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信息科技探索

信息管理与数据挖掘应用

周政宇

摘要随着信息技术不断发展，各种新进技术不断被应用于我国各个行业，促进了我国各个行业的快速发展。大数

据挖掘技术和信息管理技术应用于各个行业生产的各个环节，大大提升了各个行业生产的经济效益。因此本文在此技

术上重点研究了大数据挖掘技术和信息管理在各个行业的应用前景展望，从而更好促进我国各个行业的发展。

关键词大数据挖掘技术；信息管理；应用前景展望

中图分类号G2文献标识码A文章编号1674-6708（2019）236-0114-02

1大数据挖掘技术环节。但是深度学习的数据挖掘算法往往需要很大

1.1数据挖掘概述的数据集进行训练，同时还需要人为进行数据集的

数据挖掘就是通过一定的技术手段来研究数据标定等等，但是基于深度学习的方法往往在准确率

背后的规律，学界一般这样表述，数据挖掘技术就方面的性能远超于传统的机器学习。这是因为深度

是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机学习的算法能够具有以下的特点，第一学习深度特

的工业生产数据中，通过一定的算法来提出数据背征、第二自主学习，第三非线性映射、第四较强泛

后隐含的、不为人知、同时又具有价值的规律的过化能力。虽然深度学习的模型在训练和调试方面需

程。数据挖掘任务有不同的分类，一般可以概括地要投入大量的人力物力，但是一旦模型被训练好之

分成：数据挖掘的任务一般可以分为两类：分类和后就可以一直使用。我国很多研究人员将深度学习

回归。对于这种任务对于不同的算法可能二者又有的数据挖掘技术应用在稠油开采方式进行筛选，取

一定的统一性。在进行数据挖掘任务时，一般需要得了很好的效果，在各项性能方面都超过了传统的

根据具体的任务来进行判断该任务是属于哪一种任数据挖掘算法。

务，是回归还是分类，然后根据不同的任务来选择

合适的算法，从而使得数据挖掘出来的效果更加优2信息管理技术概述

异。在开展数据挖掘时，要意识到数据是数据挖掘根据相关调查，现阶段信息管理技术已经被广

的基础，只有通过对于当前数据的学习，得到数据泛应用于我国各个行业，通过信息管理技术能够整

潜在的规律，才能更好对于未来的数据执行一定的合企业的资源，优化企业的办事效率，提高对于知

操作。但是这种预测是一定的概率，因此通过数据识、材料管理的效率，大大提高了各个环节的生产

挖掘得出来的结论一般是具有统计规律的。一般来和工作效率，从而保障了企业的经济效益。很多企

说，数据量越大，算法一定时，所发掘的规律更加业都已意识到信息化管理能够极大提升了管理的效

准确，在进行预测时也会更加精准。率，但是没有去大力发展这个技术，很大原因是信

1.2各个行业的数据挖掘息化技术管理存在着很大的安全隐患。不法分子能

为了更好促进各个行业领域的发展，很多数据够利用信息化技术去窃取信息系统的信息，信息安

挖掘技术被广泛应用于各个行业生产的各个环节。全受到很大的威胁。另一方面，由于信息技术的开

对于不同的环节往往采用不同的数据模型，一般国放性，目前的技术很难保证信息技术的绝对安全，