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在人類生活和社會生產的各個行業中都需要運用到大數據，極大提高了人們的生活質量和社會生產的效率[1]。但是當今社會是技術更新日新月異的時代，為了促使大數據更好為人類提供服務以及促進其自身的不斷崛起，需要挖掘更加豐富、有效且多元化的數據信息內容，才能滿足社會發展的需求，也能有效鞏固大數據在社會發展中的重要地位。

1相關概述

1.1大數據

大數據又被稱為巨量數據，其是在物聯網、云制造技術影響下產生的一種新型的信息處理模式，通過分析信息資產的變化規律，從而使信息處理具有更高的流程優化能力和決策洞察能力。

1.2大數據崛起

大數據風暴已影響到全世界的各個角落，在社會中的各個領域都需要通過數據分析各行業的運營情況，并根據數據分析結果作好相應的決策與判斷，因此，大數據已在社會中得到廣泛使用并快速崛起。企業通過將所有的業務數據信息進行整合分析，形成高速、真實及多樣的管理模式，將能有效降低企業業務操作的資源損耗，同時還能有效提升企業工作的質量和效率[2]。

1.3數據挖掘

數據挖掘技術是一種新興的科學技術，是由網絡技術發展而來的，其不僅能用來分析具有特定規律的事物，同時對于數據量較大且復雜的數據信息其也能發掘其中的聯系，并利用有效的技術手段，將復雜的數據信息從數據庫中抽離出來，采用自身的編輯、處理及合成功能集合數據信息，供人們分析和使用[3]。

1.3.1基本特點

數據挖掘也可以被理解為數據分析，它的主要特點是能夠對數據庫中的各項數據進行分析、抽取、模型處理以及轉換等，提取其中的關鍵性數據輔助人們進行企業生產決策，并能取得良好的效果。相較于傳統的數據分析，其是在數據未知的情況下進行信息挖掘，因此，數據挖掘的三大基本特征是未知、實用性強、有效。在進行數據挖掘過程中可采用分類、聚類、決策樹、關聯規則等多種不同的分析方式進行數據信息發掘。

1.3.2基本步驟

數據挖掘一般分為數據準備、數據挖掘、運用管理、計算知識提取數據信息三個步驟。（1）數據準備，也就是要明確數據目標，在數據庫中檢索出符合條件且能被運用的數據，并做好分類、編輯等準備工作。（2）數據挖掘，根據數據挖掘的要求和目標，選擇科學、合理的分析和計算方法，找出數據信息的特征和數據之間的聯系，并歸納數據的應用價值表現[4]。（3）運用管理、計算知識提取數據信息，對于數據信息的總結還需進行實踐與評估，也就是將得出的數據結論運用到實踐工作中，通過實踐結果判定其數據發掘分析過程的正確與否。

2數據挖掘的應用

數據挖掘被應用到市場營銷、工業制造、科學研究、教育領域、醫學領域、通訊行業以及網絡技術應用等多個領域，對行業發展具有重要影響。（1）市場營銷是最早開始使用數據挖掘技術的領域，也是目前應用大數據最多的領域，市場營銷工作要取得良好的營銷效果就必須充分發掘用戶的消費習慣和分析其消費特點，而這些結論都需要通過對其消費的數據信息進行深入的分析，了解其中的規律，以此來判定用戶的消費需求和消費能力，從而改進或轉變企業的營銷思路，提高企業營銷業績。通過數據分析的延伸，在市場營銷方面已不僅僅包含傳統的實體物品營銷，對于銀行、保險、電子商務以及金融領域，也可通過數據挖掘和分析市場經濟的走勢，為自身行業客戶帶來經濟利益的同時，也有效促進了自身行業的發展[5]。（2）工業制造，通過分析工業制造行業的各種零部件生產數據以及分析產品缺陷，能夠快速找出影響產品生產率的相關因素，在后續的工作中則會盡力減少和避免因素影響對產品造成的損壞，從而有利于提高工業產品的生產效率和良品率，將能有效促進企業的快速發展。（3）科學研究，科學研究一般都需要進行大量的數據觀測和實驗論證，才能獲得有效的科學結論和找出某種事物的科學發展規律，而數據觀測和實驗論證都離不開數據的支持，利用數據挖掘技術能夠快速找出科學數據之間的聯系、變化規律以及科學家肉眼無法識別的科學知識，通過對相關數據信息進行科學的分析和計算，能有效降低科學研究的難度，使科學研究變得更加直觀和簡便。對于DNA數據、外空星體數據的探索，采用大數據分析相較于傳統數據分析容易得多。（4）教育領域，其涉及教學資源的最優化配置、教學管理方式、學生心理發展狀態、學習情況、教學評價以及綜合素質發展等多項教學工作內容，為了使各項工作都能和諧、穩定、健康進行，需采用數據挖掘技術來實現教學管理者統籌和規劃各項工作。（5）醫學領域，醫學數據和決策的正確與否與人類的生命安全息息相關，為了保證醫療決策數據的準確性和高效性，可采用數據挖掘技術對醫療信息數據進行有效的分析，為醫療決策提供安全保障[6]。（6）網絡技術應用，數據挖掘技術是由網絡技術發展而來的，因此，其與網絡技術是相輔相成的關系，一方面網絡技術的快速發展能有效促進數據挖掘技術的提高，另一方面數據挖掘技術可提高網絡技術的發展速度，通過數據挖掘能有效提高電子商務、搜索引擎等相關網絡技術的使用效率，例如得到用戶需搜索的信息便可通過數據挖掘技術中的預測分類算法來實現。（7）通訊行業，通訊行業與網絡技術和數據挖掘技術的發展都有著必然的聯系，其不僅包含了市場營銷，還包含了通訊技術和服務，而這些資源要進行有效和無縫連接需將行業內大量的復雜數據進行集合，找出各項數據信息的發展規律，然后作出正確的決策。例如，對于用戶通信行為、系統負載、企業利潤率、數據通信容量和速率等數據信息，需采用聚類方法和孤立點分析的方式，找出行業內的異常狀態和影響行業發展的因素，從而能夠及時采取有效的措施解決制約問題，促進通訊行業快速發展。

3大數據崛起與數據挖掘的關系

3.1大數據的崛起離不開數據挖掘的支持在人們的生活和工作中都需要應用到數據，數據的變化代表著人們行為的改變以及社會生產力的變化，而人類進行生產最主要的目的在于促進社會經濟的不斷發展，因此，需要對各項生產信息數據進行深入和有效的挖掘和分析，找出事物之間的聯系和生產變化的規律，目的在于根據現有的規律，預測其未來的發展方向，因此，數據挖掘技術越來越重要。而數據挖掘技術的重要性使人們對大數據的作用有了更加全面和深刻的了解，因此，要不斷提升自身的數據挖掘能力，從而促進大數據技術不斷崛起[7]。3.2大數據崛起有助于提高數據挖掘的工作效率任何一個實力雄厚的企業，其自身的技術能力一般不會太差，大數據崛起就說明了大數據挖掘技術已變得相當規范，從大數據技術被廣泛運用到各行各業中可以看出。并且大數據的崛起，使得大數據分析的各方面技能都相對成熟，其能使數據發掘工作變得更加實用和高效，從而更好為人們提供優質的數據信息服務。

4結語

當今社會是知識、數據爆炸的時代，大數據知識和技術的快速發展改變了人們原有的生活和工作方式。其被廣泛應用于市場營銷、工業制造、科學研究、教育領域、醫學領域、通訊行業以及網絡技術應用等多個領域，有效推動了社會經濟的快速發展。而大數據的崛起與數據挖掘技術又有著密切的聯系，數據挖掘技術的快速發展使得大數據能夠為人們提供實用和高效的數據信息服務，從而使人們在生活和工作中，能夠利用數據變化的規律或事物數據之間的聯系，研究出其未來的發展趨勢，從而作出正確的決策，因此數據挖掘技術能有效提高人們的生產、制造水平和效率，并且能為人類企業生產的決策提供科學、合理的數據依據，使得人類的各項活動能夠安全、快速開展[8]。

作者:徐軍 單位:太湖流域管理局水文局

參考文獻

[1]盧建昌,樊圍國.大數據時代下數據挖掘技術在電力企業中的應用[J].廣東電力,2014(9):88-94.

[2]馬遙.計算機數據挖掘技術在CBA聯賽中的應用理論研究[D].鄭州:鄭州大學,2014.

[3]曹莉.芻議大數據時代的數據挖掘與精細管理[J].經營管理者,2013(18):191-192.

[4]李平榮.大數據時代的數據挖掘技術與應用[J].重慶三峽學院學報,2014(3):145-147.

[5]韓英.淺析大數據時代的數據挖掘與精細管理[J].成都航空職業技術學院學報,2013,29(4):63-71.

[6]丁巖,楊慶平,錢煜明,等.基于云計算的數據挖掘平臺架構及其關鍵技術研究[J].中興通訊技術,2013,19(1):53-56,60.

[7]趙倩倩,程國建,冀乾宇,等.大數據崛起與數據挖掘芻議[J].電腦知識與技術,2014(33):7831-7833.

[8]王元卓,靳小龍,程學旗,等.網絡大數據:現狀與展望[J].計算機學報,2013,36(6):1125-1138.