数据挖掘理论在数据采集中的运用.docx

数据挖掘理论在数据采集中的运用

摘要：在社会经济发展的过程中，地理信息测绘技术也得到了迅速的发展。因此，在现阶段地理信息测绘技术的应用过程中，就应该通过数据挖掘理论的应用实现数据的采集，从而实现科学化的信息技术处理。 关键词：数据挖掘数据采集实践应用理论基础 数据挖掘理论，可以在地理信息测绘的过程中，为测绘系统提供依据，而且也可以实现预测及决策的功能，而在理论依据应用的过程中为了得到有效性的信息，就应该建立数据采集平台。但是，在现阶段数据挖掘理论的应用过程中，仍然存在着一定制约性的因素，为整个数据内容的采集带来了制约性的影响，因此，应该逐渐优化我国测绘地理信息事业的技术理念，从而在经济发展的同时实现数据挖掘的核心理念，如果在数据采集系统的应用过程中，没有得到有效性的数据内容，就会为整个地理信息测绘技术的建立造成严重性的影响。因此，在现阶段技术逐渐优化的过程中，应该实现系统性、科学性数据挖掘理论以及数据采集平台的建立，从而为测绘技术的应用营造良好的空间。 一、数据挖掘的基本含义及功能分析 1.1数据挖掘的基本含义 数据挖掘主要是指：在实践过程中所产生大量的、模糊的以及随机数据中，提取出隐藏在数据中的潜在性数据内容，对于提取处理的数据进行系统性的分析，处理，从而发现数据与数据之间的关联性，为地理信息测绘技术的优化奠定良好的基础。而且，在理论应用的过程中也可以实现新型的技术处理形式，同时也可以实现大量的业务数据转换、分析等模型的处理。也就是说，数据挖掘是一种深层次数据分析理念，与传统的测量方式存在着一定的差异性，而且，其目的的结果主要是用来分析数据的价值，验证命题的正确性。而数据分析主要是指，在没有明确假设的前提之下挖掘信息的关联性，对于挖掘出的信息而言，对测绘技术的设计具有一定的应用价值。 1.2数据挖掘的功能性分析 在测绘地理信息技术的分析过程中，其数据挖掘的理论可以将采集到的数据转化为相关的测绘知识，再通过对数据内容的运用，可以实现以下几种功能：第一，是聚类功能，就是按照数据内在的规律，将数据聚合分类;第二，是关联分析功能，主要是在数据分析的基础之上发现重要的问题形式，并建立多次的检测形式，在分析的过程中如果发现数据之间的差异性较小，也就说明在数据挖掘的同时存在着一定的关联性;第三，分类功能，通过对不同数据内容的分析可以发现，其分类的内容及标准会形成不同的检测形式，而且，在分类偏差系统的优化过程中，可以对技术进行科学化的调整，从而优化功能性的问题分析。在实践的过程中可以发现，事物是具有一定内在联系的，为了充分实现数据的总结、分类以及聚类，就应该对采集的数据进行系统性的分析，从而为技术人员的工作提供充分性的保证。 二、数据挖掘理论在数据采集中的应用 2.1建立科学化的数据采集平台 随着科学技术的之间发展，数据采集以及平台应用理念逐渐推出，在数据采集平台的建立，可以实现大量的数据储蓄，根据最新的统计显示可以发现，一个完整的数据采集平台一次就可以形成50万以上的数据。而在数据分析的`过程中很多数据是表面上的数据，而通过数据挖掘理论系统的建立，与数据挖掘理论进行充分性的融合，可以做出准确性的预测性分析，从而也可以将单独的数字进行总结、分析以及管理分析，将分散性的数据进行系统性的整合，从而挖掘出隐藏在系统中的信息，同时也可以实现技术应用过程中的管理及优化的技术处理形式。 2.2数据挖掘的应用基础 由于科学技术的不断优化，数据库的储存量不断充实，导致数据采集需要在不断完善中得到发展。而且，随着信息储备量的增大，数据平台的信息量储存发生了很大的变化。首先，系统的版本得到了不断的更新，例如，Web数据采集中的系统版本，由08c版转变为现阶段的10a001版;其次，是汇总部分字段以及文字采集的阶段，数量逐渐增加，从而使数据采集平台形成了规模化的发展。而且，在整个过程中也不断强化了数据与数据之间的关联性，为数据挖掘理论的应用提供了基础平台，同时也为技术人员合理的运用数据挖掘理论提供了充分性的保证。 2.3关联规则的挖掘理论 在关联规则的使用过程中，主要是将独立的、单独的数据内容进行充分性的结合，从而多角度、多方位的分析某一事物的变化。对于初次使用数据平台的技术人员而言，在数据采集的过程中，如果要根据数据采集的现状，对测评系统进行合理化的设计，是十分困难的，他们在分析的过程中，很难发现数据与数据之间的关联性。因此，在现阶段数据挖掘理论基础的建立过程中，就应该充分的认识到这一点内容。在工作的过程中全面培养技术性人才，通过对员工工作状态的分析，发现存在的问题，然后在制定出科学化的工作决策理念，从而为员工树立正确性的发展方向。与此同时，数据采集平台只是为了提供数据，而在数据挖掘理论内容的分析过程中，是为了发现数据与数据之间的关联性，挖掘出数据检测中的