总体上还是稳步上升的。

解决对策

在数据挖掘的发展过程中，出现了一系列问题，例如数据挖掘方法不足、性能不足、缺少用户交互意识以及数据库与挖掘系统不匹配等。为了解决这些问题，我们需要采取相应的对策。例如，可以加强数据挖掘方法的研究，提高数据挖掘的性能，增加用户交互意识，并且改善数据库与挖掘系统之间的匹配度。

未来趋势

展望未来，数据挖掘技术将继续发展。数据挖掘语言的标准化、数字化以及多种技术合作集成将成为发展趋势。这将有助于行业内竞争与发展，为未来的数据挖掘研究提供参考。

本文旨在研究数据挖掘理论，并探讨其在实际应用中的现状和发展趋势。研究目的包括对比国内外数据挖掘研究现状、展示其在各行业中的应用优势、分析存在的问题并提出应对策略、明确未来的发展方向和规划。本研究的意义在于为决策者提供理论依据、帮助各行业紧跟发展潮流、减少错误并完善技术、统一规划行业发展。

国外在知识发现和数据挖掘领域的研究始于上世纪九十年代，各国科研工作者加大了对数据挖掘技术的重视并不断创新改进，取得了显著成效。国外研究人员注重数据集、数据库之间的集成，数据挖掘前需要对数据集进行清洗和准备原始状态。数据研究与趋势挖掘技术和应用的重点是数据领域之间的集成仓储和数据挖掘，强调对现实世界问题的适用性。

2）通过对国内外数据挖掘软件工具的比较和分析，探讨

其优缺点及适用范围。

3）针对国内DM软件工具的研发现状，对其进行分析和

评价，提出改进建议。

4）以某企业为案例，运用数据挖掘技术对其销售数据进

行分析，探讨数据挖掘在实际应用中的效果和意义。

1.4.2研究方法

本研究采用文献资料法、案例分析法、问卷调查法和实验研究法相结合的方法进行。首先，通过文献资料法对国内外

DM的研究现状和软件工具进行梳理和总结，探讨其发展趋势

和影响意义。其次，以某企业为案例，采用实验研究法和数据挖掘技术对其销售数据进行分析，探讨其在实际应用中的效果和意义。最后，通过问卷调查法对国内DM软件工具的使用

情况和需求进行调查，以此为基础提出改进建议。

数据挖掘是一种从大量数据中发现未知模式和规律的过程。它是一种综合性技术，涉及到多个领域的知识和技能，如统计学、机器研究、人工智能等。通过数据挖掘，可以发现数据中隐藏的信息，为决策者提供有效的参考和支持。

2.1.2数据挖掘的基本算法

数据挖掘的基本算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。其中，分类是将数据分成不同的类别，聚类是将数据分成相似的群体，关联规则挖掘是发现数据之间的关联性，异常检测是发现数据中的异常值。

2.1.3数据挖掘的应用领域

数据挖掘已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电子商务等。在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、信用评估等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面；在电子商务领域，数据挖掘可以用于个性化推荐、用户行为分析等方面。

2.2发展历程

数据挖掘的发展可以追溯到上世纪60年代，当时主要是应用统计学方法进行数据分析。随着计算机技术的不断发展，数据挖掘技术也不断更新和完善。在20世纪80年代和90年代，机器研究和人工智能技术的发展促进了数据挖掘技术的进一步发展。21世纪以来，数据挖掘技术得到了广泛应用，成为信息化领域中的重要技术之一。

然而，在数据挖掘的发展过程中，也存在着一些问题。比如，数据质量不高、算法选择不当等问题会影响数据挖掘的效果。针对这些问题，可以采取多种策略，如提高数据质量、优化算法选择等。未来，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术也将不断发展和完善，为各个领域的决策者提供更加有效的支持和帮助。

数据挖掘（DM）是对数据进行再分析和挖掘的过程。由于数据库系统的存在，DM与之密切相关，因此在数据库知识发现（KDD）的基础上，提取数据并找到关键知识信息的过程尤为重要。DM是知识发现的一步，是复杂过程中的重要环节。数据挖掘需要借助多种数据分析工具，在海量的数据信息中挖掘模型之间的关系。DM技术的基础学科是计算机科学技术，并融入统计学和其他专业学科知识，运用专业算法和规则对数据进行二次挖掘。数据挖掘是从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的以及具有随性的数据中，对隐含的、具有潜在作用和有意义知识进行提取的过程。数据挖掘技术关键在于能够在初次提取的数据信息中找到隐藏在深处的数据规律，这些信息的价值远超过其它，是未来决策的重要依据，也是处理数据最高层次的应用，提高了数据的重复利用率，对数据行业做出了突出贡献。

数据挖掘的特点包括：处理的数据量非常大；用户可以在任何时间和地点使用查询系统，以保证和满足用户的要求；满足数据库的需求，分别对所有数据进行分析，覆盖全面，为以后应用提供依据；面对数据库中样本的特点，从数据本身规律

出发，其发掘的算法规则只适用于自身。这些特点与DM挖掘的样本数据和所要达到的目标有紧密的关联。

数据挖掘的任务包括：分类、聚类、关联、回归、预测、序列分析等。分类是把数据样本中的数据按照某一概念进行排列组合，建立分类模型，最终目标是获得分类规则。常用的分类算法包括决策树模式、神经网络算法等。聚类是把样本数据库根据其相似性分成许多类别，使得同类中具有更多相似性，反之，不同类中尽可能不同。虽然在应用方面与分类相近，但两者区别在于聚类个数和细分程度。

神经网络法是一种基于逻辑规则的研究过程，通过模仿神经网络的结构和功效来完成推理过程。它具有强大的研究记忆能力，但不能用于全过程，虽结果精确但无法说明。

决策树法是一种分类方法，能够采用各种规则语言对初始数据完成分类，最终呈现出树形图。C4.5算法包括了分类和回归双重问题，适用于大量单一变量间且非数值数据。

遗传算法基于遗传规则和生物进化原理，运用自然选择规律对目标问题进行最优解分析。它能够处理多种复杂数据集，

但所需参数巨大、复杂，在进行计算机编程更是繁琐，常用来解决神经元网络。

粗糙集法能够分析模糊不确定、不完整的数据问题，过程简单，步骤方便，但无法处理连续型数据，主要应用于近似推理、数字逻辑分析和化简、建立预测模型等问题。

模糊集法通过运用集合理论知识，对相关问题进行判断与决策，选择规则模式并使用聚类分析等。隶属度作为一种标准来表现模糊事物的属性。

关联规则法体现了变量间的相关性，能够找到更有深意的数据。ri算法，定义了最小支持度和最小可信度两个阈值。

Pang-Ning Tan (2010) XXX of data n and n techniques has led to the emergence of massive datasets in both business and scientific fields [13]。XXX。n-XXX n-makers。enabling them to monitor the market and manage industries。making it increasingly widely used。Ioannis Karakatsanisa (2017) XXX。XXX market trends and changes will be of great value to job seekers。employers。n-makers。and investors [14].

3.1.1 ns in Marketing

In marketing。enterprises spend a lot of money and time on market and customer XXX-makers to conduct market analysis and

n-making。they can promptly discover the impact of n and sales

on the market and customers。obtain valuable intelligence。control the n of enterprise markets。and XXX。the n of data mining in marketing is in line with the trend of market development.

Facing a large number of consumers。XXX gods。and conduct comprehensive analysis of the consumer market and their

r on this basis。By using data XXX。all consumer-related concepts XXX future market strategies。as well as stay ahead of customer XXX。the market is also crucial。After customers are identified。enterprises need to plan to occupy market share and XXX and analyze us data。analyze market trends。XXX-makers

in a timely manner。XXX.

首先，针对特殊消费者，进行全面信息收集、整理和分析，预测未来消费趋势，进行有效的营销。然后，对收集的消费信

息进行系统的数据挖掘，深度解析数据，运用DM技术的各

种模型算法，预估消费者的相关联消费倾向，进而调整企业业务范围，开拓新的业务领域。银行、通信运营商和零售商已能成熟运用消费者属性和行为数据来识别风险和付费可能性。其次，企业可以充分发挥数据挖掘在数据领域的优势，提升竞争力，增大市场份额，获得更多市场优势，从而完成战略发展。同时，企业可以将整合的消费数据制成各项数据库系统，扩大业务，维持自身发展。挖掘重点客户也成为重中之重，通过对用户行为的分析，判断哪些用户与企业的产品和服务匹配，是最有价值的用户。

在证券领域，数据挖掘技术主要应用于开发新的数据系统，使用各大证券公司储存的各项数据，建立模型，分析模型特点以便得到各种统计报表，针对报表的数据信息进行证券内部预测和评价。证券企业应立足自身，利用行业优势，结合相关算法对潜藏信息进行发掘，使决策者对企业长远发展完胜决策。

我国政府在十三五规划期间对大数据在保险行业的应用提出了更高的要求。我们应向海外保险机构研究先进的经验，例如在保险的定价与营销、保单的后期管理、理赔过程等领域，

国外机构已做出革命性的创新。我国应紧跟大数据潮流，深化大数据在保险业创新应用，形成大数据产业链条。保险业是一种风险性十分巨大的业务，数据挖掘技术的运用不但可以预测相关风险性，还能为业务员把握方向，减少保险错误发生率，便于保险业的可持续性。

在过去，保险机构很难和客户建立起沟通的桥梁，交流上的障碍难免产生不必要误会。将大数据应用到保险行业，把零散的客户信息通过大数据进行分析，建立起客户与机构之间的有效沟通渠道，提高客户满意度，促进业务发展。

在实际应用中，数据挖掘技术主要应用于企业风险控制，尤其是银行贷款业务。银行需要评估客户的信用度，并预测未来的信用趋势。数据挖掘技术可以帮助银行进行全面的客户分析，综合考虑各种突发情况，最大程度地降低企业风险，支持行业发展。在金融领域，企业需要通过推销旗下产品来获得利益。为了应对客户数量和市场不确定性的挑战，数据挖掘算法中的关联算法可以帮助企业分析客户需求，研发多类型的产品服务，丰富企业的营销手段，提升业绩。针对客户市场的研究也是银行的重中之重，深入分析客户市场变化规律，对重点部分进行细分，掌握其发展动向，判断将会带来的价值区间，有

针对性地提供业务范畴，以满足银行客户市场的需要，并找到更多新客源，来相对减少人员流失。

随着网络的飞速发展，电子商务已经逐渐取代实体商店。数据挖掘技术可以为电商企业提供深入了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。通过记录消费者之间共性和个性之间联系，将记录的数据进行分析，描绘出消费者消费心理、消费需求、消费偏好等特征，为电商企业提供决策依据。在电子商务领域，“大数据”引入可以为电商企业的在市场细分方面提供强有力的支持，数据挖掘可以将电商企业的客户进行聚类，通过对相同类客户消费行为特征的提取，电子商务企业可以针对特定特征制定个性化的服务。

数据挖掘在全社会的广泛应用，可以从初始数据中挖掘隐藏信息，实现企业数据的重复利用，对企业的持续发展有着很大的影响。面对严峻的市场形势和复杂的企业环境，采用先进的DM技术将会改善市场环境，增强企业竞争力，树立员工信念和凝聚力，更新企业理念，提升经营治理水平，带给企业收获的同时也促进了发展。

然而，在数据挖掘的发展过程中，也存在一些问题。例如，数据质量不足、数据隐私保护、算法不够精确等问题。为了应对这些问题，需要加强数据质量控制，加强数据隐私保护，提高算法的精度和可靠性。同时，也需要加强对数据挖掘技术的研究和应用，不断推进数据挖掘技术的发展和创新。

数据挖掘技术在应用中还存在一个问题，就是多样性的数据库类型与DM系统不匹配。由于不同类型的数据库有着不

同的数据结构和数据特征，因此需要针对不同的数据库类型开发相应的DM系统，以满足不同类型数据库的需求。目前，

一些DM系统还无法适应多样性的数据库类型，这也是需要

解决的问题。研究学者需要开发更为灵活的DM系统，以适

应不同类型数据库的需求。同时，也需要对不同类型数据库的数据特征进行深入研究，以提高DM系统的适应性和性能。

随着每天数据的不断变化，数据类型变得越来越复杂。因此，数据挖掘领域的研究人员需要时刻关注变化的趋势，并相应地做出调整，其中之一就是寻找适用于复杂数据的新挖掘方法。尽管已经在各种分类挖掘中取得了初步的突破，但这还不足以在整个数据挖掘领域应用。因此，在探索新方法的道路上，仍然面临着漫长而艰巨的任务。

复杂数据之所以难以处理，在于它们包含的范围广泛、数据量丰富、数据类型多样。当以这些为研究目标时，由于数据构造很难解析，数据间关系比较错杂难辨，之前相对大部分数据类型适用的挖掘方法已经不再适用。面对数据变化如此之快，必然需要一些新的方法来应对复杂问题。基于复杂数据的保存和模型建立的特殊性，在之前研发的数据库系统中，已经对大批繁杂数据目标构成分组，分析目标关联和数据库。

针对复杂数据研究的工作人员目前能够具体化复杂数据的分类特性，不管数据集合中相同构造还是不同的，都能够简化复杂程度，很清晰地展示在人们面前。另外，在进行具体化操作时，复杂数据中序列问题能够确保排序不发生变化，避免破坏初始数据，造成数据缺失、遗漏等问题。

信息流通越发便捷快速，由此在信息中包含的个人隐私也在进行多方面传递。手机、计算机等能够储存个人信息的终端在网络技术的操控下，能够不经过人们允许随时随地地被收集到某个数据库系统中。虽然数据公司只是用于科研领域，但很容易被不法分子利用，导致一部分的个人隐私泄露到公众场合里。因此，数据挖掘面临着严峻的信息保护以及隐私安全问题。

数据挖掘在正反对立面上出现的问题，是其它领域普遍的现象，但基于行业特点，数据是DM进行各项研究应用的基础元素，因而相对别的危险系数更大，各行各业的研究人员以及所有客户也更为重视。

关于在客户信息隐私保护下进行数据挖掘的研究，随着人们对客户隐私安全的重视，开发完备的保护机制成为数据挖掘在市场应用中继续发展的首要任务。首先，数据公司应与客户沟通，共同制定符合双方利益的隐私保护标准，确保所有业务都在此标准下进行。其次，数据产业应合并技术指标，全面保护客户信息。最后，在保护机制建设完成后，需要及时有效地解决信息漏洞，均衡不同方法之间的准确性。同时，加密技术对于保护个人信息的作用不可忽视，但很多人对此不熟悉，因此需要加强信息监管力度，对数据客户负责到底。

目前，数据行业发展迅速，社会各领域对其需求也越来越大。在理论研究进一步完善的基础上，数据挖掘的发展趋势一片大好，前景无限。研究学者将研究重点放在生物工程、基因挖掘领域，针对各行业的数据现状，研究数据挖掘在网络建设发展中的运用。理论研究的最终目标是根据部分用户的每日点

击率累积在众多数据中且有用的信息，保证运用某些算法可以精确辨别信息价值。数据挖掘技术已经不仅作为背景，而且已经作为前景对人类产生影响。

数据挖掘产业链庞大，行情复杂多变，应用于领域发展广泛。因此，研发一种一劳永逸且融合多种算法模型的软件技术代替复杂的研发过程很不现实。对于不同的数据挖掘任务，数据挖掘算法和技术问题不能进行资源分享，彼此无法沟通，很难做到标准化处理。因此，面对数据需求量极大的行业要求，数据挖掘领域应该发明一套属于自身行业的标准化模式，可以应用在数据语言、挖掘行为以及系统程序中。这种标准必须实用、权威且目的性强，能够为未来的数据挖掘提供强有力的工具，实现各行业的应用需要。同时，数据挖掘的标准化语言也能够在各种数据库系统中完成数据交接与分享，对建立数据模型和完善挖掘方法都会产生积极影响。因此，它会成为数据挖掘未来的重要研究趋势，这种标准将被视为数据业的衡量尺度，保障全社会的安全，确保数据产业完善自我监督，改善数据库系统功能缺陷，促进数据挖掘的广泛应用，激发行业竞争力。

数据挖掘技术与数据库技术和网络技术的集成是未来DM 发展的一个重要方向，因为这些技术的结合可以更好地解决大

数据处理中的问题。数据库技术是数据存储和管理的基础，而网络技术则提供了数据的传输和共享。数据挖掘技术通过对数据的分析和挖掘，可以从中发现有价值的信息。因此，将这三种技术集成起来，可以更好地实现数据的收集、存储、管理、分析和共享，为DM的应用提供更加全面和高效的支持。

为实现这种集成，需要开发一系列的工具和算法，例如数据库管理系统、数据挖掘工具和网络数据传输协议等。同时，还需要进行相应的研究和实践，以便更好地理解和应用这些技术。这种集成不仅有利于DM的发展，也可以为其他领域的

数据处理提供参考和借鉴，是未来DM技术发展的一个重要

方向。

每次数据挖掘技术的革新都建立在数据库技术和网络技术的基础上。网络技术早于数据挖掘技术的发展，但是相比数据挖掘，网络技术在信息提取、分享和服务方面具有很大的行业优势。这些优势为后来的数据挖掘研究提供了参考方向。现在，随着计算机技术的成熟，数据挖掘需要研究的地方有很多。

在早期，数据库就被用于网络技术中。每一个网络背后都存在复杂结构的数据库，它们承担了存储信息、交换数据的任

务。因此，网络数据库突显了其重要意义。在数据挖掘领域，数据挖掘和数据库技术是相辅相成的，两者缺少任意一个都不能进行数据研究。因此，数据库作为中间人连接着数据挖掘和网络两个终端，使得两者能够互通数据信息，彼此之间的关系由数据链维持。这三种技术的集成是数据领域发展的必然趋势，因此推广这种集成技术并将其应用于各项事物中是未来的发展方向。这种技术整合了数据资源，优化了数据处理方式，对数据挖掘的发展将会产生深远意义。因此，在这种大背景下，研究它们之间的密切联系已成为新的研究方向，而发掘更多的融合方式和合作方法也是必然的发展趋势。