2021年互联网行业中计算机数据挖掘技术的运用_精编版

1、 精编范文 互联网行业中计算机数据挖掘技术的运用温馨提示：本文是笔者精心整理编制而成，有很强的的实用性和参考性，下载完成后可以直接编辑，并根据自己的需求进行修改套用。互联网行业中计算机数据挖掘技术的运用 本文关键词：互联网, 数据挖掘, 计算机, 行业, 技术互联网行业中计算机数据挖掘技术的运用 本文简介：摘要：随着科学技术的进步发展, 信息化时代已经来临, 数据的规模、数量以及分析难度都在不断的提升, 为了能够有效提高数据分析的效率和质量, 要对传统的数据信息分析模式进行合理的转变, 巧妙运用数据挖掘技术, 增强数据分析的精准性, 使得数据信息分析的应用范围得到拓展和延伸。随着数据挖掘技术的

2、广泛应用, 各行各业和互联网行业中计算机数据挖掘技术的运用 本文内容：摘 要：随着科学技术的进步发展, 信息化时代已经来临, 数据的规模、数量以及分析难度都在不断的提升, 为了能够有效提高数据分析的效率和质量, 要对传统的数据信息分析模式进行合理的转变, 巧妙运用数据挖掘技术, 增强数据分析的精准性, 使得数据信息分析的应用范围得到拓展和延伸。随着数据挖掘技术的广泛应用, 各行各业和相关专业人员越来越重视数据挖掘技术。因此, 本文重点探讨了数据挖掘技术在互联网行业中的应用, 同时具体分析了计算机数据挖掘技术在互联网行业中的应用, 为未来数据挖掘技术的发展提供一些参考和建议。关键词：互联网行业;

3、 计算机; 数据挖掘技术;信息技术作为一种新型技术在应用过程中仍有很长的路要走。但随着信息技术不断渗透到人们的日常生活当中, 逐渐使人们的生活便利化。例如, 手机支付已经成为我们的生活中首选支付方式, 此外, PAYPAL、微信、支付宝等等应用程序随着手机支付的兴起已经逐步替代现金支付, 实现了日常出行的便利。除此之外, 数据挖掘技术加快了信息流动, 使用数据挖掘技术可以通过编制统计数字和对用户、消费者信息进行分类, 帮助企业获得更大的经济利益。一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术, 又称数据开采技术, 被用于分析和汇编以及最终的统计数据的收集。数据挖掘技术比以往的数据分析技术具有更多的科学优势

4、, 随着数据挖掘技术应用逐渐广泛, 人工智能领域以及互联网领域开始逐渐应用数据挖掘技术。此外, 数据挖掘技术已经在工业上得到了广泛的应用。通过数据挖掘技术, 可以提高统计的科学性, 同时保证结果的真实性。数据挖掘技术使人们能够在数据提取的基础上对数据进行分析, 最终实现提高数据的真实性和科学性。总的来说, 这三种数据挖掘技术涉及许多学科, 例如, 统计学、经济学和计算机科学, 这意味着为了更好地利用数据挖掘技术或最大限度地提高数据挖掘技术的价值。在生产、经营以及管理等相关活动中, 会形成大量的数据信息, 通过数据挖掘技术能够对此类数据信息进行分析。数据挖掘技术具备灵活较强的特征, 不仅能够对收

5、集的信息进行全面统计和分析, 也能够针对某一数据进行统计分析。当前阶段, 随着社会经济的进步发展, 生产、经营活动也在不断增加, 所形成的数据信息中涉及到多样化的内容。为了能够充分彰显此类数据信息的价值和功能, 要合理运用数据挖掘技术, 对其进行研究和分析, 以此得到更加深层的信息, 增强对数据信息的利用效率1。二、互联网行业中计算机数据挖掘技术的应用在当前阶段的数据处理中, 由于数据量在不断增加, 传统的数据分析方法已无法满足时代发展的需求, 合理运用数据挖掘技术, 能够对数据进行更加深入的挖掘, 也能够掌握到传统分析方式中无法发现的数据, 以此发挥数据挖掘技术的价值和功能。数据挖掘技术在各

6、种行业, 例如对金融行业、国家安全行业等十_大型电商平台的兴起, 带动了在线网络的不断发展, 许多电商平台通过对消费者的消费行为进行分析, 进一步了解用户对于哪类商品感兴趣。此时, 通过数据外挖掘, 将所获得的数据进行搜集分析, 对于分析互联网消费者行为有重要作用。(1）支持电子商务商务平台进行综合客流分析, 制定未来的营销策略和长期的企业发展战略2。(2）电子商务平台还可以利用数据挖掘技术分析竞争企业的交易量, 分析竞争企业的优缺点。(3）通过使用数据提取技术, 用户和消费者可以提供更好的服务。例如猜你喜欢功能就是通过数据挖掘技术, 挑选一些与用户经常浏览的商品类似的其他商品进行推销, 提高

7、了整体交易额, 同时对于刺激消费者在消费有重要作用。随着电商平台的不断发展, 数据挖掘技术已经在分析消费者行为方面发挥了重要作用。因此, 在分析消费者行为时, 必须考虑到消费者行为的变化。随着数据挖掘技术的改进, 其精确度和科学性预期在今后会有重大改进3。（二）数据挖掘技术在感知评价系统中的作用在数据挖掘技术的支持下, 可以收集和统计用户关于商品和平台的看法以及意见。例如, 电子商务系统的用户对电子商务提供的货物和服务是否满意。此时, 企业可以通过用户对商品以及服务的看法以及相应的评价适当调整调整其货物和服务, 并实现其长期生存和发展4。传统分析模式下一旦部分节点产生问题, 就容易对系统总体造

8、成严重的影响, 从而对数据分析的时效性产生不利影响, 而在构建感知评价系统时, 能够满足数据分析的实际需求, 将数据挖掘技术合理运用在感知评价系统中, 可以有效防止重复工作等现象的产生。操作人员只要将信息录入到感知评价系统, 系统软件就会对数据进行统计、分类、分析和计算, 然而对数据中隐藏的信息进行挖掘, 以此增强企业数据挖掘的信息化和网络化水平。三、结语通过数据挖掘技术不仅能够提取和分析用户信息, 同时能够实现用户感知评价系统的构建和完善, 在用户的意见中不断改善商品质量以及服务, 从而帮助企业创造更多收入, 同时提高自身经济利益, 真正实现数字挖掘技术在互联网行业中的全面应用, 实现促进信息技术以及数字挖掘技术的不断发展。参考文献1 段继锋.电子商务领域中计算机数据挖掘技术的应用研究J.通讯世界,20_(4):86-86.2 黄庆生.计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究J.科学技术创新,20_(11):71-72.3 范苏颖.浅析计算机数据挖掘技术