宋建英

（太原学院 山西 太原 030032）

1 引言

在社会发展与时代进步中，每一项技术进步都会伴随产生出一系列产品与服务，但也导致了资源和能源消耗的急剧增加。虽然各种技术的革新可以提升资源与能源的使用效率，但人均能耗一直处于不断递增的状况。合理的需求侧能耗是提高建筑能效的关键，而供给侧能耗是提高建筑能效的关键，为了实现建筑节能模式由供给侧向需求侧的转变，有必要描述特定室内环境的能耗特征，以便从需求侧评价建筑能耗的合理性，准确识别能源浪费的因素和原因[1]。

城市化进程的推进下，建筑业得到了快速的发展，而建筑能耗方面的问题也日益突出。据相关调查，建筑能耗在能源消费总量中所占的比重不断上升，给能源使用造成了巨大的压力，作为建筑能耗的主要组成部分，建筑运行能耗浪费现象特别严重，大约占到建筑总能耗的80%左右。因此，提升对建筑节能的意识与认知，是发展资源节约型社会与经济发展的必由之路。如何快速有效地从海量数据信息中提取挖掘出价值数据，发现建筑能源使用中存在的问题，提升建筑能源的高效合理使用，俨然成为建筑业面临的关键问题。

2 数据挖掘概述

数据挖掘属于综合性较强的交叉学科，它是通过大数据中的算法发现具有潜在价值数据的过程。运用统计学、专家系统、模式识别和数据库技术等方法，搜索隐藏的信息和规则，目前在各领域都获得了广泛的应用。……