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摘要：当前社会高速发展，借助计算机技术使得信息流通速度更快，人与人之间的交流和交往越发密切，这使得人们的生活更加便利，大数据便是基于这样的时代背景而产生。随着云时代来临，大数据引起了人们更多的关注，大数据通常被用来形容为企业创造的大量非结构化或者半结构化的数据。2012年以来，大数据被越来越多的提及，展现了信息时代来临海量的数据，反映出了时代的特征。当前，数据开始迅速膨胀，在大数据体量在不断增长的过程中，数据也开始逐渐影响企业和社会的未来发展。因此，在大数据时代背景下针对数据进行挖掘和应用能够展现出更多的经济效益和社会价值。
关键词：大数据时代;数据挖掘;技术应用
1大数据相关概述
大数据早先是IT行业的专用术语，主要是指无法在一定时间和一定范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。为了更好处理这些数据，处理者需要一种新的管理模式，并且使之具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在大数据时代，大数据具有更多的战略意义，其战略意义不仅仅体现在庞大的数据信息中，还在于对这些数据进行专业化的处理，发掘出大数据的更多功用。从技术上来看，大数据和云计算一样，顾名思义大数据无法用单台处理设备对数据进行处理，需要借助分布式构架才能对海量的信息数据进行收集、分析和存储，最终为大数据的应用提供保障。在当前的大数据时代背景下，大数据的价值主要体现在以下几个方面。一是借助大数据能够对消费者所需要的产品或服务进行精准营销;二是借助大数据可以帮助小微企业进行服务转型，明确小微企业转型发展的方向;三是借助大数据，能够使企业在互联网的压力下进行转型时充分挖掘大数据的价值，为企业的进一步发展提供良好的参考依据。
2数据挖掘概念
数据挖掘作为一种新的商业信息处理技术，始于20世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域进行使用;数据挖掘是目前数据科学领域以及人工智能数据库领域研究的热点问题，应用范围极广，涉及范围广泛，其主要特点是对已收集的海量数据进行抽取、预处理、分析、模型化、可视化处理，从数据中提取出有助于商业决策的关键性信息。
这里需要强调，数据本身不存在价值，数据作为载体所承载的信息具有极高的商业价值、变现价值。所谓的数据挖掘技术就是指在海量的数据中，揭示出隐含的先前不知道并且具有极高的潜在价值的信息的卓越过程。数据挖掘实质上是一种决策支持的基础，它主要基于人工智能、机器学习、统计学以及其他的科技技术，它可以自主、高度自动化的分析企业的海量数据，并且从海量的数据之中作出归纳性推理，从而建立起有效的模式，能够帮助相关决策者进行调整策略，降低风险，做出正确的决策。
3大数据时代的数据挖掘技术应用
3.1应用于科学研究领域
在科学研究领域中，需要通过大量的实验进行论证，这样才能加快科研成果的转化。在实际运用的过程中，由于实验涉及大量的数据，还要对这些数据找出相关的规律最终形成事实，而在这些数据挖掘的过程中需要借助一定的算法才能更好进行数据收集和整理。基于这样的科学研究领域特点，利用大数据挖掘技术，能够找出科学研究产生的实验数据之间的规律，通过对这些数据和规律的总结，能够更好发现新的知识。同时，当新的科研成果在进行成果转化的过程中，通过科学技术的实践运用，借助大数据对数据进行收集，能够及时获得关于该技术的反馈，通过反馈发现新技术或者科研成果中存在的不足与问题，进而根据存在的问题进行改进，这样能够进一步提高科研的效率，使得科学研究领域更加便利，也能够得到更加科学合理的结果。
3.2生物学运用
生物信息这一门学科是相对来说比较复杂的学科，因为它融合了多方面不同的知识，而且随着信息技术的快速发展，信息技术也逐渐开始对于整个生物领域起到一定的影响作用。在这个过程当中，利用数据挖掘技术去仔细的分析不同数据之间的联系，挖掘生物的潛在信息，在一定程度上可以帮助对于基因组计划的研究，利用更加先进的数据获取更加精确的数据，通过这种形式挖掘出整个生物基因组中更加非凡的价值。
3.3应用于制造业领域
制造业与其他行业相比拥有自身的特点，制造业里面主要以各零部件生产为主，在零部件生产的过程中需要对不同类型的数据进行收集和分析，通过分析收集数据提高生产效率，进一步提高产品的良品率。因此，将大数据挖掘技术应用于制造业领域，能够通过对数据的收集分析，及时发现生产过程中影响效率的因素，也能够发现不同产品存在的不足，通过改进进一步提高产品的良品率。这样的方式使得企业有更多灵活的方法改进企业生产工艺和生产环节进一步提高企业的生产效益，使企业能够更好立足于市场，拥有独特的竞争优势。
3.4疾病预测
在大数据时代之下，数据在医疗方面的使用变得越来越广泛，而且准确率也越来越高。在这个过程当中，数据挖掘技术发挥到了重大的作用，在进行疾病检测的过程当中，对于宫颈癌，乳腺癌甚至是冠心病，诊断都起到了更好的作用。在对这些疾病进行诊断，甚至是救治的过程当中，利用数据分析技术，可以对整个疾病的预测方法更加精准。在这个过程当中，也可以进行及时的疾病发现，并且做好及时的对应手段。
结论
大数据时代的数据挖掘非常关键，大数据挖掘技术的合理利用及分析作业不容忽略。技术工作人员需要站在不同的角度，了解大数据挖掘技术的具体内涵，分析各行各业以及不同模块中大数据技术的使用要求，通过全面调整以及改进来更好地实现稳定运作，真正彰显大数据技术的使用作用及优势，保障不同管理环节都能够发挥相应的价值，促进数据资源的合理配置。
参考文献
[1] 周凌.浅析大数据时代数据挖掘技术与应用[J].新技术应用与实践，2019（07）：189-190.
[2]杨坤，李石柱.大数据挖掘技术应用于血吸虫病监测预警研究的探讨[J].中国寄生虫学与寄生虫病杂志，2019，33（6）：12-461.
[作者简介]陈会莲，女，1988年出生，汉族，山东东营，本科，工程师，研究方向：大数据系统研发。
关键词：大数据时代;数据挖掘;技术应用
1大数据相关概述
大数据早先是IT行业的专用术语，主要是指无法在一定时间和一定范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。为了更好处理这些数据，处理者需要一种新的管理模式，并且使之具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在大数据时代，大数据具有更多的战略意义，其战略意义不仅仅体现在庞大的数据信息中，还在于对这些数据进行专业化的处理，发掘出大数据的更多功用。从技术上来看，大数据和云计算一样，顾名思义大数据无法用单台处理设备对数据进行处理，需要借助分布式构架才能对海量的信息数据进行收集、分析和存储，最终为大数据的应用提供保障。在当前的大数据时代背景下，大数据的价值主要体现在以下几个方面。一是借助大数据能够对消费者所需要的产品或服务进行精准营销;二是借助大数据可以帮助小微企业进行服务转型，明确小微企业转型发展的方向;三是借助大数据，能够使企业在互联网的压力下进行转型时充分挖掘大数据的价值，为企业的进一步发展提供良好的参考依据。
2数据挖掘概念
数据挖掘作为一种新的商业信息处理技术，始于20世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域进行使用;数据挖掘是目前数据科学领域以及人工智能数据库领域研究的热点问题，应用范围极广，涉及范围广泛，其主要特点是对已收集的海量数据进行抽取、预处理、分析、模型化、可视化处理，从数据中提取出有助于商业决策的关键性信息。
这里需要强调，数据本身不存在价值，数据作为载体所承载的信息具有极高的商业价值、变现价值。所谓的数据挖掘技术就是指在海量的数据中，揭示出隐含的先前不知道并且具有极高的潜在价值的信息的卓越过程。数据挖掘实质上是一种决策支持的基础，它主要基于人工智能、机器学习、统计学以及其他的科技技术，它可以自主、高度自动化的分析企业的海量数据，并且从海量的数据之中作出归纳性推理，从而建立起有效的模式，能够帮助相关决策者进行调整策略，降低风险，做出正确的决策。
3大数据时代的数据挖掘技术应用
3.1应用于科学研究领域
在科学研究领域中，需要通过大量的实验进行论证，这样才能加快科研成果的转化。在实际运用的过程中，由于实验涉及大量的数据，还要对这些数据找出相关的规律最终形成事实，而在这些数据挖掘的过程中需要借助一定的算法才能更好进行数据收集和整理。基于这样的科学研究领域特点，利用大数据挖掘技术，能够找出科学研究产生的实验数据之间的规律，通过对这些数据和规律的总结，能够更好发现新的知识。同时，当新的科研成果在进行成果转化的过程中，通过科学技术的实践运用，借助大数据对数据进行收集，能够及时获得关于该技术的反馈，通过反馈发现新技术或者科研成果中存在的不足与问题，进而根据存在的问题进行改进，这样能够进一步提高科研的效率，使得科学研究领域更加便利，也能够得到更加科学合理的结果。
3.2生物学运用
生物信息这一门学科是相对来说比较复杂的学科，因为它融合了多方面不同的知识，而且随着信息技术的快速发展，信息技术也逐渐开始对于整个生物领域起到一定的影响作用。在这个过程当中，利用数据挖掘技术去仔细的分析不同数据之间的联系，挖掘生物的潛在信息，在一定程度上可以帮助对于基因组计划的研究，利用更加先进的数据获取更加精确的数据，通过这种形式挖掘出整个生物基因组中更加非凡的价值。
3.3应用于制造业领域
制造业与其他行业相比拥有自身的特点，制造业里面主要以各零部件生产为主，在零部件生产的过程中需要对不同类型的数据进行收集和分析，通过分析收集数据提高生产效率，进一步提高产品的良品率。因此，将大数据挖掘技术应用于制造业领域，能够通过对数据的收集分析，及时发现生产过程中影响效率的因素，也能够发现不同产品存在的不足，通过改进进一步提高产品的良品率。这样的方式使得企业有更多灵活的方法改进企业生产工艺和生产环节进一步提高企业的生产效益，使企业能够更好立足于市场，拥有独特的竞争优势。
3.4疾病预测
在大数据时代之下，数据在医疗方面的使用变得越来越广泛，而且准确率也越来越高。在这个过程当中，数据挖掘技术发挥到了重大的作用，在进行疾病检测的过程当中，对于宫颈癌，乳腺癌甚至是冠心病，诊断都起到了更好的作用。在对这些疾病进行诊断，甚至是救治的过程当中，利用数据分析技术，可以对整个疾病的预测方法更加精准。在这个过程当中，也可以进行及时的疾病发现，并且做好及时的对应手段。
结论
大数据时代的数据挖掘非常关键，大数据挖掘技术的合理利用及分析作业不容忽略。技术工作人员需要站在不同的角度，了解大数据挖掘技术的具体内涵，分析各行各业以及不同模块中大数据技术的使用要求，通过全面调整以及改进来更好地实现稳定运作，真正彰显大数据技术的使用作用及优势，保障不同管理环节都能够发挥相应的价值，促进数据资源的合理配置。
参考文献
[1] 周凌.浅析大数据时代数据挖掘技术与应用[J].新技术应用与实践，2019（07）：189-190.
[2]杨坤，李石柱.大数据挖掘技术应用于血吸虫病监测预警研究的探讨[J].中国寄生虫学与寄生虫病杂志，2019，33（6）：12-461.
[作者简介]陈会莲，女，1988年出生，汉族，山东东营，本科，工程师，研究方向：大数据系统研发。