數據采集是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動采集非電量或者電量信號,送到上位機中進行分析，處理。數據挖掘理論平臺的建設也是數據采集中很重要的一項功能，本文是一篇高級職稱論文發(fā)表的論文范文，主要論述了數據挖掘理論在數據采集中的運用。

　　摘要：在社會經濟發(fā)展的過程中，地理信息測繪技術也得到了迅速的發(fā)展。因此，在現階段地理信息測繪技術的應用過程中，就應該通過數據挖掘理論的應用實現數據的采集，從而實現科學化的信息技術處理。

　　【關鍵詞】數據挖掘,理論基礎,數據采集,實踐應用

　　數據挖掘理論，可以在地理信息測繪的過程中，為測繪系統(tǒng)提供依據，而且也可以實現預測及決策的功能，而在理論依據應用的過程中為了得到有效性的信息，就應該建立數據采集平臺。但是，在現階段數據挖掘理論的應用過程中，仍然存在著一定制約性的因素，為整個數據內容的采集帶來了制約性的影響，因此，應該逐漸優(yōu)化我國測繪地理信息事業(yè)的技術理念，從而在經濟發(fā)展的同時實現數據挖掘的核心理念，如果在數據采集系統(tǒng)的應用過程中，沒有得到有效性的數據內容，就會為整個地理信息測繪技術的建立造成嚴重性的影響。因此，在現階段技術逐漸優(yōu)化的過程中，應該實現系統(tǒng)性、科學性數據挖掘理論以及數據采集平臺的建立，從而為測繪技術的應用營造良好的空間。

　　1 數據挖掘的基本含義及功能分析

　　1.1 數據挖掘的基本含義

　　數據挖掘主要是指：在實踐過程中所產生大量的、模糊的以及隨機數據中，提取出隱藏在數據中的潛在性數據內容，對于提取處理的數據進行系統(tǒng)性的分析，處理，從而發(fā)現數據與數據之間的關聯(lián)性，為地理信息測繪技術的優(yōu)化奠定良好的基礎。而且，在理論應用的過程中也可以實現新型的技術處理形式，同時也可以實現大量的業(yè)務數據轉換、分析等模型的處理。也就是說，數據挖掘是一種深層次數據分析理念，與傳統(tǒng)的測量方式存在著一定的差異性，而且，其目的的結果主要是用來分析數據的價值，驗證命題的正確性。而數據分析主要是指，在沒有明確假設的前提之下挖掘信息的關聯(lián)性，對于挖掘出的信息而言，對測繪技術的設計具有一定的應用價值。

　　1.2 數據挖掘的功能性分析

　　在測繪地理信息技術的分析過程中，其數據挖掘的理論可以將采集到的數據轉化為相關的測繪知識，再通過對數據內容的運用，可以實現以下幾種功能：第一，是聚類功能，就是按照數據內在的規(guī)律，將數據聚合分類;第二，是關聯(lián)分析功能，主要是在數據分析的基礎之上發(fā)現重要的問題形式，并建立多次的檢測形式，在分析的過程中如果發(fā)現數據之間的差異性較小，也就說明在數據挖掘的同時存在著一定的關聯(lián)性;第三，分類功能，通過對不同數據內容的分析可以發(fā)現，其分類的內容及標準會形成不同的檢測形式，而且，在分類偏差系統(tǒng)的優(yōu)化過程中，可以對技術進行科學化的調整，從而優(yōu)化功能性的問題分析。在實踐的過程中可以發(fā)現，事物是具有一定內在聯(lián)系的，為了充分實現數據的總結、分類以及聚類，就應該對采集的數據進行系統(tǒng)性的分析，從而為技術人員的工作提供充分性的保證。

　　2 數據挖掘理論在數據采集中的應用

　　2.1 建立科學化的數據采集平臺

　　隨著科學技術的之間發(fā)展，數據采集以及平臺應用理念逐漸推出，在數據采集平臺的建立，可以實現大量的數據儲蓄，根據最新的統(tǒng)計顯示可以發(fā)現，一個完整的數據采集平臺一次就可以形成50萬以上的數據。而在數據分析的過程中很多數據是表面上的數據，而通過數據挖掘理論系統(tǒng)的建立，與數據挖掘理論進行充分性的融合，可以做出準確性的預測性分析，從而也可以將單獨的數字進行總結、分析以及管理分析，將分散性的數據進行系統(tǒng)性的整合，從而挖掘出隱藏在系統(tǒng)中的信息，同時也可以實現技術應用過程中的管理及優(yōu)化的技術處理形式。

　　2.2 數據挖掘的應用基礎

　　由于科學技術的不斷優(yōu)化，數據庫的儲存量不斷充實，導致數據采集需要在不斷完善中得到發(fā)展。而且，隨著信息儲備量的增大，數據平臺的信息量儲存發(fā)生了很大的變化。首先，系統(tǒng)的版本得到了不斷的更新，例如，Web數據采集中的系統(tǒng)版本，由08c版轉變?yōu)楝F階段的10a001版;其次，是匯總部分字段以及文字采集的階段，數量逐漸增加，從而使數據采集平臺形成了規(guī)模化的發(fā)展。而且，在整個過程中也不斷強化了數據與數據之間的關聯(lián)性，為數據挖掘理論的應用提供了基礎平臺，同時也為技術人員合理的運用數據挖掘理論提供了充分性的保證。

　　2.3 關聯(lián)規(guī)則的挖掘理論

　　在關聯(lián)規(guī)則的使用過程中，主要是將獨立的、單獨的數據內容進行充分性的結合，從而多角度、多方位的分析某一事物的變化。對于初次使用數據平臺的技術人員而言，在數據采集的過程中，如果要根據數據采集的現狀，對測評系統(tǒng)進行合理化的設計，是十分困難的，他們在分析的過程中，很難發(fā)現數據與數據之間的關聯(lián)性。因此，在現階段數據挖掘理論基礎的建立過程中，就應該充分的認識到這一點內容。在工作的過程中全面培養(yǎng)技術性人才，通過對員工工作狀態(tài)的分析，發(fā)現存在的問題，然后在制定出科學化的工作決策理念，從而為員工樹立正確性的發(fā)展方向。與此同時，數據采集平臺只是為了提供數據，而在數據挖掘理論內容的分析過程中，是為了發(fā)現數據與數據之間的關聯(lián)性，挖掘出數據檢測中的基本理念，從而在根本意義上為技術的應用建立科學性的依據。

　　3 結束語

　　總而言之，在數據挖掘平臺建立的過程中，為了實現數據采集平臺的應用技術，就應該在采集平臺建立的同時，強化數據挖掘的理論基礎，從而實現數據處理的合理性。但是，在整個理念應用的過程中，由于其自身的局限性，所以在使用的過程中，應該對測繪技術進行合理化的分析，優(yōu)化數據的采集，從而為整個數據挖掘的理論性應用提供合理化的依據。

　　參考文獻

　　[1]許敏.數據挖掘理論在數據采集中的應用[J].科技傳播，2013，21：222+211.

　　[2]崔彬.數據挖掘中多維數據可視化的研究[D].武漢理工大學，2006.

　　[3]譚廣宇.數據挖掘理論在狀態(tài)數刁尾采集平臺上的應用[J].廣西教育，2011(6).

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