摘要：随着我国科技事业的不断发展，人们进入了信息化时代，互联网逐渐渗透到各个领域，带领人们走入大数据时代。互联网为数据挖掘技术提供了十分丰富的资料来源，这些资料会随着实际情况不断更新，最终形成更加完善的信息资料库。基于此，文章就数据挖掘技术的功能和应用展开了论述。

关键词：数据挖掘;技术功能;应用研究

计算机数据挖掘技术，已经渐渐地融入到各行各业当中，它对于社会的快速发展，以及创建和谐社会方面都存在着积极作用。 与此同时，面对社会当中各种各样的数据，其中有一部分数据是没有过多效益的，因此若想要将其中存在一定效益的数据提取出来并进行分析，就需要计算机数据挖掘这项技术，可以对有效数据进行不断挖掘。数据挖掘技术是一项对数据进行处理的技术，主要功能就是在一些模糊的、有噪声的、无实在效益的数据当中挖掘出所需要的数据。计算机数据挖掘这项技术并没有非常悠久的发展史，但是发展速度却非常快。这项技术当中融入了大量的新型技术，几乎涉及了各行各业。

1 数据挖掘技术的功能与开发

1.1将数据挖掘的功能

数据挖掘技术有各种各样的功能，包括数据分类、数据估计、数据预测和数据关联分组等，这些功能在不同的领域发挥着与众不同的作用。正因为数据挖掘具有这样的功能和作用，才会被各个领域所应用。首先，数据挖掘可以进行数据分类：它可以将研究的对象按照不同的属性和特点进行分类，最终建立不同种类和类别组。例如，把数据挖掘技术运用到教育领域，可以把它按照教育程度进行数据分类，向不同年龄段的学生推荐相应层次的教学课程;其次，可以进行数据估计：根据它连续性的价值数据资料，来获取它未知的价值。再者，可以进行数据预测：通过之前一系列实际的数据，推测它未来价值的变化。最后，也还可以进行数据关联分组：把相关对象放在一起，设计能吸引眼球的产品组合，提高购买率 。

1.2将数据挖掘技术进行可视化研究

对于计算机数据挖掘技术的开发工作，首先需要对这项技术进行深入的了解，才可以更好地把握住这项技术，使其变得更加优质，最后应用到社会上的不同行业，为社会做出更多的贡献。比如，可以将这项技术可视化：在所有的数据当中，大部分的数据没有特别显著的特征。这项技术能够利用图表等形式将数据显示出来，且对数据进行实时显示，使人可以直观地观看到数据的特性。图表分为许多种，有柱形图、拆线图、饼图、条形图以及散点图等。如今，可视化这项技术还存在着许多的漏洞，還有许多的问题需要去解决。

1.3通过在计算机联机处理来增强应用

这种处理数据的方式，是通过计算机联机实现的，是处理数据方式中的其中一种，当客户在通过联机进行分析时，需要不断地积极配合，同时也要自行提出有关数据处理的一些要求，从而通过联机处理来解决这些问题。决策树以及神经网络决策要可以尽可能最大化地规避项目风险。还能够直观地通过图示的方式传达信息背后的价值，显示出项目所有可供选择的行动方案，行动方案之间的关系，行动方案的后果以及发生的概率，甚至是每种方案的损益期望值。计算机数据挖掘技术运用这这些方式，对数据进行分析以及处理，同时开展数据的分类和归纳工作。

2 数据挖掘技术的应用范畴

2.1数据挖掘在教育领域的应用

如今数据挖掘技术把人们带入一个新大数据时代。在教育领域中就很好地体现出了数据挖掘技术在互联网中的应用，它改变了以往传统的教学方式，弥补了传统课堂教学所带来的弊端，它把传统、局限的小课堂转变成为与世界接轨的大课堂，与此同时，还把各个领域的教学内容汇总化，使不同类别、不同学科的教学内容都全部展现在互联网中。它成功带动了网络教育的发展，并且这种教育方式受到了人们的一致好评。互联网给学生提供了多种多样、丰富的知识资源，数据挖掘技术给教育领域提供了更大、更好的发展空间。在传统的教育领域中，大部分学习者都是在教学课堂上学习，如今学习者就可以应用互联网技术进行相关学科知识内容的学习，并且对较难、不理解的知识点可以利用互联网技术反复的观看和研究，这样大大提高了教学质量和教学水平。

2.2数据挖掘在视频、音频播放与推荐领域的应用

近年来在网络视频播放平台和音乐播放平台中有大部分的人点击视频和音乐的数据量逐渐增多，这使视频与音乐网络平台不仅得到了迅速的发展，而且还把听众喜欢的视频及歌曲进行反馈分析。对于各大视频与音乐平台来讲，视频资源、音乐资源和用户体验度是反映一个平台的好坏的重要指标。可以把视频资源、音乐资源和用户体验度进行数据挖掘分析和整理，一方面它可以更好地分析出当下最流行的视频和歌曲，提高网络视频和音乐平台的整体点击率，另一方面通过听众经常所观看的视频类型和听取的歌曲类型和歌手进行数据分析，更好地为观众和听众提供相似和类似种类视频和曲风的歌曲和歌手，还可以随时更新视频、新歌的发布，为观众与听众提供更多需求。通过数据挖掘技术在影视、音乐领域的应用，它不仅推动网络视频与音乐平台的全面发展，还向用户推荐满足自己需求的作品，满足人们日益增长的精神文明需求。

2.3数据挖掘在金融投资领域与市场营销领域的应用

计算机数据挖掘技术在金融投资行业，大部分工作集中开展股票交易与金融投资等领域。通常情况下，计算机数据挖掘技术的工作主要是通过对数据进行处理与分析后，对未来的发展趋势进行预判。对于金融投资来说，存在着巨大的风险，在开展投资工作之前，一定要对数据进行分析，对于那些很有可能出现的问题，做出一系列的预防措施，从而寻找出一个正确的投资道路。计算机数据挖掘技术可按照金融领域的发展趋势，对于投资方向进行预测。自从市场营销行业诞生以来，所收集到的数据日益增加，它的数量已经远远大于人类可以控制的范围。在这种情况下，就需要使用计算机数据挖掘技术对其进行处理与分析。对于用户购物消费行为，以及日常消费的习惯进行数据分析，对这些数据进行处理与归纳，可以在很大程度上提升企业的影响力、加强企业竞争力。另外，利用计算机数据挖掘技术大大提高了员工的工作效率，可以预测客户的购物需求，还可以掌握客户的兴趣爱好，从而为客户制定一个切实有效的购买计划。

2.4数据挖掘在移动通信领域的应用

用户操作行为分析。维系移动通信业运营的主体是用户，只有消费群体对移动业务认可，然后做出相应的支付行为，才可对企业资金链进行填补，以满足后续业务的运营。为此，用户各项操作行为产生的信息对于通信行业来讲则属于主要研究方向，在数据挖掘技术的应用下，依托于数据信息的精准算法，可对用户在通信领域内的各项操作行为进行分析，如消费行为、生活行为等，在大数据信息的处理下，数据挖掘技术在移动通信业中的应用研究。在数据挖掘技术的应用下，可依据业务预期开展中的数据信息，与往期业务开展所产生的数据信息进行比对，重新制定或完善业务方案，再通过市场精准投放来获取相应的经济效益。

3 结语

随着科技的快速发展，计算机技术已经渐渐融入到社会上的各行各业当中，计算机技术的出现改变了人类的生活方式，为人类的生产生活带来了巨大的便利。计算机数据挖掘技术，在计算机技术当中扮演了一个举足轻重的角色，是当中十分重要的一个组成部分。现如今，它获得了众多好评，也受到了越来越多的关注，为社会做出了许多贡献，它的出现在一定程度上推动了社会的快速发展。;

参考文献

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作者简介

周南，出生年月：1986年7月，籍贯：湖南衡阳，性别：男，民族：汉，单位：湖南交通工程学院，职称：讲师。