大数据挖掘的系统分析
基于大数据的智能财务分析系统设计与实现
基于大数据的智能财务分析系统设计与实现随着大数据技术的快速发展，数据分析应用正越来越被广泛应用。
在财务领域，基于大数据的智能财务分析系统也越来越流行。
本文主要讨论基于大数据的智能财务分析系统的设计和实现。
一、系统需求分析在设计一个智能财务分析系统之前，首先需要对业务逻辑进行分析，并确定系统需要的基本功能。
根据业务需求以及用户需求，我们将系统需求分为以下几个方面：1. 数据采集与整合通过数据库和数据仓库获取各种数据源，包括企业交易记录、企业财务报告、社交媒体、市场行情等等。
将这些数据整合进一个系统中，以便进行后续的分析。
2. 数据预处理通过对应用的预处理和清洗，将数据从原始数据转化为标准数据。
这包括数据去重、数据标准化、数据统一等处理过程。
这些过程是数据分析的结果基础。
3. 数据挖掘利用数据挖掘算法，通过数据分析和模式识别来发现数据的隐藏信息。
这个过程包括分类、聚类、关联规则、机器学习等技术分析方法。
通过充分挖掘数据，可以更好地分析财务情况，制定商业策略。
4. 数据服务将处理后的数据提供给应用系统，以便系统快速处理数据并进行分析。
二、系统总体设计1. 数据采集与整合子系统该子系统主要负责采集数据和整合数据。
可以在该子系统中实现Web爬虫、数据清洗、数据整合、数据仓库等功能。
通过数据采集与整合子系统，可以快速将各类数据采集并统一处理，为后续的分析提供更好的数据基础。
2. 数据预处理子系统该子系统主要用于数据去重、数据清洗、数据标准化等数据预处理和清洗工作。
这将使得分析数据更加精确、准确、可靠，为后续处理数据提供稳定的分析和基础。
3. 数据挖掘子系统该子系统用于数据挖掘，包括分类、聚类、关联规则、机器学习等技术分析方法。
通过对这些数据进行挖掘，可以发现数据的隐藏信息，优化财务分析计划，为公司决策提供重要的决策基础。
4. 分析和预测子系统该子系统负责数据分析和预测。
利用挖掘得到的信息，分析出财务分析报告，并利用数据分析的结果来预测未来的财务情况。
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的挑战和机遇。
为了从海量数据中获取有价值的信息，大数据平台下的可视化分析系统成为必不可少的工具。
本文将介绍大数据平台下的可视化分析系统的设计与实现。
一、设计目标大数据平台下的可视化分析系统的设计目标是通过可视化的方式帮助用户快速、直观地理解和分析海量数据，从而支持决策制定和业务优化。
具体地，设计目标包括：1. 提供直观的数据可视化界面，以便用户能够轻松地浏览和理解数据。
2. 支持多样化的数据展示方式，如表格、图表、地图等，以满足不同用户的需求。
3. 提供灵活的数据筛选和过滤功能，以帮助用户在海量数据中找到感兴趣的信息。
4. 支持交互式数据分析和探索，以便用户能够深入挖掘数据中的隐藏模式和规律。
5. 支持数据的实时更新和动态展示，以及数据的历史记录和比较分析。
二、系统架构大数据平台下的可视化分析系统的架构应该具备高性能、可扩展和易用性等特点。
一种常见的系统架构包括以下几个关键组件：1. 数据采集与存储：负责从各种数据源中采集、清洗和存储数据。
这一部分可以利用大数据平台的技术，如Hadoop、Spark等。
2. 数据处理与分析：负责对采集到的数据进行预处理、分析和建模。
这一部分需要结合统计分析、机器学习和人工智能等技术，提取数据中的有用信息。
3. 可视化界面：负责将数据处理和分析的结果以可视化的方式呈现给用户。
这一部分可以利用Web技术和数据可视化工具，如D3.js、Tableau等。
4. 用户交互与操作：负责接收用户的请求和操作，并与后台系统进行交互。
这一部分需要提供直观友好的用户界面和交互方式，如拖拽、下拉框、点击等。
5. 安全与权限管理：负责保障系统的安全性和数据的隐私性，同时管理用户的权限和角色。
这一部分需要结合身份认证和访问控制等技术，确保系统的可靠性。
三、实现过程大数据平台下的可视化分析系统的实现过程包括以下几个步骤：1. 数据采集与存储：首先，确定需要采集和存储的数据源，并设计相应的数据模型和表结构。
大数据挖掘与分析应用实践手册
大数据挖掘与分析应用实践手册第一章引言 (4)1.1 大数据概述 (4)1.1.1 大数据的定义 (4)1.1.2 大数据的发展历程 (4)1.1.3 大数据的应用领域 (4)1.2 数据挖掘与分析简介 (4)1.2.1 数据挖掘的定义 (4)1.2.2 数据分析的概念 (4)1.2.3 数据挖掘与分析的区别与联系 (4)1.3 本书结构及阅读指南 (5)第二章：数据分析基本概念及方法 (5)第三章：数据挖掘基本任务与技术 (5)第四章：数据挖掘分类算法 (5)第五章：聚类分析 (5)第六章：关联规则挖掘 (5)第七章：时序模式分析 (5)第八章：偏差检测与异常值分析 (5)第九章：数据挖掘在金融领域的应用 (5)第十章：数据挖掘在医疗领域的应用 (5)第十一章：数据挖掘在教育领域的应用 (5)第十二章：数据挖掘在物联网领域的应用 (5)第二章数据采集与预处理 (5)2.1 数据采集方法 (5)2.1.1 网络爬虫 (5)2.1.2 数据库采集 (5)2.2 数据清洗 (6)2.2.1 缺失值处理 (6)2.2.2 异常值处理 (6)2.3 数据集成 (6)2.3.1 数据合并 (6)2.3.2 数据匹配 (6)2.4 数据转换 (7)2.4.1 属性转换 (7)2.4.2 记录转换 (7)第三章数据存储与管理 (7)3.1 数据存储技术 (7)3.1.1 硬盘存储 (7)3.1.2 固态硬盘存储 (8)3.1.3 网络存储 (8)3.2 分布式文件系统 (8)3.2.1 HDFS（Hadoop分布式文件系统） (8)3.2.3 GlusterFS (8)3.3 数据仓库 (8)3.3.1 数据仓库的架构 (8)3.3.2 常见数据仓库技术 (9)3.4 数据管理工具 (9)3.4.1 数据库管理系统（DBMS） (9)3.4.2 数据集成工具 (9)3.4.3 数据治理工具 (9)3.4.4 数据分析工具 (9)第四章数据可视化 (9)4.1 可视化技术概述 (9)4.2 常见可视化工具 (10)4.3 可视化方法与实践 (10)4.4 可视化案例分析 (11)第五章关联规则挖掘 (11)5.1 关联规则概述 (11)5.2 Apriori算法 (11)5.3 FPgrowth算法 (12)5.4 关联规则应用案例 (12)第六章聚类分析 (13)6.1 聚类分析概述 (13)6.2 常见聚类算法 (13)6.2.1 Kmeans算法 (13)6.2.2 层次聚类算法 (13)6.2.3 密度聚类算法 (13)6.2.4 基于网格的聚类算法 (13)6.3 聚类算法应用 (13)6.3.1 数据挖掘 (14)6.3.2 模式识别 (14)6.3.3 机器学习 (14)6.4 聚类分析案例 (14)第七章分类与预测 (14)7.1 分类与预测概述 (14)7.2 常见分类算法 (14)7.2.1 朴素贝叶斯分类器 (15)7.2.2 决策树 (15)7.2.3 支持向量机（SVM） (15)7.2.4 随机森林 (15)7.3 预测模型构建 (15)7.3.1 数据预处理 (15)7.3.2 特征工程 (15)7.3.3 模型选择与训练 (15)7.3.4 模型评估与调优 (15)7.4.1 金融风险预测 (16)7.4.2 疾病预测 (16)7.4.3 营销预测 (16)7.4.4 互联网内容分类 (16)第八章机器学习在大数据中的应用 (16)8.1 机器学习概述 (16)8.2 常见机器学习算法 (16)8.3 机器学习在大数据中的应用实践 (17)8.4 机器学习案例分析 (17)第九章文本挖掘 (17)9.1 文本挖掘概述 (17)9.2 文本预处理 (17)9.2.1 文本清洗 (18)9.2.2 分词 (18)9.2.3 词性标注 (18)9.2.4 去停用词 (18)9.2.5 词干提取 (18)9.3 文本挖掘算法 (18)9.3.1 文本表示 (18)9.3.2 特征选择 (18)9.3.3 模式识别 (18)9.4 文本挖掘应用案例 (19)9.4.1 情感分析 (19)9.4.2 主题模型 (19)9.4.3 命名实体识别 (19)9.4.4 文本摘要 (19)9.4.5 问答系统 (19)第十章社交网络分析 (19)10.1 社交网络概述 (19)10.2 社交网络数据采集 (19)10.3 社交网络分析算法 (20)10.4 社交网络分析案例 (20)第十一章大数据挖掘与分析在各领域的应用 (20)11.1 金融领域 (21)11.2 医疗领域 (21)11.3 电商领域 (21)11.4 其他领域 (22)第十二章总结与展望 (22)12.1 大数据挖掘与分析发展趋势 (22)12.2 技术挑战与应对策略 (22)12.3 产业发展现状与前景 (23)12.4 本书总结与展望 (23)第一章引言信息技术的飞速发展，我们正处在一个数据爆炸的时代，大数据已成为当今社会的一个重要特征。
区域教育大数据平台系统功能
区域教育大数据平台系统功能大数据分析系统是指以区教育局为主体构建的管理、教学大数据应用平台，其核心是借助互联网+教育的深度应用，实现对区域数据的深度采集、挖掘、分析，借助大数据实现区域教育公平、个性化教学、科学管理等一系列传统教育难以解决的问题。
教育大数据是教育过程中产生的或依据教育需求采集到的一切可用于教育发展的数据集合。
目前进行教育大数据分析应用正在向教与学聚焦，主要包括教育数据挖掘和学习分析两个方向。
教育数据挖掘是综合运用统计学、机器学习算法和数据挖掘技术，对教育大数据进行处理和分析，通过建模发现学生学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相互关系，进而预测学生未来的学习趋势。
而学习分析(LearningAnalysis，LA)则是利用松散耦合的数据收集工具与分析技术，研究分析学生学习参与、学习表现、学习过程的相关数据，运用不同的分析方法和数据模型来解释这些数据，根据解释结果探究过程与情境，为其提供相应的反馈进而促进有效学习。
t♦大数据分析系统大数据采集与处理系统1.1.大数据采集与处理系统（1）管理大数据1）基础数据构建基础教育数据平台，如学生、教师、班级、学校以及其它人、财务等基础信息数据；2）行为数据A.活动产生的数据：例如校园内的考勤、复印、图书借阅、餐饮等；B.OA流程类数据：通过OA流程形成的线上活动数据。
（2）教学大数据从考试结果，到随堂测试以及实时作业评价，实现了动态评价，从考试结果到动态评价与分析，并能够实现实时数据的分析，教学评价数据更具有时效性。
1）结果数据A.考试数据：包括基于统一化管理的周测、单元测、月考、期中、期末、联考的试卷分析、答题状况分析，涵盖学生考试成绩、得分率、合格率及试卷分析等内容，能快速了解学生对于各知识点的掌握情况和薄弱项，以及与其他学校、班级、个人等对比数据。
B.作业数据：包括课后共性作业、个性化作业、拓展练习、快速测评等数据，还包括个体、班级、学校横向对比数据；2）行为数据A.教师教学行为数据：涵盖了备课数据（教师智能PC完成数据采集）、授课数据（教室智能大屏完成课堂互动，板书、音视频等数据收集）、辅导数据（线上辅导数据收集）、作业数据（作业布置、批改、辅导自动收集）；B.学生学习行为数据：包括了课堂表现数据（课堂互动，发言等）、课后社区数据（课后交互，问答等）、作业练习数据（作业时长，路径等）等；3）教研数据A.从多维度分析技术对教育效果的影响得到数据；B.从单一学科借助大数据、教育学、心理学进行学科素养的深度分析结果数据。
大数据系统综合实践报告(2篇)
我们利用Hive和Spark等工具，对数据进行了深入分析，挖掘出有价值的信息。
4. 大数据可视化
我们利用ECharts、Tableau等工具，将分析结果以图表、地图等形式呈现，提高了数据可视化效果。
（2）了解大数据系统的实际应用场景；
（3）提高团队协作能力和问题解决能力；
（4）撰写实践报告，总结实践经验。
三、实践内容与方法
1. 实践内容
（1）大数据系统架构设计：了解Hadoop、Spark等大数据平台的基本架构，设计适合实际需求的大数据系统；
（2）数据采集与预处理：学习数据采集、清洗、转换等数据处理技术，确保数据质量；
[2] 王五，赵六. 大数据系统原理与实现[M]. 北京：电子工业出版社，2019.
[3] 刘七，陈八. 大数据可视化技术[M]. 北京：人民邮电出版社，2020.
4. 大数据可视化
为了将分析结果直观地展示出来，我们使用了ECharts、Tableau等可视化工具。这些工具可以帮助我们将数据以图表、地图等形式呈现，使决策者更容易理解数据背后的信息。
四、实践成果
1. 数据采集与预处理
我们成功实现了对互联网数据的采集，并对采集到的数据进行预处理，提高了数据质量。
2. 大数据存储与处理
2. 大数据存储与处理
为了存储和处理海量数据，我们选择了Hadoop生态系统作为我们的技术栈。Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了高可靠性和高吞吐量的存储能力，而MapReduce则是一种分布式计算模型，适用于大规模数据处理。
3. 大数据分析与挖掘
在数据分析与挖掘方面，我们使用了Hive和Spark等工具。Hive提供了类似SQL的查询语言，可以方便地对HDFS中的数据进行查询和分析。Spark则是一个更加强大的数据处理引擎，支持多种数据处理操作，如批处理、实时处理等。
大数据生态系统概念组成
大数据生态系统概念组成在当今数字化时代，大数据已成为各行业企业的重要资源。
大数据的规模庞大、多样性、高速性以及价值密度等特征，使得其处理和利用变得愈发复杂。
正因如此，大数据生态系统应运而生，以整合、管理和分析大数据，为企业提供更好的决策支持和业务创新。
本文将探讨大数据生态系统的概念及其组成。
一、概念大数据生态系统是指由多个相互关联和相互作用的组件、平台和技术所构成的整体系统。
它包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，旨在实现对大数据的有效管理和利用。
二、组成1. 数据采集与获取数据采集是大数据生态系统的第一步，它涉及将数据从不同的数据源中获取和收集。
数据采集可以通过传感器、监控设备、物联网、网页抓取等方式进行，以确保数据的全面性和准确性。
2. 数据存储与管理数据存储是大数据生态系统不可或缺的组成部分。
传统的关系型数据库已经无法胜任海量数据的存储需求，因此分布式文件系统和分布式数据库成为了解决方案。
如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和NoSQL数据库等，它们能够提供高效的数据存储和管理功能。
数据处理和分析是大数据生态系统的核心环节，它旨在从庞大的数据中提取有价值的信息和洞察。
在这一环节中，涉及到数据清洗、数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术和方法。
同时，为了更好地支持数据处理和分析，分布式计算框架如Hadoop和Spark等被广泛应用。
4. 数据可视化与展示数据可视化是将处理和分析后的数据以可视化的方式呈现给用户，以便更好地理解和利用数据。
通过使用图表、地图、仪表盘等工具，数据可视化能够将复杂的数据变得直观易懂，并帮助决策者做出更准确的决策。
5. 数据安全与隐私保护大数据生态系统需要确保数据的安全性和隐私性，因为大量的数据可能包含敏感信息。
在数据安全与隐私保护方面，涉及到数据备份、身份认证、访问控制、加密等技术手段，以保障数据的完整性和保密性。
6. 数据治理与合规数据治理是指对数据进行有效管理和规范化的过程，它包括数据质量控制、数据清洗、数据标准化等。
大数据技术的全流程及各环节的作用
大数据技术的全流程及各环节的作用一、前言随着大数据时代的到来，大数据技术已经成为了企业和组织处理海量数据的重要手段。
本文将介绍大数据技术的全流程，包括数据采集、存储、处理和分析等环节，以及各环节所起到的作用。
二、数据采集1. 数据源大数据技术需要从多种数据源中收集信息，包括结构化和非结构化的数据。
其中，结构化数据是指可以在关系型数据库中存储和管理的数据，例如销售记录、客户信息等；而非结构化的数据则是指无法在关系型数据库中存储和管理的信息，例如社交媒体上的评论、图片和视频等。
2. 数据采集方式为了从不同来源收集大量的数据，需要使用多种不同的采集方式。
这些方式包括：（1）Web抓取：通过网络爬虫从网站上抓取信息；（2）传感器：通过传感器收集物理世界中的信息；（3）日志文件：通过服务器日志文件等记录用户活动；（4）社交媒体：通过监控社交媒体平台来获取用户行为。
三、数据存储1. 存储系统当大量数据被收集后，需要使用一个强大而灵活的存储系统来存放这些数据。
这个系统需要能够支持大规模的数据存储和管理，以及快速的数据检索和查询。
目前常用的存储系统包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
2. 数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是用于管理和处理大量结构化数据的软件。
DBMS可以对数据进行增删改查操作，并提供了一些高级功能，如事务处理、备份和恢复等。
目前常用的DBMS包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等。
四、数据处理1. 大数据处理框架大数据处理框架是一种用于分布式计算的软件架构，它可以将任务分解成许多小任务，并在多台计算机上并行执行，从而实现高性能的数据处理。
目前常用的大数据处理框架包括Hadoop、Spark等。
2. 处理方式大数据处理通常采用MapReduce模型，即将任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段中，输入数据被映射到一系列键值对上，并进行初步加工；在Reduce阶段中，则将Map输出结果按照键进行合并，并进行最终加工。
大数据生态系统
隐私保护的方法和技术
数据加密：通过加密技术保护数据隐私 匿名化处理：对数据进行脱敏、去标识化等处理，保护个人隐私 访问控制：设置数据访问权限，限制非授权人员访问数据 安全审计：对数据处理过程进行审计，确保数据处理合规性
大数据应用与案 例分析
大数据在各行业的应用场景
医疗健康：病患诊断、药物 研发和流行病预测
篡改或删除
不安全的接口： 大数据生态系 统中的各种接 口可能存在安 全问题，容易 被恶意用户利
用
难以管理的访 问权限：大数 据系统中的访 问权限管理问 题可能导致未 经授权的访问
和数据泄露
加密技术和数据安全协议
加密技术：用于保护数据的安全性和完整性，防止未经授权的访问和数据泄露
数据安全协议：包括SSL、TLS、IPSec等，提供端到端的安全性，保护数据的机密性和完整性
数据应用：将数据 应用于各个领域， 如金融、医疗、教 育等
大数据生态系统的作用和价值
作用：大数据生态系统能够实现数据的共享、流通和保护，促进数据的创新应用和产业升级。
价值：大数据生态系统能够提高企业的竞争力和创新能力，推动社会经济的发展和进步。
具体应用：大数据生态系统在金融、医疗、教育、交通等领域都有广泛的应用，能够提高效率、降 低成本、优化资源配置。
零售业：客户细分、商品推 荐和库存管理
金融行业：信用评分、风险 管理和投资策略
政府：城市规划、交通管理 和公共安全
典型的大数据应用案例分析
电商推荐系统： 利用用户行为数 据，推荐商品， 提高销售额
物流预测：根据 历史数据预测物 流需求，优化运 输路线和成本
医疗健康：通过 大数据分析，提 高疾病诊断和治 疗效率
在大数据生态系统中 的作用：为决策者提 供更直观、全面的数 据支持，提高决策的 精准度和效率
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2019年第19期信息与电脑China Computer & Communication数据库技术
大数据挖掘的系统分析
吴文臣（齐齐哈尔工程学院，黑龙江 齐齐哈尔 161005）摘 要：互联网在人们的生活和工作中扮演着重要的角色，互联网将这个世界连接成了一个整体，在互联网中充斥
着海量的信息和数据，面对这些数据和信息，如何筛选需要的信息是计算机应用个人或企业思考面临的问题。海量数据信息的处理和整合具有较大的难度，数据挖掘技术可以从海量信息中提取需要的信息，应用于政府、银行、金融、教育等多个领域，因此，分析和探讨大数据挖掘技术具有十分现实的意义。基于此，笔者分析了常见的数据挖掘技术类型，并对数据挖掘技术应用领域及未来发展趋势进行了探讨，旨在为数据挖掘技术的广泛应用提供科学的依据。关键词：计算机技术；大数据挖掘；系统分析
中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）19-146-03
Systematic Analysis of Large Data Mining
Wu Wenchen(Qiqihar Institute of Engineering, Qiqihar Heilongjiang 161005, China)Abstract: The Internet plays an important role in people's life and work. The Internet connects the world into a whole. It is full of huge amounts of information and data. Faced with these data and information, how to screen the information needed is a problem faced by computer application individuals or enterprises. The processing and integration of massive data information is very difficult. Data mining technology can extract needed information from massive information and apply it to government, bank, finance, education and other fields. Therefore, it is of great practical significance to analyze and discuss the technology of large data mining. Based on this, the author analyzed the common types of data mining technology, and discussed the application field and future development trend of data mining technology, in order to provide a scientific basis for the wide application of data mining technology.Key words: computer technology; big data mining; system analysis
0 引言随着信息时代的到来，海量数据和信息的处理成为了一个难题，人们十分关注互联网中有价值的数据和信息，需要一种高效的技术对数据和信息进行收集和处理，数据挖掘技术就是这样一种技术。数据挖掘技术涉及的内容较为丰富，对传统的统计分析是颠覆和突破，能够从海量的数据和信息中，采用技术手段对数据进行提炼。互联网中的数据类型多种多样，数据和信息十分复杂，要对数据进行科学定位，探测和筛选有价值的数据，保证其在相关领域充分发挥作用。
1 数据挖掘相关概念“大数据”首次提出是在麦肯锡研究院的一篇学术论文中，文章中对于大数据进行了定义，指出大数据是未来数据发展的主要趋势，也是未来数据信息时代的标志[1-3]。数据处理
技术对于人们的生活和工作会产生重要的影响，为很多领域和行业提供了有利的条件。科学数据调查显示，2011年到现在，我国数据信息总量成倍增长，截至2017年，我国数据信息量增加了1.8 ZB，这也代表人类社会真正进入了大数据时代。信息时代到来以后，海量数据和信息应运而生，信息检索难度较大，数据处理效率较低，数据挖掘技术也应运而生。目前，数据挖掘技术已经逐渐成熟，并形成一定的体系，操作方法较为规范，尽管我国数据挖掘技术起步和应用较晚，但是在各个领域中已经发挥了重要的作用，为各行各业做出了突出的贡献。
2 数据挖掘技术的类型2.1 聚类分析技术聚类分析是数据挖掘技术的一种，主要针对数据库的数
基金项目：齐齐哈尔市科学技术局齐齐哈尔市科学技术计划项目（项目编号：GYZD-201909）。
作者简介：吴文臣(1981—)，男，黑龙江齐齐哈尔人，本科，副教授。研究方向：大数据、互联网。
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据进行抽选，经相近的数据和信息进行分类，将类似的数据和信息放在位置相近的文件群组中，这个处理过程就被称为聚类分析。聚类分析突出的是数据和信息的分类处理和整合，在一定的数据和信息范围内，将其中有价值的信息提取出来，这个过程就会相对容易。聚类分析和分类有着相似的地方，但是还是截然不同的，通过聚类分析方法，可以找出数据和信息之间的规律。目前，聚类分析技术根据数据和信息具体的隶属关系，做好数据和信息分析工作，已广泛应用在教育领域、医学领域中。聚类分析分为硬聚类和模糊聚类，硬聚类主要指向距离较短的数据类划分信息，模糊聚类分析不是特别严格，隶属多个类型。2.2 分类和预测技术数据挖掘技术中的分类和预测也是常用的技术，分类主要指预估分类标号，对数据顺序进行划分。在对数据信息进行挖掘时，分类是最基础的步骤之一，在实际分类阶段，要将数据和信息的特征分析出来，结合规律对数据信息进行分类，做好分类构建[4-5]。分类学习过程需要进行必要的监督，对类别数据进行描述进后，确定训练数据集。数据分类方法包括很多种，如决策树、神经网络等，这两种比较常用。神经网络中包括繁多的神经元数量，神经元的连接权值是可以调整的，特征主要体现在分布存储信息、数据并行处理、自动组织自动学习能力佳等方面。神经网络方法是一种数据计算方法，主要以神经单元为基础载体，解决轴突连接生物神经元的问题。神经单元连接多个其他神经单元，抑制神经单元激活，输入相应值后，对这些值进行求和。预测技术是指建立连续值函数模型，预测数据和信息的规律，预测的依据主要是分类和回归，预测方法分为回归分析法和局势外推法。例如，回归分析法展现出的是具有特点的数据，根据函数模型展现数据之间的关联，分析数据之间的依赖关系。2.3 关联分析技术任何事物之间都存在一定的连带关系，在互联网系统中各类数据和信息之间具有较为复杂的联系，一类数据和信息出现问题，就会引发很多系统出现问题。数据挖掘技术中的关联分析技术就是分析数据和信息之间的关联，将数据和信息之间的关系进行分析，将数据的规律作为依据，对数据进行处理和筛选。例如，电子商务购物车分析就是十分典型的案例，主要针对消费者网购时选择商品放置在购物车中的顺序、数量、规格等因素进行分析，分析这些数据和信息之间的联系，找出消费者的消费倾向和感兴趣的商品，商家以此为依据总结销售经验和制订销售计划。关联分析也分几种，其中灰色关联度分析是最常用的，这种方法可以以数据的差异和相似度为基本查找对象，对数据信息进行归纳总结。灰色是白色与黑色的过渡色，灰色关联度分析是对信息的表述不是特别清晰的一种，灰色系统可以针对数据处理给出一定的方案，从而可以解决网络中数据分析和整合的问题。2.4 遗传算法数据挖掘技术中的遗传算法也是比较常用的一种，这种技术主要依据生物进化论和分子遗传学算法，先将问题相关的数据和信息进行编码，再从数据群体中随机抽取M个染色体作为初始数据和信息，在根据评价函数得出的结果计算相应的值域范围，选择适应值较高的染色体，之后进行复制，通过遗传算子生成新的数据，这种数据挖掘技术适合于比较专业的数据和信息。
2.5 联机分析法在海量的数据中，还有一类多维的数据，采取多维方式对数据进行查找和分析是十分必要的，联机分析方法就是多维数据处理方法。例如，银行储蓄业务，就是为客户提供资产相关数据和信息处理，为用户提供细致的服务。联机分析法的主要核心概念就是对于维度的认知，支持持数据处理人员从多种角度对各类数据进行查询和分析整合，再将查询的分析结果反馈给信息处理人员。联机分析法主要使用的模型是多维数据模型，可以用于分析大量数据和信息，做好数据和信息的汇总处理。
3 数据挖掘的应用随着数据挖掘技术的快速发展，数据挖掘技术在各种领域都得到了应用，且应用过程中取得了较为突出的成果，主要体现在以下几方面。
3.1 科学研究中的应用目前，关于科学研究的相关数据量极大，这些数据和信息有助于为科学研究提供科学的依据，在实际应用中，对科研数据进行分析和整合是数据挖掘技术应用的重要体现。建立数据分析模型，可以为科学技术的发展提供基础资料，为科研事业的发展提供更需要的信息和数据。
3.2 商业活动中的应用在商业活动中会产生大量的信息和数据，包括销售数据、用户信息、售后服务信息和物流信息等，对这些数据进行统计和分析可以为商业活动提供科学的数据和参数。数据挖掘技术可以找出数据和信息之间的关联，对数据进行有效的分类研究，提高商业活动的效率，保证企业的综合效益。
3.3 生物工程中的应用随着现代技术的快速发展，生物工程技术也取得了前所未有的成就，在生物工程中基因工程发展较快，采用数据挖掘技术可以对相关数据和信息进行分析，对基因关联信息进行整合和处理，进而能够提高数据处理的效率，提高其准确性，保证生物工程事业的快速发展。 （下转第155页）
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