大數據挖掘關鍵技術研究

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關鍵詞：大數據技術數據挖掘數據采集海量異構數據數據可視化

引言

在云計算、物聯網等一系列信息技術快速發展的方向，各種移動智能設備、傳感網絡、電商網站、網絡社交在運行的過程中時時刻刻產生數據，這些數據發揮出了重要的作用。大數據的體量越來越大、類型越來越多，逐漸影響各行業的生產與發展。只有掌握大數據挖掘的關鍵技術[1-11]，才能更好地發揮大數據的價值。本文首先針對大數據的定義和特征進行了分析。

1大數據技術與數據挖掘

當前時代背景下，大數據不僅滲透到了行業的各個領域也進入到人們的生活生產之中，大數據已經是一個社會所討論的熱點問題。具體來說，大數據是指所涉及的數據規模巨大，并且無法利用主流軟件工具在短時間內進行管理、處理和挖掘的數據，通過企業的經營和決策將之轉換為有用的信息。大數據的特征主要體現在4個方面，（1）數據體量巨大，針對大數據的體量衡量已經由TB躍升到PB級別。2（）是大數據的數據類型具有多樣性的特征，根據社會的各個行業分類不同，大數據的類型分類也有所不同，例如包括了傳統格式化的數據類型，也包括來自互聯網的視頻圖片、位置、網絡日志等。（3）大數據具有極快的速度，即處理速度快。（4）大數據具有較高的應用價值，大數據的特點還體現在追求高質量的數據方面，這也是大數據的基本特征。大數據挖掘與分析的意義。在進行大數據挖掘的過程中，數據分析設計核心流程，在互聯網迅猛發展的當下數據分析的需求越來越高，同時信息數據也產生出了巨大的價值。在長期發展的過程中大數據已經逐漸演變成一種產業，在產業中利潤最高的地方便在于如何提高數據的分析能力，通過對數據的分析與挖掘，能夠挖掘出數據的更多潛在價值，在當前的大數據時代，針對數據進行挖掘與分析是實現數據價值的重要環節，也是決策的重要決定性元素。針對傳統的數據進行分析主要是針對結構化的數據進行分析與挖掘，并且在長期應用的過程中形成了成套的分析體系。但在當前的大數據時代，由于數據體量不斷增多數據類型越來越多，也使得半結構化和非結構化的數據不斷增長，導致傳統的數據分析技術面臨巨大挑戰和沖擊。因此，只有探索基于大數據挖掘的數據分析技術，才能夠滿足大數據挖掘的現實需要。

2大數據挖掘的關鍵技術

2.1大數據的采集

針對大數據采集是實現大數據挖掘的基礎和前提，在數據采集的過程中需要根據不同的需求對數據進行識別和感知，首先在基礎支撐層可以針對平臺中所蘊含的數據進行必要的核對，在此基礎上根據數據庫技術借助運營商上對網絡數據進行處理，使之更好地滿足實際需求，在數據整合處理的過程中，通過企業的決策信息使之更好地指導企業的發展提高企業自身的運營能力。在大家的互聯網時代，每天都會從互聯網上產生海量的數據信息，這些數據一方面滿足了客戶的需求，另一方面企業通過對這些數據信息進行設計，能夠發現更具有潛力的市場，從而展現出更高的價值。當前，在數據采集的過程中，單一用戶位置、信息價值等蘊含的數據含量價值相對較低，而為了更好地提高數據整體的價值，需要從更加多元的角度出發進行數據收集。尤其是在當前的網絡環境下，借助聚類和關聯的分析能夠收集到更加完整的數據，使之更好地展現其價值。

2.2大數據預處理技術

大數據預處理技術是在數據挖掘前對數據進行前期清理、集成、歸納。通過大數據預處理技術，能夠針對海量的數據信息進行審核和價值分析，總有篩選出有用的信息。通過大數據數量的增加對各項數據進行綜合匯總，進一步提高數據處理的效果。應用大數據預處理技術的過程中也分為前期處理、中期處理和后期處理。（1）前期處理是借助大數據挖掘技術針對實時數據進行挖掘，從而實現數據信息的分類和整理工作；（2）中期處理是數據處理的過程中，針對非結構數據對數據進行有效預處理，并且選取數據核心中的數據量，為接下來的核心流程做好準備；（3）后期數據處理是根據數據庫中的持續支持和關鍵數據，通過有效整合對數據進行必要挖掘和搜索。

2.3大數據管理技術

借助數據管理能夠幫助信息數據在復雜的應用系統中，多樣化的互聯網設備，對海量的數據進行收集匯總。物聯網系統中的數據復雜多樣，隨著互聯網技術的不斷發展，對于各類數據的應用場景也在不斷演變，使得數據的類型越發多樣。因此，只有借助大數據管理技術從不同的維度出發對數據進行有效的分析和管理，才能對數據進行高效整理，從而根據不同行業的需求挖掘相應的技術，根據具體設計的系統框架提高數據的利用價值和效率。

2.4大數據處理和可視化技術

大數據信息具備快速處理的特點，因此在進行數據信息整理的過程中，如果針對數據信息不能及時處理，那么有用的數據信息可能因此錯過，進而難以展現其數據價值。因此，在數據處理的過程中需要針對數據信息進行實時挖掘，也要進行在線管理，這樣才能保證數據質量不斷提升，進一步提高數據的利用效率。不僅如此，針對數據算法和數據模式進行有效分析的過程中，借助數據的可視化技術能夠將計算機的融合與認知功能進行進一步提升，采用人機交互的方式對數據進行有效整合。

2.5海量異構數據處理

互聯網的飛速發展使得海量機構數據的種類越來越多，數據的類型也越來越繁雜，這就需要加快數據處理的速度才能提高數據挖掘的效果。但從現實情況來看，在數據處理的過程中由于技術和理念的落后，經常會降低數據信息的使用價值，因此這就需要借助大數據技術對信息進行有效的處理通過集成模塊和數據庫整理，實現數據的深度融合，進而更加有效的利用數據。在數據處理的過程中借助必要的探測模塊，能夠針對數據劃分出在線時間、進行時間和離線時間，這樣能夠進一步提高數據的分析和計算能力，進而最大程度挖掘出數據的價值。

3結語

在當前時代背景下互聯網和信息技術飛速發展使得數據信息發揮出了更大的價值，然而實現這種價值的前提是對數據進行有效的挖掘和處理，加之數據應用的范圍越來越廣泛，傳統的數據處理方法已經難以滿足大數據時代信息數據處理的需求。因此，大數據挖掘關鍵技術尤為重要，通過分析大數據挖掘與分析的關鍵技術，能夠更好地管理大數據，挖掘數據信息，使之更好地服務于企業和社會的發展。

參考文獻

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作者：迎梅 單位：呼和浩特民族學院