广西大学 广西南宁 530004
摘要：本文主要以计算机数据挖掘技术的开发与应用分析为重点进行阐述，首先分析计算机数据挖掘技术和大数据之间的关联，其次介绍计算机挖掘技术的开发措施，最后从市场营销过程中应用挖掘技术、金融投资过程中应用数据挖掘技术、人事管理过程中应用数据挖掘技术、信息档案开发管理过程中应用数据挖掘技术、在网络病毒防御系统开发中应用数据挖掘技术几个方面深入说明并探讨计算机数据挖掘技术的应用途径，旨意在为相关研究提供参考资料。
关键词：计算机数据挖掘技术；信息存储；信息档案
引言
在大数据时代，海量的数据信息给用户和商家带来了麻烦。计算机数据挖掘技术可以有效解决这些麻烦，使经营管理变得便捷。通过数据挖掘获取市场用户对不同内容的喜爱度，进而让更多的用户感受到大数据时代下信息技术的正面影响。
1大数据的概述
关于大数据的概念，各行各业现阶段提到的大数据都是指一种宏观上的数据规模表现的处理数据的有效工具，然而，这种数据群的出现很早由于没有统一的固定称谓，人们便将其称之为海量数据，大数据的处理技术也曾在一些专业杂志和期刊上进行公开讨论过。由于大数据范围较广且数据丰富，普通的信息处理数据工具，很难对超出其普通认知范围外的数据进行规模化的分析。因此，在对这些专业性的数据分析上，必须要配备专门的计算机数据挖掘技术。大数据特点表现为大数据具备信息海量、价值密度低、多样性与速度快的典型特征。首先，由于大数据其自身海量的数据信息，它已经超过了普通的数据量，因此对其的计量单位也有别于一般的数据存储容量。其次，大数据不仅信息庞大，而且种类繁多，来源较为广泛，且数据变化会由点到面，逐渐加快，其种类与形式也各具特色。大数据与互联网间的信息传递较为广泛，在与传统数据相比之下，大数据的收益效果不太理想，由于其价值密度较低的原因，只要我们运用计算机挖掘技术对大数据的低价质量进行深层次挖掘，研究出其潜在的价值效益，它的收益将远远超过传统数据的分析。
2计算机数据挖掘技术的开发
2.1可视化技术的开发
在大数据时代，通过计算机数据挖掘技术获取数据，能够大幅度提高人们的数据分析效率。可视化技术是数据挖掘的重要辅助技术，需确保所有的数据都符合本次挖掘的标准，加大力度分析具有特殊含义的数据。多数情况下，人们采用数据图表或散点图等可视化方法，直观表述数据特征，然后再对数据进行分析。从实际发展的角度看，开发不同的可视化数据处理方法能够提高数据处理速度，也能够增加数据维度。通过不断分析和探索可视化的内涵，增加数据维度，能为可视化技术的开发提供更加广阔的发展空间。
2.2环形数据挖掘法
这种数据挖掘方法是将整个数据流程布局在一个环上，各个环节在环上完成一个循环就表示一次数据挖掘工作结束。在开展环形数据挖掘时，也涵盖了数据输入输出以及数据分析，这和轴线型数据挖掘方法类似。通过这种方法，能够有效提升获取数据的应用价值。每一次的数据挖掘结果都可以继续融入到接下来的数据挖掘循环中，从而一直保持循环往复状态。环形数据挖掘方法表现出了良好的数据利用性以及挖掘速度，还能够确保数据挖掘的持续进行，然而使用流程非常繁琐，操作难度较大。
2.3决策树技术的开发
决策树是一种重要的数据挖掘技术，涵盖大量数据信息，需要统计大量数据后进行预测分析。决策树技术本质上是归纳学习，是数据分析方法中一个大的方法体系。CHAID和RINT是目前决策树体系中较为成熟的两种方法。随着计算机技术的发展，决策树中也出现了全新的SLIQ与SPRINT方法。它们能够在获取庞大的数据体系后帮助企业直接分析数据，并且将数据归纳到决策树中得出最后的结论。
SLIQ与SPRINT属于决策树中应用质量较好的新型方法，能够有效处理分类属性中的连续属性，提高数据分析的质量。
3计算机数据挖掘技术的应用
3.1行政管理
将计算机数据挖掘技术应用到行政管理上，能够提高行政管理水平，解决传统行政管理中的较多问题。例如，在交通领域管理上，伴随着各种类型打车软件的出现，给人们的城市出行带来了较大便利，然而也产生了较多的问题。从本质上来看，打车软件的运行也是以数据挖掘技术为基础，只不过许多地方还不健全。交通运输部门可以基于计算机数据挖掘技术将城市各个路段的交通信息汇总到实时交通数据库中，人们可以便捷地查看交通信息，选取适宜的出行方式，合理规划交通路线，一方面能够有效避免出现交通拥堵，另一方面也能够改善人们的出行体验，提高城市形象。此外，在许多企业行政部门的档案管理上，也能够将计算机数据挖掘技术应用到其中，能够改变传统档案管理方式，能够实现对档案信息的检索与查阅，不仅能够降低工作强度，还可以提高工作效率。
3.2市场营销过程中应用挖掘技术
对于市场营销的运营工作，以整理和统计信息为主，把市场信息的调查结果当作决策分析依据，给企业后续的营销方案提供发展方向。现阶段，移动支付作为相对流行的支付手段，对人们的日常出行加以简化处理。网络营销商得到人们进行微信支付和支付宝支付的相关信息，营销商统计与归纳多种类型的消费信息，构建完整的数据信息库。接下来通过数据挖掘技术进行科学利用，得到具备价值的数据信息，分析消费者人群的不同消费倾向，明确消费者的实际消费情况，给企业今后的营销方案制定提供条件支持。
3.3人事管理过程中应用数据挖掘技术
如今，社会在不断的进步和创新，我国人们的整体经济水平也有所提升，在很大程度上推动企业和单位的运作，甚至相关的企业以及单位构成巨大的结构体系。我国市场竞争环境比较严峻，若企业想要以选拔人才的方式进行竞争力提升，需要与时俱进的完善人力资源管理体系。评定人力资源单位的工作者工作效率，科学的运用计算机数据挖掘技术，最大化减少人力资源管理单位一的工作量，由此实现工作效率提升的目的。通过计算机数据挖掘技术，迅速地得到工作者信息资料，规范化的判断工作者拥有的工作态度以及工作潜能，完善现有的人是评定结构体系，便于企业长久运作。
3.4金融方面
计算机数据挖掘技术不仅可以应用在市场调研和电信服务上，还可以应用在金融方面。对于一个公司而言，利用数据挖掘技术建模股票整个生命周期，能够有效预测公司股票的走向。在选择投资项目后，利用数据挖掘技术预测该项目可能带来的风险，并对其进行各式各样的风险类比，找到可能存在的问题，可防止公司投资错误，减少不必要的损失。一些高危行业可以通过数据挖掘技术进行建模，分析和预测周围环境状态，保护工作人员的安全，促进企业长久发展。
结束语
综上所述，计算机领域突飞猛进的发展生成相关的计算机数据挖掘技术，将此种技术广泛的运用在多个行业中，对企业的项目管理提供参考条件，便于增强企业决策质量和管理水平。相关人员需要进一步探索计算机数据挖掘技术的研发与应用，赋予计算机数据挖掘技术更多的性能，动态化掌握企业建设过程，不断提高企业综合效益。
参考文献
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