韩小龙

（宝鸡文理学院 陕西 宝鸡 721000）

1 引言

信息化时代的到来，使得数据信息的重要性越发突出。在现代社会背景下，数据信息既可以是支持现代科学技术发展的载体，也可以是推动行业创新发展的动力，还可以是保障社会和谐发展的基石。若充分发挥数据信息的价值与作用，则需要对数据挖掘技术等先进技术进行合理利用，故而有必要对基于数据挖掘技术的信息处理分析进行研究[1]。

2 数据挖掘技术概述

所谓数据挖掘技术，简单来说就是基于计算机信息技术对大量、随机的实际应用数据中提取有用信息的技术，广泛包含统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统、模式识别等诸多模式，并且可分为统计分析法、神经网络法、遗传算法、决策树法等方法。随着大数据时代的到来，整个社会所面临的信息数据量呈现几何级的增长。一方面，海量数据中难免包含无用信息，需要借助数据挖掘技术对有用信息进行快速、有效挖掘；另一方面，海量数据之间有着各种难以直接发现的规律、关系等，借助数据挖掘技术能够有目的地对这些规律、关系等加以发现和总结，进一步提高数据信息的可利用价值。通过数据准备、数据挖掘以及结果评价和解释，对数据中的有用信息进行有目的、针对性地搜集、整理与处理，并将这些信息转化为更容易被人所理解的形式，真正做到为人所用。

一般而言，数据挖掘包含确定业务对象、数据集成、数据选取、数据预处理、数据挖掘以及评价和解释多个阶段，并能根据数据挖掘结果实现预测、聚类关联分析、异常检测等重要功能。……