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統計預測與決策論文范文第1篇

【關鍵詞】 計算機 數據挖掘技術 開發

引言：計算機數據挖掘技術是基于計算機原有的功能基礎之上，融入了一些統計學理論，使人們可以利用數據挖掘技術在眾多的計算機系統內部的信息中抓取自己需要的信息和數據。計算機數據挖掘技術的出現極大的促進了社會整體的進步，引領了社會各個領域內的數據量潮流，人們要想在無限的數據中采集有用信息，就必須深入計算機數據挖掘技術的開發研究。

一、計算機數據挖掘技術開發流程

1.1明確數據挖掘目的

由于數據挖掘技術的功能是多種多樣的，所以在開發具體的計算機數據挖掘技術過程中需要根據自身需要明確數據挖掘目的，進而選擇對應數據庫。因為在開發過程中，不同的數據挖掘目標需要依靠不同的挖掘技術數據算法，如果目的不明很容易造成最終開發結果的偏差[1]。

1.2數據選擇和預處理

明確數據挖掘目標、數據庫后還要對所持有的數據進行選擇和預處理，數據選擇是要將數據中的部分信息納入數據挖掘研究范圍內，預處理是將這些數據中的錯誤信息進行刪除和修正，確保列下有用信息。

1.3數據挖掘

數據挖掘過程中要有兩個步驟，其一是根據挖掘目標確定接下來要利用的開發技術和采用的算法，其二是在確定了挖掘技術和數據算法后構建出數學模型，以此來推動挖掘技術的開發。

1.4評估結果

評估結果的最大作用就是對開發出的數據挖掘結果進行科學評估，對數據挖掘技術的開發成果進行檢測和驗證。如果數據挖掘結果不能夠達到數據挖掘開發目的要求，就要及時進行修正，如果數據開發結果符合數據開發目的要求，那么就可以將其投入到實踐應用之中[2]。

二、計算機數據挖掘技術開發

1、可視化技術開發。要想得到有效的信息，就需要從計算機系統中獲得的信息入手，但是當前的網絡信息中存在不少的隱性信息，這些信息的獲得就要依靠計算機數據挖掘技術。采用計算機挖掘技術可以有效的抓取隱性信息的某些特征，當利用散點圖的方式將這些隱性信息表現出來。所以可視化技術是計算機數據挖掘技術開發項目中的一個重點。

2、聯機分析處理。網絡是復雜的，其中的網絡信息和數據更是十分的龐雜，要想快速、準確的抓取到自己想要的信息，需要依靠聯機分析出不同地域和時段的多維數據，聯機分析處理方式需要依靠用戶的配合。在處理多維數據時，需要所有計算機用戶自行的使用或者篩選出分析算法，利用這些分析算法對數據做處理，這樣對探索數據也有巨大的推動作用。

3、決策樹。計算機數據挖掘技術的開發中需要對決策樹進行規則化建立，決策樹是一項重要的開發項目，因為決策樹的作用是發揮預測和分類的功能，對所處理的數據信息進行具體的預測和分類。目前開發的決策樹算法已經有很多種，主要有SLIQ、SPRINT、ID3、C4.5等，SLIQ算法具備連續性屬性，還可以對數據做出具體的分類，SPRINT算法與SLIQ算法有同樣的功能屬性，并且這兩種算法可以通過大型訓練集對決策時做出歸納[3]。

4、計算機神經網絡。計算機數據挖掘技術在開發之中借助了醫學神經系統的研究結果，將人體神經元研究脈絡通過技術處理形成了計算機網絡神經的研究，并且經過一系列的深入探索，目前已經取得了重大的成果。計算機中研發出的神經網絡是安全輸入、輸出和處理單元三種類型進行規劃的，這三個層面代表了計算機神經網絡系統，當前的開發結果中顯示，可以利用計算機神經網絡技術實現數據的調整、計算和整理。

5、遺傳算法。計算機數據挖掘技術的開發中借鑒了許多其他學科領域中的研究方向和理論，在自然學科中，生物基因可以通過遺傳中的不同變化促進后代的自我優化，利用這種思想理論，在計算機數據挖掘技術的開發中也可以通過對不同模型進行組合、演變來創新開發出新的數據算法。

結束語：計算機數據挖掘技術屬于當前社會中最重要的分析工具之一，數據挖掘技術已經被各個領域廣泛的應用，并且其功能得到驗證，極大的促進了社會行業的快速發展。隨著科技水平的日益提升，相信計算機數據挖掘技術將會得到更多方面的創新研究和開發，給社會帶來更大的促進作用。

參 考 文 獻

[1]夏天維. 計算機數據挖掘技術的開發及其應用探究[A]. 《Q策與信息》雜志社、北京大學經濟管理學院.“決策論壇――管理科學與工程研究學術研討會”論文集（下）[C].《決策與信息》雜志社、北京大學經濟管理學院：，2016：1.