數據挖掘理論在數據采集中的運用

　　摘要：在社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展的過(guò)程中，地理信息測繪技術(shù)也得到了迅速的發(fā)展。因此，在現階段地理信息測繪技術(shù)的應用過(guò)程中，就應該通過(guò)數據挖掘理論的應用實(shí)現數據的采集，從而實(shí)現科學(xué)化的信息技術(shù)處理。

　　關(guān)鍵詞：數據挖掘 數據采集 實(shí)踐應用 理論基礎

　　數據挖掘理論，可以在地理信息測繪的過(guò)程中，為測繪系統提供依據，而且也可以實(shí)現預測及決策的功能，而在理論依據應用的過(guò)程中為了得到有效性的信息，就應該建立數據采集平臺。但是，在現階段數據挖掘理論的應用過(guò)程中，仍然存在著(zhù)一定制約性的因素，為整個(gè)數據內容的采集帶來(lái)了制約性的影響，因此，應該逐漸優(yōu)化我國測繪地理信息事業(yè)的技術(shù)理念，從而在經(jīng)濟發(fā)展的同時(shí)實(shí)現數據挖掘的核心理念，如果在數據采集系統的應用過(guò)程中，沒(méi)有得到有效性的數據內容，就會(huì )為整個(gè)地理信息測繪技術(shù)的建立造成嚴重性的影響。因此，在現階段技術(shù)逐漸優(yōu)化的過(guò)程中，應該實(shí)現系統性、科學(xué)性數據挖掘理論以及數據采集平臺的建立，從而為測繪技術(shù)的應用營(yíng)造良好的空間。

　　一、數據挖掘的基本含義及功能分析

　　1.1 數據挖掘的基本含義

　　數據挖掘主要是指：在實(shí)踐過(guò)程中所產(chǎn)生大量的、模糊的以及隨機數據中，提取出隱藏在數據中的潛在性數據內容，對于提取處理的數據進(jìn)行系統性的分析，處理，從而發(fā)現數據與數據之間的關(guān)聯(lián)性，為地理信息測繪技術(shù)的優(yōu)化奠定良好的基礎。而且，在理論應用的過(guò)程中也可以實(shí)現新型的技術(shù)處理形式，同時(shí)也可以實(shí)現大量的業(yè)務(wù)數據轉換、分析等模型的處理。也就是說(shuō)，數據挖掘是一種深層次數據分析理念，與傳統的測量方式存在著(zhù)一定的差異性，而且，其目的的結果主要是用來(lái)分析數據的價(jià)值，驗證命題的正確性。而數據分析主要是指，在沒(méi)有明確假設的前提之下挖掘信息的關(guān)聯(lián)性，對于挖掘出的信息而言，對測繪技術(shù)的設計具有一定的應用價(jià)值。

　　1.2 數據挖掘的功能性分析

　　在測繪地理信息技術(shù)的分析過(guò)程中，其數據挖掘的理論可以將采集到的數據轉化為相關(guān)的測繪知識，再通過(guò)對數據內容的運用，可以實(shí)現以下幾種功能：第一，是聚類(lèi)功能，就是按照數據內在的規律，將數據聚合分類(lèi);第二，是關(guān)聯(lián)分析功能，主要是在數據分析的基礎之上發(fā)現重要的問(wèn)題形式，并建立多次的檢測形式，在分析的過(guò)程中如果發(fā)現數據之間的差異性較小，也就說(shuō)明在數據挖掘的同時(shí)存在著(zhù)一定的關(guān)聯(lián)性;第三，分類(lèi)功能，通過(guò)對不同數據內容的分析可以發(fā)現，其分類(lèi)的內容及標準會(huì )形成不同的檢測形式，而且，在分類(lèi)偏差系統的優(yōu)化過(guò)程中，可以對技術(shù)進(jìn)行科學(xué)化的調整，從而優(yōu)化功能性的問(wèn)題分析。在實(shí)踐的過(guò)程中可以發(fā)現，事物是具有一定內在聯(lián)系的，為了充分實(shí)現數據的總結、分類(lèi)以及聚類(lèi)，就應該對采集的數據進(jìn)行系統性的分析，從而為技術(shù)人員的工作提供充分性的保證。

　　二、數據挖掘理論在數據采集中的應用

　　2.1 建立科學(xué)化的數據采集平臺

　　隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的之間發(fā)展，數據采集以及平臺應用理念逐漸推出，在數據采集平臺的建立，可以實(shí)現大量的數據儲蓄，根據最新的統計顯示可以發(fā)現，一個(gè)完整的數據采集平臺一次就可以形成50萬(wàn)以上的數據。而在數據分析的過(guò)程中很多數據是表面上的數據，而通過(guò)數據挖掘理論系統的建立，與數據挖掘理論進(jìn)行充分性的融合，可以做出準確性的預測性分析，從而也可以將單獨的數字進(jìn)行總結、分析以及管理分析，將分散性的數據進(jìn)行系統性的整合，從而挖掘出隱藏在系統中的信息，同時(shí)也可以實(shí)現技術(shù)應用過(guò)程中的管理及優(yōu)化的技術(shù)處理形式。

　　2.2 數據挖掘的應用基礎

　　由于科學(xué)技術(shù)的不斷優(yōu)化，數據庫的儲存量不斷充實(shí)，導致數據采集需要在不斷完善中得到發(fā)展。而且，隨著(zhù)信息儲備量的增大，數據平臺的信息量?jì)Υ姘l(fā)生了很大的變化。首先，系統的版本得到了不斷的更新，例如，Web數據采集中的系統版本，由08c版轉變?yōu)楝F階段的10a001版;其次，是匯總部分字段以及文字采集的階段，數量逐漸增加，從而使數據采集平臺形成了規�；�的發(fā)展。而且，在整個(gè)過(guò)程中也不斷強化了數據與數據之間的關(guān)聯(lián)性，為數據挖掘理論的應用提供了基礎平臺，同時(shí)也為技術(shù)人員合理的運用數據挖掘理論提供了充分性的保證。

　　2.3 關(guān)聯(lián)規則的挖掘理論

　　在關(guān)聯(lián)規則的使用過(guò)程中，主要是將獨立的、單獨的數據內容進(jìn)行充分性的結合，從而多角度、多方位的分析某一事物的變化。對于初次使用數據平臺的技術(shù)人員而言，在數據采集的過(guò)程中，如果要根據數據采集的現狀，對測評系統進(jìn)行合理化的設計，是十分困難的，他們在分析的過(guò)程中，很難發(fā)現數據與數據之間的關(guān)聯(lián)性。因此，在現階段數據挖掘理論基礎的建立過(guò)程中，就應該充分的認識到這一點(diǎn)內容。在工作的過(guò)程中全面培養技術(shù)性人才，通過(guò)對員工工作狀態(tài)的分析，發(fā)現存在的問(wèn)題，然后在制定出科學(xué)化的工作決策理念，從而為員工樹(shù)立正確性的發(fā)展方向。與此同時(shí)，數據采集平臺只是為了提供數據，而在數據挖掘理論內容的分析過(guò)程中，是為了發(fā)現數據與數據之間的關(guān)聯(lián)性，挖掘出數據檢測中的基本理念，從而在根本意義上為技術(shù)的應用建立科學(xué)性的依據。

　　三、結束語(yǔ)

　　總而言之，在數據挖掘平臺建立的過(guò)程中，為了實(shí)現數據采集平臺的應用技術(shù)，就應該在采集平臺建立的同時(shí)，強化數據挖掘的理論基礎，從而實(shí)現數據處理的合理性。但是，在整個(gè)理念應用的過(guò)程中，由于其自身的局限性，所以在使用的過(guò)程中，應該對測繪技術(shù)進(jìn)行合理化的分析，優(yōu)化數據的采集，從而為整個(gè)數據挖掘的理論性應用提供合理化的依據。

　　參考文獻：

　　[1]許敏.數據挖掘理論在數據采集中的應用[J].科技傳播，2013，21：222+211.

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　　[3]譚廣宇.數據挖掘理論在狀態(tài)數刁尾采集平臺上的應用[J].廣西教育，2011(6).

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