文/陈宇展

1 大数据分析挖掘系统主要组成部分

大数据分析挖掘系统的主要组成部分，包括知识库数据库模式评估以及服务器等4 个主要组成部分，通过这4 个部分才能够在海量无序的数据以及信息当中选择出最为有效的信息，同时根据决策的方向而制定出一个较为有效的参考方案，其中在大数据分析挖掘技术内容当中，数据库主要的作为依托的对象，负责收集所需要的数据，同时对涉及到数据进行储存以及进一步的分析，以及综合从而更好的帮助决策者进行决策以及分析，而服务器则主要的提供相应帮助有关数据的分析以及综合，同时还能够根据用户发出的指令，对于信息进行提取，在进行数据的收集以及胎儿过程当中，主要来使用了知识库，从而对于所需要的多个数据以及信息进行分析归纳以及整合而进行模式评估则是需要根据搜寻者之前所搜寻的，判断出其大致的兴趣之后进行度量而完成整个数据的寻找以及整合处理，从而确定出具体的评定参数。

2 关于大数据分析挖掘技术的概述

数据分析技术者就是对于如今已有的数据挖掘以及积极学习技术不断的进行改进，并且开发出一种新型的对数据进行挖掘的技术。比如说可以通过特殊组挖掘图形挖掘以及数据网络挖掘的方式达到这一目的，从而突破原有的数据连接以及相似连接的数据融合技术针对于用户的网络行为以及兴趣，还有情感语义进行分析，等通过对于有关的领域进行研究，更进一步的改进数据挖掘技术，从而能够在大量的模糊不完整以及随机的数据网络中提取出自己所需要的，但是隐藏极深，虽然说在广大数据当中，这些信息以及知识始终处于隐藏状态，并不能直观的感受到，但是这也是一种潜在的信息，以及只是具有了一定的利用价值而在进行大数据分析挖掘过程当中所使用的技术可以有多种的分类方法再进行数据的过程当中可以通过数据汇总以及聚集等，在进行规则的关联之后，通过建设出数据模型等，从而出现异常状态时，及时的发现并进行解决。

而在数据挖掘的过程当中，分析从数据库当中所提取出来的数据，从而进一步的分析数据挖掘的主要目标之后通过etl 来进一步的分析挖掘算法，具体宽度之后对于数据进行挖掘，而在传统意义上常用的数据挖掘软件，只能够处理三个计算机当中的小型数据，正因为这一局限性想要进一步的分析以及挖掘大规模的数据，就需要使用抽样的方法，尽可能的使得最终所获取的数据具备有准确性。

3 大数据分析挖掘技术在决策过程当中的具体应用

3.1 在教育行业过程当中的应用

大数据分析挖掘技术不仅仅能够应用于交通运输系统以及企业的财务系统当中，其在教育系统当中也发挥着重要的作用。如今我国加重了对高等教育事业的发展力度，为了学生能够自主的成长以及承载胜利的一个较为轻松并且自由的环境，但是在轻松所有环境的背后，也给学校的管理工作带来了较大的困难，在如期重大高校都设置了学生卡管理系统，对于学生的日常签到、宿舍住宿、饮食以及门禁等都通过校园卡来收集数据，判断学生是否遵从学校规章制度，而通过对于校园卡打卡情况判断数据的传输，将大数据分析挖掘技术应用于其中，而构建出大学生网络数据中心以及大数据挖掘平台，从而更好的完成教育管理工作。

对校园卡数据进行分析，通过数据统计、人工智能以及可视化等方式进一步的挖掘数据，同时在很多领域当中使用数据挖掘技术都有着不同的分类，其中所涉及到的算法，其中要注重部分为输入、输出以及处理三大部分，而对数据进行挖掘的方法可以分为统计方法、神经网络方法、数据库方法以及机器学习方法等四大方法，而在所获取的数据库以及数据源当中包含着各种种类，因此在对于大学生日常行为以及生活习惯进行数据挖掘过程当中，针对于其针对对象也有了不同的理解，可以将数据挖掘当中的各项分析方法进行详细的分类，因为数据库分析方法在数据分析以及化解过程当中是中心步骤，而神经网络方法则通过构建起神经网络，进一步的对信息进行挖掘。

对大学生使用校园卡通过对其日常签到以及上网，还有宿舍出门等信息进行充分的挖掘以及分析，同时与学校当中的后勤及管理人员联手，寻求相关的数据，而通过所设计出来的数据构建其意见的模型，定期对数据进行分析整理及合并，从而做好大学生日常行为的有效管理，在学生出现失联或者是离校的问题时，采取一定的预防措施及时发现，从而采取有关的措施及时应对。如果在数据系统出现异常时，通过使用短信、微信以及QQ 信息等方式，将信息发到辅导员处，并且在警报系统当中备案，进一步的归纳以及整理学生失联问题的成因，从而为辅导员针对于这一问题提供了有效的依据，也能够在学生实践过程当中发挥良好的意见功能，做好高效的管理工作。

在教育行业，使用大数据分析挖掘技术，能够实现教育资源向数据价值的最终转变，从而更好的发挥数据挖掘的重要作用，从而使得教学领域当中的教学方式不断的发生变革，并且不断优化课堂教学方式，获取更高的教学效果，提高教学质量。而通过对于教育过程当中所产生的大数据进行科学文化教育以及自适应学习，从而阐明了大数据在教学领域当中具体应用的重要意义，进一步的加快了教学领域当中大数据分析挖掘的进程，使得教学领域发生重大突破，然而由于大数据过程中存在了一定的技术缺陷以及人才缺失，这些问题可能会影响到大数据分析挖掘的广泛应用，延迟了教学领域发展的效果。因此就需要将数据挖掘结束以及教学大数据的应用，保持着同一步伐进一步的提高最终的教学成果。

3.2 大数据分析挖掘技术运营与财务系统决策

在大数据背景之下，人们有着更为方便并且快捷的渠道获取大量的数据，但是因为数据的量过于庞大，但是其中却掺杂了大量的无用信息，因此人们迫切的需要寻求一种挖掘以及分析的方法，从而能够在这段的时间之内获取自己所需要的大量的个性各异的数据，同时能够根据自己的要求对数据进行分析以及筛选，最终获取有一定参考以及利用价值的信息。而在这种情景之下，可以通过使用大数据分析挖掘技术，进一步的将大量的数据转换为自己所需要的数据并且进行储存，能够从巨量的数据当中提取出自己需要的信息，并且构建出一个智能分析体系，从而更好地进行算法的优化以及数据模型的建设，使得数据挖掘技术应用于财务系统当中。如今随着信息化以及互联网的快速发展，大数据分析挖掘技术应用于各行各业当中，无论是事业单位教育部门还是行政单位当中，都构建出了一个较为完备的电子化财务系统，从而使得对财务进行管理的效率得到了快速提升，进一步的解决掉财务决策的风险，而如今随着各种信息树木逐渐增多并且趋于不确定性，财务部门的有关人员可以通过使用大数据分析挖掘技术对于各种信息进行挖掘，同时建立企业模型进行分析及整合为后续的决策提供较为精确的信息以及数据支撑。比如说需要对投资进行管理时，可以在投资之前就使用大数据分析挖掘技术，对于外部的市场环境以及整体的市场导向进行探究，从而寻求在投资过程当中可能出现风险的种种因素，或者针对这些因素，制定出一个有效的符合如今市场经济的投资战略，从而达到利润最大化。同时在统筹决策的过程当中，也可以使用大数据分析挖掘技术，进一步的探究统筹的数据以及导向，从而尽快的达到最终的目的先去最合适的统筹方法，进一步的降低所投入的资金以及成本。

3.3 大数据中的算法分析

在大数据中，常见的算法分析有许多，具体为：

（1）分类分析。在分类分析中，企业能够利用大数据技术将不同类别、不同层级的客户进行分类，帮助企业获取到不同的算法。

（2）回归分析。回归分析是企业在大数据技术中应用最多的数据技术之一，它能够利用函数将相同数据表达的数据进行归类处理，并反映出相同属性之间的数据关系，为企业针对特定群体进行数据决策提供支持。

（3）关联规则。在关联规则中，大数据技术能够为用户推送其目前浏览的数据的相似数据，并逐步分析客户的具体需求，将数据推送更加精准。

（4）神经网络算法。神经网络算法所应用到的人工智能技术和AI 技术是我国的最新科技，也是大数据技术未来的发展方向，它能够针对不全的、模糊的信息进行分析，并将数据进行分类以及分析，并帮助企业分析用户的实际需求，在企业的实际决策中发挥了重要的作用。

4 结束语

从上文可以看出，在如今的信息化时代当中，想要使我国的各个行业领域不断的向前发展，就需要应用到大数据分析以及挖掘技术。从而能够使得挖掘者从海量模糊不确定的信息当中挖掘出自己所需要具备有一定利用价值的信息，从而更好的为用户下一步的决策提供充分有效的数据。保证通过使用信息化以及大数据分析挖掘技术，使得人类未来的生活朝着便捷、个性方便的方向发展。