淺談數據挖掘技術在管理信息系統中的應用
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摘 要 大數據時代的到來，使得信息數據從數量、種類上出現了幾何倍的增長。就發展層面上而言，數據挖掘技術推進了大數據時代的進程，進一步拉近了大數據服務和行業發展的聯系。其產生的信息系統具有信息量大、數據多樣、價值性高等獨特優勢，進而使社會的各個行業迎來了重大的變革。本文探討了數據挖掘技術的概念與內涵，分析了數據挖掘技術在管理信息系統中在數據分類、數據收集及保管中的應用，將為行業信息管理的強化和升級提供有效參考。
關鍵詞 數據挖掘技術 應用 管理信息系統
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A
社會的高度發展是信息數據為框架，并將數據信息的智能化、共享化應用作為顯性標簽。數據開始成為一種基礎性的資源而不僅僅只是簡單的處理對象。在大數據時代即將到來的背景下，如何科學而合理地對數據挖掘技術加以利用和管理，使得數據的收集速度與質量不斷提升，成為社會各行業深入關注的問題。數據挖掘技術通過多渠道的海量資料收集和分析，為社會經濟的發展提高智能數據服務，其產生的信息系統具有信息量大、數據多樣、價值性高等獨特優勢，進而使社會的各個行業迎來了重大的變革。隨著數據挖掘技術在管理信息系統中的應用，推進了大數據時代的進程，也進一步拉近了大數據服務和各行業發展的聯系，成為推動各行業發展的強心劑。而不可忽視的數據挖掘技術在管理信息系統中的應用，所帶來的行業沖擊和技術問題也是多個層面的，還面臨著一些問題和挑戰，亟待通過合理的方式加以解決的問題，深化管理信息系統應用機制，提升系統數據服務的效能。
1數據挖掘技術的概念與內涵
就應用層面而言，數據挖機技術可視為信息管理的一對一的過程，其通過對目標數據的深入研究，使得原本殘缺、模糊，或存在數據錯誤的信息通過有效的挖掘、比對，進而形成真實的、精準的，且具有隱匿性價值的數據。行業的決策者和管理者可通過對這些極具應用價值的信息數據，去分析和發現問題形成和發展中的隱蔽信息或秘密，在全面透析的基礎上，進而對行業問題的判斷提供有力的支點。當前，數據挖掘技術根據數據采集的質量和特性，分為兩大基礎形式，即記述型和推判型。其中，記述型數據挖掘技術主要是通過信息法則的層面出發，對行業發展信息數據得出高度概括性的總結;推判型數據挖掘技術主要是通過信息數據的分析和整理層面，對行業發展數據的隱匿性數據進行表述。相對于記述型數據挖掘技術，推判型數據挖掘技術更具有前瞻性、預知性。在管理系統中應用和使用挖掘技術之前，需存在有可供挖掘的行業發展相關信息數據。通過對數據采用多元化的系統分析手段，對其進行整理和分析，并將這些數據著力應用在管理信息系統的過程控制、數據維護及查詢優化等方面。
2數據挖掘技術在管理信息系統應用中的作用
2.1系統應用中的數據分類
在管理信息系統中，數據挖掘技術可通過一定的規則將不同種類和不同屬性的信息進行高效的分類。并對其中符合信息數據規則和屬性的信息進行數據分析，以提升管理系統內信息分析的速度，并提升信息系統應用效率。在這一過程中，基于數據挖掘的差異化及個性化分析，通過對信息數據的數據集模型設計，可以為管理信息系統用戶提供符合用戶需求的信息推送，從而提高管理信息系統的管理質量和信息價值。
2.2系統應用中的數據收集
在管理信息系統的信息數據收集過程中，主要是依托挖掘技術實現對管理系統數據庫中的數據描述構建數據模型，然后將可分析樣本同這一模型展開對比，進而從中找到差異化的內容。信息數據收集中的數據挖掘技術的應用中，需要對管理系統的信息庫進行全面的分析與測評，以便得出科學的描述方案。同時對概念模型及數據集進行合理的描述，如反復測試中，分析模型表現出較高的準確性和穩定性，則可將其作為管理信息系統的標準模型，為后續的信息預測工作提供基礎。
2.3系統應用中的數據分析
對于管理信息系統而言，對數據的分析具有重要的意義。其將有效地控制信息數據的層次，確保數據信息的功能。以管理信息系統在企業人力資源管理中為例，傳統的人力資源管理過程中多缺乏數據分析與輔助決策的功能，而造成人力資源管理信息系統混亂、復雜等情況，引入數據挖掘技術后，能夠有效的解決上述問題，為企業發展提供更好的人才價值性評判的同時，也為企業人力資源的科學管理提供支點。
綜上所述，數據挖掘技術在管理信息系統應用的全面提升是一個系統的多點構建過程。在大數據背景下下，不斷加強數據挖掘技術的實踐應用和行業推廣，運用多效技術革新、人才培養等保障手段，著力解決數據挖掘技術服務各行業管理系統構建和發展進程中的數據集成管理、數據分析能力等層面的問題，將有力提升行業發展中的數據管理水平高度。
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