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数据分析分析技术篇1
Key words： statistical analysis；database；data mining；benefits
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）18-0033-03
0 引言
新世纪以来，随着互联网及信息技术的飞速发展和应用，使我国的信息化得到前所未有的爆炸式增长，各个行业相继完成信息化改造，极大地提升了人们的生活水平与生产效率。同时，也使各行业进入到信息化发展的轨道上，进一步提升了企业生产效益。正是由于经济的飞速发展，各行业发展都已积累了海量的数据信息。但是传统的数据分析方法和工具仅仅能实现简单的录入、查询、更改、统计、输出等非常低等的功能，无法及时快速地发现数据跟数据之间存在的关系与规则，无法根据已有的海量数据有效预测未来的发展趋势，不能及时为企业决策提供有力的数据支持。
数据挖掘技术的出现技术填补了大量企业的这一需求，数据挖掘技术可以高效地挖掘数据背后隐藏的关系跟规则，非常方便地把这些海量信息予以统计、分析及利用成为当前各行业需要解决的首个问题。为企业决策提供及时准确的数据支持，为企业发展壮大提供很好的数据分析工具。而海量数据挖掘技术的出现，保证了海量数据信息的合理利用，同时加快了我国信息化技术的发展。
1 数据挖掘技术定义
数据挖掘技术起源于情报分析，其过程是一个从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的随机数据被从隐含在大量数据中提取的过程，数据挖掘的情报资料是人们事先不知道的，但可能是有用的信息和知识。在大多数情况下，人们利用计算机等信息工具的时候只知道，存储数据，数据被存储的越来越多，但不知道这些海量数据中隐藏着很多重要的规律、规则等信息，数据挖掘技术就是一种可以从大量的数据中挖掘出有用重要信息的一种数据分析工具。如图1所示。
2 数据挖掘常用的方法
数据统计分析中的数据挖掘技术主要有以下方法：分类法、回归分析法、聚类法、关联规则法、特征法、变化和偏差分析法、Web页挖掘等相关方法，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘分析，得出需要的信息数据。
3 统计分析和数据挖掘的主要区别
从实践应用的角度来看，这个问题并没有很大的意义，正如“不管白猫还是黑猫，抓住老鼠才是好猫”一样，在实际的应用中，数据分析师分析问题时，首先要考虑的是思路，其次才会对与思路匹配的分析挖掘技术惊醒筛选，而不是优先考虑到底是用统计分析方法还是利用数据挖掘技术来解决这个问题。
统计分析和数据挖掘的主要的区别在以下几个方面：
统计分析在预测中应用常表现为一个或一组函数关系式，而数据挖掘在预测应用中的重点在于预测结果，很多时候并不会从结果中产生明确的函数关系式，有时候甚至不知道到底哪些变量在起作用，又是如何起作用的。最经典的例子就是“神经网络”挖掘技术，它里面的隐藏层就是一个黑箱，没有人能在所有的情况下读懂里面的非线性函数是如何对自变量进行组合的，在实践应用中，这种情况常会让习惯统计分析公式的分析师感到困惑，这也确实影响了模型在实践应用中的课理解性和可接受度。
统计分析的基础之一就是概率论，在对数据进行统计时，分析人员常常需要对数据分布和变量之间的关系进行假设，确定用什么概率函数来描述变量之间的关系，以及如何检验参数的统计显著性；但是数据挖掘的应用中，分析人员不需要对数据分布做任何假设，数据挖掘中的算法会自动寻找变量间的关系，因此，相对于海量、杂乱的数据，数据挖掘技术有明显的应用优势。
在实践应用中，统计分析常常需要分析人员先做假设或判断，然后利用数据分析技术来验证该假设的正误。但是，在数据挖掘中，分析人员并不需要对数据的内在关系做任何假设，而是会让挖掘工具中的算法自动去寻找数据中隐藏的关系或规律。
两者的思维方式并不相同，这给数据挖掘带来了更灵活、更宽广的思路和舞台。
4 数据挖掘的一般流程
海量数据挖掘技术指的是把海量数据信息有针对性地进行提炼、分类和整理，从而将隐含在最深层次的信息挖掘出，为各行业发展提供可靠的数据信息支持。换言之，海量数据挖掘技术利用当前最先进的数据分析工具从海量数据信息内部挖掘数据信息以及模型间的关系的一种技术统称，更加深入的认识与了解数据模型，并对各自模型件关系的对应关系予以深入分析，从而更好地指导各行业的生产与发展，同时为其提供更多决策性的技术支持。
事实上，数据挖掘过程不能够自动生成，必须通过人工建模来实现，因此，人需要完成大部分的工作。其中，主要包含数据采集、数据预处理、数据选择、建立挖掘模型及评估模型等。
首先，通常海量数据挖掘技术应用在各行业的生产和发展决策方面，也就是说数据挖掘工作将面临着巨大的数据信息，并且此类数据信息多数为模糊的、无规律的；其次，建立高效、易理解的数据模型有助于实现海量数据挖掘；再次，数据挖掘模型的构建主要目的是帮助用户解决实际存在的问题，在经过对海量数据信息进行挖掘之后，从中找出利用价值高的信息，再对此类信息予以统计、整理和分析，最终用于指导各行业的生产与发展；最后，开展数据挖掘工作主要是为从海量数据信息里找出有价值的数据信息，这并不是单纯的数学性研究，其根本目的是从各行业的海量数据信息中找出有价值的数据信息，它具有相应的约束条件，且面向的是针对性较强的数据挖掘模型。
数据挖掘的一般流程如图2所示。
5 数据挖掘技术实现
现如今，尽管海量数据挖掘属于一种新技术，但由于该技术发展速度较快，因此，已被广泛应用到计算机发展领域当中。近年来，由于数据挖掘理论的逐步趋于完善化，并且在实践中取得了较好成效。其中，最常用的海量数据挖掘技术主要包含以下几种：决策树、神经网络以及统计学模糊。
①决策树算法通常应用到分析分类问题当中，同时它也是分类与预测的一主要技术。其中，类别属于因变量，而决策树可从众多预测变量当中，再相关理论的指导下，预测变量的发展趋势及变化关系，同时可对其进行双向分析，即包含正向分析和反推分析，根据最终的结果去寻找问题的原因。
②神经网络的建立。事实上，人工神经网络法指的是模拟人脑神经元结构的一种算法。其中，改善神经网络算法的关键在于知识的表达与获取。神经网络可实现并行处理，这是因为神经网络应用的是自适应函数估计器，因此，它的学习能力是极强的，在短时间内能学会新知识，同时它的纠错能力与适应性也是非常可观的。
③统计学模糊学习。该方法属于一种预测法，常被应用到谈及机器学习规律当中，而且只可应用到小样本情形中。另外，该方法是对观测数据进行深入的研究，通过对原理的分析，找出其中不予通用的规律。再结合已找出的规律进行更深层次的分析与探究，再结合实践中存在的现象予以预测，这样可提前预测出数据的发展趋势。
6 数据挖掘的应用
目前数据挖掘的应用领域主要包括以下这些方面：
金融、医疗保健、市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业、网络舆情监控系统、企业竞争情报系统、全文检索、企业搜索、数据分析、数据库，可以用在各个需要数据分析的行业。
6.1 生物科技
在生物科技领域，如人的大脑与机器这一层面上，利用数据挖掘技术可加速发展生化义肢这一产品，很多这方面的专家学者普遍认为利用数据挖掘技术快速发展生化义肢这方面是大有潜力可供挖掘的。
6.2 信息科技
数位权利管理愈来愈受重视，以便保护知识财产，由全录公司Palo Alto研究中心创出的Content Guard公司，利用加密技术保护知识财产。
6.3 商务智能
数据挖掘技术可以用来支持广泛的商务智能应用，如顾客分析、定向营销、工作流管理、商店分布和欺诈检测等。数据挖掘还能帮助零售商回答一些重要的商务问题，如“谁是最有价值的顾客？”“什么产品可以交叉销售或提升销售？”“公司明年的收入前景如何？”这些问题催生了一种新的数据分析技术――关联分析。如图3所示。
6.4 资料发掘与生物测定学
数据挖掘是利用数学演算法，在庞大的资料库中寻找方式，例如目前应用在掌纹、脸孔等图像辨识，或者是语言辨识处理等方面。
6.5 塑料芯片
塑料芯片是最新的前沿科学，塑料以其价格便宜、容易制造等特点被很多科研机构以及大学所青睐。很多大学科学家及机构在利用数据挖掘技术致力于研究塑料代替硅半导体，如IBM公司、朗讯科技、麻省理工大学、剑桥大学、Penn State大学都在大量研究与开发塑料或有机物质芯片。
6.6 微光学技术
专家利用可反射光线的水晶、玻璃等物质，让光纤传输资料的速度，不会因为通过路由器、交换器时而降低速度。
6.7 司法
在司法领域，数据挖掘技术分析的对象一般分为两大类：一类是基于监控对象的系统，它能够帮助分析专家跟踪某个犯罪嫌疑人；另一类是基于行为模式的系统，它可以在多种活动方式中搜寻可疑的可能涉及犯罪的行为，或者可能是犯罪分子才会产生的行为。基于监控对象的数据挖掘技术又称作关联分析法，是司法机构重点开发的技术。这种方法能利用相关数据，在表面上没有关系的人或事件之间建立关联。比如，如果某人是犯罪嫌疑人，那么就可以使用关联软件发现嫌疑人可能正在影响的其他人，从相关人那里获取破案线索。
6.8 微应用流体学
科学家正试图利用物理原则做实验，只利用极微量的水，加快原本需要费时费金钱的实验。加州理工学院的应用物理学家Stephen Quake，以微应用流体学发展了一套DNA分析装置，比传统的分析装置快。Technology Review的编辑指出，微应用流体学将为生物科技提供巨大的帮助，就像当初电晶体提高了电子产品。
7 案例分析
基于统计分析的数据挖掘在工程造价管理中的实例应用分析，在工程造价管理系统中，可通过选择工程单方造价指标、造价核减率、竣工结算价、工程结构形式、招标方式、竣工结算审核单位、竣工结算日期等因素等进行数据筛选，通过后台数据库统计分析后选出符合目标值的数据类型。
比如，选取出2010年1-7月某市市区竣工结算审定价超过100万元的工程计三十二项。其中，六层以下砖混结构住宅楼七项，六层以下框架混凝土结构住宅楼六项，十八层框剪住宅楼两项，框架综合楼五项，框架厂房三项，内装饰工程五项，外装饰工程两项，普通沥青路两项。
经过对建设成本的测算可以清楚，六层及以下的砖混结构住宅楼平均单方造价为801.65元/m2，六层以下框架住宅楼平均单方造价为941.39元/m2，十八层框剪住宅楼平均单方造价为1080.37元/m2，框架综合楼平均单方造价为1326.36元/m2，框架厂房平均单方造价为852.70元/m2，内装平均单方造价为24.58元/m2，外装平均单方造价为824.94元/m2，普通沥青路平均单方造价为354.55元/m2。
此市市区2010年1-7月竣工工程单方造价指标如上所示的典型工程造价指标信息，是此市定期的，具有代表性、以审定的工程结算为主的住宅（含经济适用房或廉租房）、公共建筑、市政道路等工程造价实例信息，它为社会和造价管理机构提供可参考的、较详细的实际工程造价经济指标和消耗量指标信息。
总的来说，数据分析处理，可以简单快捷地从繁重冗杂的工程造价数据中找出共性或者异性的数据。有效加强了工程造价的全过程动态管理，强化了工程造价的约束机制，为维护有关各方的经济利益，规范价格行为，促进微观效益和宏观效益的统一提供广阔的平台。
8 结束语
数据挖掘技术的广泛应用彻底解决了海量数据快速处理问题，然而人们对数据挖掘技术的需求水平也越来越高。它可以预测未来的发展趋势，所以今后研究焦点可能会集中到处理非数字数据；寻求数据挖掘过程中的可视化方法，便于在知识发现过程中的人机交互，使计算机真正实现智能化。这可能需要一段时间，需要计算机工作者的不断的研究探索，不久的将来我们将看到数据挖掘据技术很大的进展。
参考文献：
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数据分析分析技术篇2
随着社会的不断进步和发展，人们生活和生产过程中需要分析、处理的数据量急剧增长，而传统的数据管理方式已不能满足现阶段数据管理的需求。在计算机技术、通讯技术以及信息技术的支撑下，计算机数据库技术得以应用。计算机数据库技术可以解决人工数据管理中的不足，如加快统计、分析、处理速度，避免出现人为疏忽问题等等。就目前来说，计算机数据库技术的应用范围越来越广泛，其不但降低了人力、物力，而且在极大程度上保证的数据的准确性，尤其是对一些大型企业而言，这对其经济效益的实现是至关重要的。基于此，对计算机数据库技术的应用进行分析也就具有极为重要的意义。
二、计算机数据库技术的特点
所谓的计算机数据库技术是指通过有效整理用户接收的数据，并按照规定的方式对数据进行管理和储存，实现数据库中的数据与其它程序科学结合的技术。就目前而言，计算机数据库技术主要涉及网络数据应用系统和网络信息系统两个方面，包含了管理、接收以及系统处理三个研究阶段。计算机数据库技术作为当前数据管理中最为流行且重要的技术之一，它为通讯、文化以及经济等多个领域带来了便利，提高了这些领域的工作效率。当然，计算机数据库技术之所以能够实现上述功能也是基于其自身特点的。总的来说，计算机数据库技术主要具有以下特点：（1）共享性：共享性是计算机数据库技术的亮点之一，它也是计算机数据库建立的主要目的。计算机数据库共享性的实现可以实现部门内、企业内，甚至是全球范围内的数据共享，这使得数据得到最为充分的应用。（2）独立性：计算机数据库技术的独立性包含物理独立性和逻辑独立性两个方面。独立性的实现可以改变数据的储存位置、储存方法以及储存设备。（3）灵活性：数据管理不是单纯的数据储存和取出，同样还包含数据筛选、整理等功能。灵活性的实现可以方便数据的查询、编辑、输入，从而使数据的利用效率得以提高。（4）可控性：随着数据量的急剧增加，经常会出现数据冗余等现象。而可控性的实现可以删除冗余数据，从而提高数据利用效率。（5）组织性：组织性是说计算机数据库技术中的数据储存是有规律的，可以在数据之间形成一定的关联性和组织结构。组织性的实现便于数据的查询以及筛选。
三、计算机数据库技术的应用现状
随着计算机数据库技术的发展和成熟，计算机数据库技术的应用范围和领域也在逐渐扩展。按照领域来划分，计算机数据库技术主要应用在海河流域、统计与地质数据库系统生态环境以及地方志等。在这些领域的应用中计算机数据库技术的应用现状主要表现在以下几个方面：（1）应用范围。随着计算机技术、通讯技术以及信息技术的发展，计算机数据库技术的生命力更加强大，应用前景也更加广阔。其涉及的领域可以说包含了农林牧副渔等行业。而随着各行各业中信息管理水平及效率的提高，各行各业中的计算机数据库应用也开始在更大程度上推动了各行各业生产力的发展。总的来说，计算机数据库技术的应用在各行各业中均展现了优越的应用优势，得到了各行各业的广泛认可。（2）发展趋势。计算机数据库技术的应用效果可以通过实际情况得以反映，因此实际效果直接决定了计算机数据库技术的发展和应用。总的来说，计算机数据库技术的发展和应用经历了四个主要阶段即网状数据库阶段、层次数据库阶段、关系数据库阶段以及面向对象数据库阶段。经过四个阶段的演变，计算机数据技术已经基本成熟，其可控性、可操作性以及适应性均得以加强。就目前而言关系数据库和面向对象的数据库应用最为广泛。而随着计算机数据库技术的不断发展，未来阶段计算机数据库技术将会增加声音、影像等数据的管理。借助计算机数据库技术直接对这些数据进行操作也将是计算机数据库技术的未来方向。（3）安全性能。计算机数据技术在数据管理的过程中要以保障数据的安全为基础，尤其是对于一些隐私性的信息。随着计算机数据库技术的发展，数据的安全逐渐引起了领导管理人员的重视，为了确保计算机数据库技术的安全使用，计算机数据库系统增加了数据备份和恢复功能，这将有效解决数据丢失带来的损失。而且随着计算机数据库技术与加密技术的有效结合，计算机数据库中的信息得到了有效保护。此外，提高计算机数据库技术安全性能的措施还有抗风险软件的使用、账号加密等等。
四、加强计算机数据库技术应用的措施
数据分析分析技术篇3
一、良好数据库性能的标准
对于同一个系统的实施可以设计出多个数据库模型，但是，这些模型由于性能目标的差异而显示出不同的效果。而且，对于同一需求、不同数据库的设计人员来说，也会设计出不同的模型。其中，数据库性能的高低一般用两个方面的指标来衡量：响应时间和吞吐量。而且，响应越快，吞吐量越大，数据库性能越好。下面是一般大型系统数据库的性能标准：（1）单条记录的更新应当在1秒之内。而多条记录的更新不超过10秒。（2）对于少于4个表的数据有一定限度的查询应在5秒内完成。（3）对于有一定限度的查询多表查询应在10秒内完成。但是，整个表的查询时间应在30秒内完成。
二、数据库优化应遵循的方法
数据库优化是指进行有目的地调整组件及改善性能，使得数据库的吞吐量增加，减少相应处理时间。下面是数据库性能优化所遵循的一些方法：1、设立合理的性能目标。在优化之前，需要确定专门合理的目标。而且，设立目标最重要的一点是可量化和可达到。其中，可量化是指在量化中需要的性能值。而可达到是指必须定义当前性能指标。2、确定影响数据库性能的瓶颈。当数据库运行了一段时间后，会发生性能低下，此时不能猜测并随便做一些更改，这可能造成更大的瓶颈或资源浪费。3、弄清影响数据库性能的因素。由于改善数据库性能所采用的方法都可能带来严重的负面影响，因此在达到预定目标时，应停止所有的工作。
三、数据库优化技术的方法
数据库优化技术的方法有很多，而且，不同的数据库又有不同的方法。下面具体列出几种主要的技术方法。
1、数据库服务器内存空间的分配。足够的内存可以加快数据库的运行速度和提高CPU的利用率。而且，内存不够的话将会严重降低CPU的利用率。
2、合理的物理存储路径。数据库在处理海量数据时，首先要考虑物理存储路径。其中，物理存储路径主要包括：数据在磁盘组上的分布状态、索引文件的组织、日志文件的分布等。而且，数据在磁盘组上的分布有几种方法：静态数据与业务数据相分离。其中，数据库中的静态数据主要是一些数据字典，这些数据修改的频率比较低，但是，查询率较高。其中，使用索引有助于快速访问表中的数据，它可以大大减少找到特定数据行所需的I/0操作。设计索引时应遵循如下原则：①在建立索引时，如果对一个经常被更新的列建立索引，则会严重影响数据库性能。一张表的索引过多会影响该表的更新性能，因为一旦发生更新行为，该表所有的索引都必须作相应的调整，这就会延误运行时间。②对小型表不必建立索引，因为对于小表来说直接扫描往往更快而且维护费用低。③对重复值非常大的列，应建立位图索引，不要建立普通索引。因为为这样的列建立普通索引，其查询效率不高，反而增加索引的维护量。
3、使用SQL语句的优化技术来提高数据库运行效率。SQL语句的运用可以大大优化数据库的性能。一个良好的应用程序允许数据库支持上万个并发用户，由于网络上的传输是会话式的传输，在数据库与客户端之间传送每个批处理和结果集，为了减轻客户端与数据库系统间过量的网络传输，必须采用大型数据库所提供的存储过程和触发器来最小化信息的往来传输，以减轻网络I/0的负载。
数据分析分析技术篇4
1云数据存储结构
云数据存储结构包含了云服务器、用户和第三方。在这种三角形结构中，用户主要是将个人数据及公司数据通过云服务器上传并进行存储，一方面能够节省自己的计算机存储空间，另外一方面可以将资源共享给其他的同事，让其他人也可以查询和下载数据，第三方只对云存储数据起到监管作用。
2云平台数据存储安全类型
2.1存储安全性
云存储数据平台存储了大量的客户信息以及公司的运营数据，是黑客和不法人员攻击的主要对象。云服务器的安全性至关重要，要加强管理，并且要制订安全防护方案，建立严格的数据存储安全制度体系，加强数据检测巡逻，保证数据存储的安全性。
2.2操作安全性
由于云存储下的数据可以被多方用户同时共享，其数据从生成到删除会被许多用户访问，数据的生成或者更改都会出现操作安全问题，一方面是人为的隐患，另外一方面是由于云数据存储系统发生问题而造成的隐患，后者的隐患较小。当用户操作数据后，数据将会更改并且同步更新，如果用户出现操作错误，则更新后的数据无法再恢复，所以应谨慎操作。另外，数据传输易出现数据损坏以及泄漏现象，数据在传输的过程中，易被非法人员篡改或窃取等，应提高数据的传输安全性。
2.3访问安全性
云存储数据可以被多个客户访问，用户通过用户名和密码进入云系统访问数据，具有数据访问的安全性。访问用户是否合法，应受到系统的监测，查询和鉴定其身份信息。
3云平台下数据存储安全技术分类
3.1同态加密技术
要保障云平台下的数据存储安全，就必须同步研究数据的加密存储技术，该技术的研究情况符合我国的云技术发展趋势，是运用最广泛的存储技术。同态加密技术属于加密技术，首先在系统中设置加密代码和防护代码，用户在输入密码时，系统会自动进行代数运算，根据运算结果，判定用户是否为合法用户。这种云计算方式，保证了用户数据的安全性。同态加密技术由私密加密技术发展而来，设置同态加密，必须要在了解解密技术的基础上才能实现。同态加密技术能够解决大部分加密存储问题，保证数据文件的安全性，然而这其中依旧存在耗时耗力、欠缺计算方法等相关问题，还需不断调整、优化、升级，以获得更好的用户体验。
3.2SE加密技术
用户在存储数据之前，应先对数据进行加密操作，这样才能够最大限度保证数据的安全性、隐私性，然而会出现查询难度加大的问题。如果云平台中存储的相关数据，其初始用户对其进行了加密，初始用户没有将密码告诉共享用户，则共享用户即使下载了数据，也无法打开数据包。如果初始用户不设置密码，那么数据会面临泄漏的危险。云数据加密存储技术是建立在加密存储技术之上的一种新型技术，简称为SE。SE技术方法不仅可以对数据进行加密，还能够在数据有密匙的情况下，查询数据包中的数据名称及类型，只是不能打开数据文件。云平台存储的数据具有共享性质，任何用户在使用云平台时，都可以在搜索框中输入相关的关键词，检索到该关键词相关的文件，筛选获得有用的数据信息。根据初始用户的设置，有的数据可以下载，数据是否能够打开，要看数据是否在加密状态。云平台的数据查询功能，严格要求关键词不能出错，根据关键词的相关性，云平台的数据会自动对查询出的数据文件进行排列。这种搜索方式也会导致用户如果要确定数据文件和其查询的关键词的关联性，必须返回上层文件夹。很多文件的子文件和母文件相关性并不大，需要用户进入数据文件查询此文件的名字，才能确定该数据文件对自己是否有用。SE加密方法的优势是可以筛选有用的文件，缺点是会增加网络的流量。
3.3SiRiUS加解密技术
加解密技术分类较多，主要包含Ptutus加密技术、多重加密技术、密匙加密技术、SiRiUS加密技术等。较为特殊的SiRiUS系统，建立在NFS文件系统基础上，多重加密保证数据的安全传输。当用户访问数据时，SiRiUS系统进行严格控制，每一个文件对应一个元文件，这些文件隐藏于文件访问的控制列表中。后来SiRiUS系统不断升级，最新的加密算法是NNL广播，其算法更加复杂，严格控制用户访问权限，虽然提高了数据传输的安全性，但是由于过于复杂，也限制了系统的扩展及发展。
3.4基于VMM的数据保护技术
在虚拟化平台上可以进行虚拟机的工作。虚拟机工作建立在云计算的基础上，同时受到监控系统监管。基于VMM的数据保护技术的作用原理建立在SSL技术的基础上，一方面利用虚拟监控系统，使用Daoti保护数据的存储安全；另外一方面，SSL技术能够保护数据的传输安全。其具体的作用过程中，云端接收到数据，数据传入SSL模块，加密数据，然后存储数据，与此同时，会有备份数据提交到用户设定的相关系统中，并且也会提交给分布式文件系统。如果对数据进行了解密操作，则数据应再次加密，其加密系统依旧是虚拟监控系统。而如果数据已加密并且保存在分布式文件系统中，用户从系统中获取数据之前，应使用虚拟机对文件先行解密，否则数据无法使用。该技术最大的特点在于云计算端和分布式文件系统相互隔离、独自分开，所有的数据互不相通，除非用户单独上传，数据才会同时在两个系统中出现，因此，增强了数据安全性。在这种情况下，数据得到二次保护，当非法者从云端窃取到数据后，数据依旧是加密状态。除非非法者还能从分布式文件系统中窃取到数据，否则数据无法使用，保证数据存储的安全性。
4结语
云平台下数据存储模式被广大企业应用。如果企业数据在云存储系统中泄漏，数据安全性遭到威胁，则云计算技术将难以得到更好的发展。我国不仅要发展云计算技术，而且要同步发展云计算数据的安全性技术，提高数据存储访问传输的安全性，推动云计算技术的发展，我国有关部门还应完善法律法规，明文制定相关的技术标准，从而保障云技术的发展。
参考文献
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数据分析分析技术篇5
在计算机的发展过程中，根据数据进行程序编辑，以及在计算机内部储存程序的编辑都是非常重要的方面，虽然会根据所操作的计算机不同，而在具体操作过程中而出现有所区别，但是要针对相关的技术进行具体分析后就能够发现，在数据存储方面只要编辑好数据库对应的程序，要取得好的工作成绩不不难，所以研究好关于数据库编程和数据库存储相关的技术，就能够代替真实人的工作，取得良好的工作效果，促进计算机行业的发展.
随着计算机的普及应用，计算机应用软件得到了快速的发展，从某种意义上来说，计算机之所以能够在各个领域中得到应用，很大程度上就是因为相应的应用软件，根据各个行业的特点，软件公司都开发了针对性的应用软件，通过这些软件的使用，能够给实际的工作带来方便，提升工作的效率，例如在工业自动化中，现在的计算机技术已经具有一定的智能性，可以代替人来进行操作，这种方式出现错误的几率很低，而且计算机不需要休息，生产效率得到了大幅提高，在计算机软件中，尤其是一些大型的软件，数据库是软件的核心内容，因此在计算机软件编写过程中，数据库编程和存储技术，也是一个核心内容，受到我国特殊历史原因影响，我国的软件行业发展较慢，因此数据库编程和存储技术的核心都掌握在西方发达国家手中。
1、数据库存储技术简述
1.1数据库存储技术的概念
数据库的发展很大程度上依赖于计算机性能的提升，在计算机出现的早期，并没有数据库的概念，当时计算机的性能很低，只能进行一些简单的数字运算，体积也非常庞大，还没有数据存储的概念，随着晶体管和集成电路应用在计算机制造中，计算机的性能得到了大幅的提升，开始在各个领域中进行应用，当计算机被用于数据管理时，尤其是一些复杂的数据，传统的存储方式已经无法满足人们的需要，在这种背景下，DSMS诞生了，这种数据库管理系统在当时看来，是数据库管理技术的一次革命，随着计算机性能的提升，逐渐出现了SQL、Oracle等，在传统的数据库编程中，由于数据库编写的时期不同，使用的编写语言也有一定的差异，目前常使用的软件有VB、JAVA、VC、C++等，利用这些编程软件，都可以编写一个指定的数据库，由于每个软件自身都有一定的特点，因此不同领域的数据编程中，所选择的编程软件业有一定的差异。
1.2数据库存储技术的发展
数据库的概念最早可以追溯到20世纪50年代，但是当时数据库的管理，还处于传统人工的方式，并没有形成软件的形式，因此并不能算数据库存储技术的起源，在20世纪60年代中期，随着计算机存储设备的出现，使得计算机能够存储数据，在这种背景下，数据管理软件诞生了，但是受到当时技术条件的限制，只能以文件为单位，将数据存储在外部存储设备中，人们开发了带有界面的操作系统，以便对存储的数据进行管理，随着计算机的普及应用，计算机能够存储的数据越来越多，人们对数据库存储技术有了更高的要求，尤其是企业用户的增加，希望数据库存储技术能够具有很高的共享能力，数据存储技术在这一时期，得到了很大的发展，现在的数据库存储技术，很大程度上也是按照这一时期的标准，来进行相应的开发，随着数据库自身的发展，出现了很多新的数据库存储技术，如数据流、Web数据管理等。
1.3数据库存储技术的作用
数据库存储技术的出现，对于传统的纸质存储技术来说，具有革命性的作用，由于纸质存储数据的方式，很容易受到水、火等灾害，而造成数据的损失，人类文明从有文字开始，就记录了大量的历史信息，但是随着时间的推移，很多数据资料都损毁了，给人类文明造成了严重的损失，而数据库存储技术就能够很好的避免这个问题，在数据库的环境下，信息都会转化成电子的方式，存储在计算机的硬盘中，对于硬盘的保存，要比纸质的书籍等简单的多，需要的环境比较低，最新的一些服务器存储器，甚至具有防火的性能，而且数据库中的数据，可以利用计算机很简单的进行复制，目前很多企业数据库，为了最大程度上保证数据的安全性，都会建立一个映像数据库，定期的对数据库中的信息进行备份，如果工作的数据库出现了问题，就可以通过还原的方式，恢复原来的数据。
2、数据库编程与数据库存储技术的关系
2.1数据库编程决定数据库存储的类型
通过对计算机软件的特点进行分析可以知道，任何软件要想具有相关的功能，都需要在编程过程中来实现，对于数据库程序来说也是一样，在数据库编程的过程中，能够决定数据库存储的类型，根据应用领域的不同，数据库存储技术也有一定的差异，如在电力、交通控制等领域中，应用的大多是实时数据库，而网上的视频网站等，大多采用关系数据库，其次还有商业数据库、自由数据库、微型数据库等，每种数据库的出现，都是为了满足实际应用的需要，虽然在不同历史时期，一种数据库成为主流，但是对于数据库程序的编写者来说，这些数据库的编写；并没有太大的差异，虽然不同的程序编写人员，由于所受教育和习惯的不同，在实际编写的过程中，使用的程序编写软件不同，但无论是VB、VF还是C++等，都可以实现每种数据库类型的编写，从某种意义上来说，数据库类型的确定，通常是在软件需求分析阶段中进行设计，然后在数据编程阶段来实现，
2.2数据库存储技术是数据库编程的核心
对于数据库程序来说，最重要的功能就是存储数据，通常情况在，一个数据库程序会分成几个模块，其中核心模块就是数据库存储技术。
结语
在目前国内经济发展形势下，针对于计算机的软件行业的形式，也在大力推动下，成为一个焦点行业，随着行业的发展，相关促进简便工作的程序也得到了相应的研究和发明中，就算是一些不具备计算机专业知识的普通使用着，不管在使用还是研发程序上也是介可以的，只是针对于数据库编程和数据库存储技术方面进行分析，但是作为系统的核心区域，所以相关的技术也是非常重要的，所以要想提升工作效率，缓解工作压力，就要结合使用情况，在所能应用的范围内，选择最具有优势的相应软件处理技术，以此为研发中心，开发出所需要的软件类型，进行所有的数据整理工作，对于办公室工作极大范围内的促进，对于数据库编程于数据存储方面的技术是非常重要的。
参考文献
数据分析分析技术篇6
大数据技术具有有数据量大、种类繁多、速度快、价值密度低等特点，在网络安全分析中有着较高的应用价值，其重要性具体体现在以下几方面。第一，大数据技术可以拓宽数据存储容量，满足海量数据安全分析需求，并且在对多源数据和多阶段组合进行分析时，在保证运算效率的同时，还能确保数据的完整性。第二，大数据技术能够对网络数据进行多层级、多精度分析，理清数据间的复杂关系，找出其中潜在的安全隐患和风险，网络安全分析精度大幅提升。第三，利用大数据分析技术，可以对异构数据进行存储和分析，显著提高了网络安全分析速率，能够在更短时间内发现并解决网络安全问题[1]。第四，传统网络安全平台为结构化数据库，而基于大数据技术的网络安全平台为分布式数据库，具有良好的经济效益，设备成本较低且性能良好，减少了系统维修费用，降低了网络安全平台构建成本。
2网络安全分析的大数据技术实践
将大数据技术应用于网络安全分析方面，可以实现对日志和流量的集中化存储与分析，深层挖掘数据之间的关系，增强了网络安全检测及防防护能力。
2.1数据采集
网络安全分析需要依托全面、完整的信息数据，在应用大数据技术时，应先完成数据采集。对于每秒数百兆的日志信息来讲，可以利用Chukwa等工具对其进行采集；对于全数量数据来讲，可以使用传统数镜向方式对其进行采集[2]。
2.2数据存储
完成数据采集后，需依托数据库对其进行集中存储，在大数据技术的帮助下，数据类型存在差异时，可以采用与其相匹配的方式完成存储，不仅能够保证数据之间的明确分类，又可以方便数据查询。数据类型为即时数据时，可采用列式存储方法，先运用流式计算方式进行分析，然后存储所得结果。数据类型为日志时，为提高数据查询效率，可选用列式存储方法完成存储。另外，当数据经过标准化处理后，需要先对其进行处理，所用方法为分布式计算方法，然后再采用列式存储方法进行存储。
2.3数据查询
将大数据技术应用于网络安全分析中去，就数据查询来讲，可依托MapReduce完成[3]。系统发出查询指令后，在对应的节点位置完成处理，并将多种结果加以整合，然后可以通过检索得到自己所需数据信息。相较于传统网络安全分析平台，这种数据查询方式的指令反应及处理更为迅速，大大提高了查询效率。
2.4数据分析
基于大数据技术的网络安全分析平台，当数据类型不同时，所用分析处理方法也是不一样的。首先，如果数据类型为实时数据时，在对其进行分析和处理时，主要用到了流式计算方式、CEP技术、关联分析算法等，可以及时发现潜在的安全隐患及威胁。其次，如果数据类型为历史数据、统计结果时，在实效性方面要求并不严格，可对其进行离线处理，完成更为深入、全面的分析，所用方法主要为分布式存储与计算，既能够发现其中的风险隐患，又可以找出攻击来源。
2.5复杂数据处理
面对越来越复杂以及关联性越来越强的数据，以大数据技术为依托的网络安全分析平台，也可以更加迅速、精准地对其进行处理，包括多源异构数据、系统安全隐患以及关联性攻击行为等。以网络安全问题中常见的僵尸网络为例，借助大数据技术，不但能够从流量和DNS访问特性出发，而且能进行发散性关联分析，同时结合多方面的数据信息，可对数据进行多维度、深层次、全方位分析，确保了数据处理的有效性。
3大数据技术背景下网络安全平台建设
基于大数据技术所体现出的多方面优势，已经在网络安全分析方面得到了越来越广泛的应用，在构建网络安全平台时，需要科学设计其基础构架，并严格把控关键技术环节，充分发挥其应用价值。
3.1平台构架
以大数据技术为依托，所搭建的网络安全平台分为四个层级，包括数据采集层、数据存储层、数据挖掘分析层、数据呈现层，四个层级功能各不相同，需要分别对其进行分析。首先，数据采集层主要负责采集各种类型数据，包括即时数据、用户身份信息、日志等，实现方式为分布式采集。其次，数据存储层的能够实现海量信息的长期保存，并采用结构化、半结构化、非结构化方式对其进行统一存储，使用均衡算法将现实数据均匀分布在分布式文件系统上[4]。另外，网络安全异常的发现及溯源，则是在数据挖掘分析层完成，具体方法包括特征提取、情境分析、关联分析等，可通过检索查询对异常网络行为进行准确定位。最后，数据呈现层则可以通过可视化形式将大数据分析结果呈现出来，通过多种维度展现网络安全状态。
3.2关键技术
构建网络安全平台时，所用到的关键技术主要有数据采集技术、数据存储技术、数据分析技术等。此次研究所用数据采集技术包括Flume、Kafka、Storm等，Flume能够采用分布式方式，对来源不同的数据进行收集和整理，经过处理后将其传输至定制方。Kafka中应用了Zookeeper平台，可实现数据的集群配置管理，能够作为一个高吞吐量的分布式订阅系统应用，平衡数据处理环节的系统负荷。完成数据采集后，采用HDFS分布式文件系统对其进行存储，其容错性和吞吐量都比较高，使用元数据管理节点文件系统对空间命名，数据文件保存至数据节点，基本存储单位为64兆字节的数据块。数据文件会随着元数据节点的增多而减少，两者之间呈反比关系，多个文件同时被访问时，会对系统性能造成影响，而HDFS分布式文件系统的应用可有效避免这种问题。在数据分析环节，该平台所用技术为Hivc，对于非结构化数据的检索，所用语言为HiveQL，与HDFS和HBase匹配性良好。API的封装则是采用Hive完成，使用定制的插件开发和实现各种数据的处理、分析与统计。
4结束语
将大数据技术应用于网络安全分析领域，不仅能够提高分析速率、分析精准度，而且还可以降低技术成本，有着多方面显著优势，是未来网络安全防护的必然发展方向。在实际应用时，应采用层级结构构建网络安全平台，就数据采集、数据存储、数据分析等关键技术环节进行重点把控，以此来改善当前网络安全分析中的缺陷与不足，提高网络安全等级。
参考文献：
[1]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.
数据分析分析技术篇7
1 数据仓库技术
数据仓库(Data Warehouse)简称DW。最早被誉为“数据仓库之父”的W.H.Inmon将数据仓库明确地定义为:数据仓库是集成的面向主题的数据库集合。但数据仓库系统并非一个简单由各种数据合并而成的超大型数据库,而是一种专为联机分析应用和决策支持系统(DDS)提供数据分析和决策工具的结构化数据环境。它涉及数据的抽取、转换、装载、数据存取、元数据管理、查询、报表、分析工具及相应的开发方法等。它是用来支持决策,支持功能的。
它具有如下特征:
1.1它是面向主题的。
主题的含义是指在较高层次上将信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。数据仓库中的数据面向主题与传统数据库面向应用相对应。面向主题的数据组织方式,就是在较高层次上对分析对象的数据做一个完整的、一致的描述,并统一分析对象所涉及的数据项及数据项之间的联系。
1.2数据的集成性
数据仓库的集成特性是指在数据进入数据仓库之前.必须通过数据加工集成,这是建立数据仓库的关键步骤。
1.3数据的相对稳定性
数据仓库中的数据是相对稳定的。它不进行实时更新,一旦数据进入数据仓库中去就不能由用户进行更新。但从数据仓库存贮的数据内容上,可分为当前数据和历史数据。在一定时间间隔后,当前数据需要按一定的方法转换成历史数据。对分析处理不再有用的数据需要从数据仓库中删除,这些工作是由系统管理员或由系统自动完成的。因此,可以说数据仓库在一定时间间隔内是稳定的。
2联机分析处理技术
联机分析处理技术即OLAP技术,是利用存储在数据仓库中的数据完成各种分析操作,并以直观易懂的形势将分析结果返回给决策分析人员。OLAP联机分析技术是针对数据仓库应用中广泛出现的大量的聚集操作而产生的一种新的技术,总体上讲联机分析技术可以分成两种类型,一种是基于关系数据库系统实现的联机分析系统,简称ROLAP。其基本思想是对数据仓库中的数据模式进行合理组织,直接通过关系查询实现切片、切块、下钻、上翻和旋转等基本分析操作。另一种是基于多维模型实现联机分析,主要研究如何减少存储空间来实现查询功能,而且还可以给用户提供强大的多维和多层分析、统计和以报表处理功能,甚至可以进行趋势分析。OLAP技术还可以和数据挖掘技术联系起来运用,即数据挖掘可以利用OLAP的分析结果,可以拓展分析的深度,可以发现OLAP联机技术所不能发现的更为复杂、细致的信息。
3 数据挖掘
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘综合了各个学科技术,有很多的功能,包括、聚类分析、关联分析、分类、预测、时间序模式和偏差等。需要注意的是数据挖掘的各项功能不是独立存在的 而是在数据挖掘中互相联系的一起发挥作用。
数据挖掘的方法也有很多种,简要介绍如下:
3.1 聚集分析(ClusterDetection)
聚集分析是将一个数据集分为几个特征相同的簇, 即把特征相同的数据聚集在一起。非3.2 决策树(Decision Tree)
它将基础集中数据分为不相交的子集, 每个子集可由一定的规则来描述。此规则在逻辑上具有层次结构, 因此可用树型的数据结构来表示,树上的每个节点代表一条规则。
3.3链路分析(Link Analysis)
它用来分析对象之间的关系,用图数据结构来表示。具体方法是将对象看成是图的节点, 它们之间存在的关系则看成是图的边即链路,然后用图论的方法进行数据分析。
3.4 神经网络(NeutralNetwork)
这是最常见的一种有效的数据挖掘方法。即在计算机上模拟神经元及其连接的方法,其中神经网络实际上是完成从已知数据项到目的数据项的一种非线性映射, 它获取的知识就存在于网络结构中。神经网络主要用来进行分类、估计和预测等来实现有向数据挖掘, 也可以用于聚集等无向的数据挖掘。
3.5人工智能(artificial intelligence)
人工智能的一个重要组成部分是人工智能专家系统,在专家系统中,最困难的是把专家的知识表达出来,而且还要把专家的知识变得十分有条理。专家系统很难解决很常性的问题。虽然人工智能技术有待提高,但是在发现有用的信息方面,是必不可少的,它总是为数据的查找提供很好的方向。
3.6 遗传算法(GeneticAlgorithms)
它是一种遗传学原理和自然选择机制来搜索最优解的方法。在数据挖掘中,用来寻找实现分类、估计和预测功能的最优参数集。过程是先产生一组解法, 然后用重组、突变和选择等进化过程来得到下一代解法。随着进化过程的继续, 较差的方法将被抛弃, 从而逐步得到最优的解法。
4 联机处理技术与数据挖掘的关系
目前, 联机处理技术与数据挖掘是信息系统领域内的研究重点,OLAP作为一种多维分析的工具, 可以为用户提供多层面、多角度的逻辑视图,按照用户所提出问题进行假设,分析,并将呈现给用户。
数据挖掘是在海量的数据集合中寻找模式的决策支持过程,它从大量数据中发现潜在的模式并作出预测性分析, 是现有的最新的技术和统计学等成熟技术在特定系统中的具体的应用。
同时,数据挖掘与OLAP都属于分析型工具, 从某种角度上说OLAP联机分析方法也是一种数据挖掘方法。但二者之间有着明显的区别,数据挖掘的分析过程是全自动的, 用户可以不必提出确切的问题, 只需工具去挖掘隐藏的模式并预测将来的趋势, 这样有利于发现未知的事实;而OLAP更多地依靠用户输入问题和假设, 由于用户先入为主的参与问题和假设的范围, 从而会影响最后的结论。从对数据分析的深度角度来讲, 它比较浅显, 数据挖掘则可以发现OLAP 所不能发现的更为复杂的信息。
数据挖掘存在的主要问题是实现很困难,因为数据库或数据仓库中存在大量数据和每个数据又有很多属性, 由于挖掘分析过程是全自动的, 用户仅仅指定挖掘的任务, 而不提供搜索线索, 这样导致搜索的空间过大, 生成相当多的外模式, 其中绝大部分有可能是无意义的是用户不感兴趣的模式。OLAP分析虽然可给用户提供在不同角度、不同抽象级别的视图, 但是由于对用户的需求了解调研的不够全面, 视图中缺乏所应包含的维度, 从不同的视图得到的结果可能并不相同, 容易产生错误引导, 用户需做大量的数据打捞工作才能够猜出正确的结果。
实际上数据挖掘的各个方法之间, 数据挖掘和联机分析处理之间都有着密不可分的关系,有些是可以由OLAP 来展现或分析的,而数据挖掘的结果又可以指导生成OLAP多维模型。
从上述分析可以看出, OLAP与数据挖掘技术由于内在技术方面和适用范围的不同, 在实际决策分析中必须协调配合使用才能发挥最好的作用。
参考文献:
[1]施伯乐 数据仓库与数据挖掘的研究进展,复旦大学
[2]廖里 数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用 2000年 《重庆邮电学院学报》
[3]石磊 OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论 2000年 《小型微型计算机系统》
[4]竖 苎 数据仓库的建设与数据挖掘技术浅析 2003年第3期《现代信息技术》
数据分析分析技术篇8
高清数字电视技术是一种现代化新型技术，有机融合了数据传输技术、电子技术、计算机技术、网络技术等多种技术，电视节目的画面质感更强，画面也更加清晰，深受广大新老用户的欢迎。和传统的电视技术相比，高清数据电视技术的抗干扰能力更强，数据传输效率也更高，同时也具有良好的兼容性。新时期下，电视行业应大力发展高清数字电视技术。笔者主要分析了目前高清电视节目的数据传输技术，希望能够进一步认识高清数字电视技术的优势及其应用价值。
1.关于高清数字电视数据传输网络
目前，我国高清数字电视的传输方式主要包括以下三种：①卫星。②地面。③有线。三种传输方式都有自己的特点，其中最为基础的一种传输技术是通过地面进行传输。目前，我国各级电视台都是采用地面传输的方式，地面传输主要是利用天线来传输信号，各地区可以接收高点发出的信号，然后通过一些处理技术就可以观看这些信息。模拟电视传输技术很容易受到其他信号噪声的影响，或者其他途径的干扰，因此，在接收模拟电视传输信号时，一般会通过天线的方式接收，因此，过去常常会在用户的楼顶发现公用天线。近年来随着光缆宽带技术的不断创新和发展，在很大程度上提高了光纤传输技术的质量，并且慢慢建立了一套光纤传输系统，这种光纤传输方式相对于天线传输技术的效果更佳，而且并不需要划分同一个频率区域，管理方式主要以“一地一网”、“一个城市一网”的方式为主，因此大大提高管理效率。其次，现代用户可以将电视机和有线制式机顶盒相连，可以使用户观看更多的电视节目。
2.关于高清数字电视数据传输技术分析
2.1 电视信号传输技术
从制作电视节目开始到电视节目传输到用户终端的整个过程中，利用高清数字信号技术可以实现全面数字化管理，基本的高清数字电视分辨率是720p或者是1080i。而高清数字电视的音频主要的数字格式是5.1，整个屏幕的宽度最佳控制比为16：9。目前，我国数字电视在制作方面的技术已经相当成熟，不管是在制作环节，还是编辑环节，或者是存储节目等环节都已经实现全高清化。具体而言，高清电视节目传输的内容主要包括以下几点。电视台在录制电视节目时，都会采用高清摄像机进行拍摄，因此节目的录制图像都属于高清版，通过相应的编辑、处理后，这些图像就可以成为HD一SDI高清信号，然后经过一些加工处理将这些高清信号进行传输，终端用户就可以观看这些电视节目。同时，为了能够使卫星或者有线网络传输这些HD-SDI高清信号，还需要进行编码压缩。目前，我国高清电视节目主要采用的编码格式为MPEG一2，但是我国电视节目的宽带只有22Mps，而国际规定的节目的标准是编码格式为H264，宽带介于7-11Mbs之间，由此可见，我国目前高清电视节目制作水平和国际要求仍然存在一定差距。
一般，H264编码器技术主要是利用ASIC芯片技术联合形成的解决方案，这种技术最大的优点在于编码质量较高，芯片开放性较差则是这种技术的最大缺陷，而且这种技术还存在一点弊端，更新速度较慢，这样在很大程度上会影响模块新功能的开发和发展。就目前芯片应用情况而言，Thomson公司设计的芯片质量较好。但是TI设计的DSP系列算法比较简单，花费的成本相对而言较低，但是性能不足。
在完成编码后即可通过有线网络或者卫星来传播TS信号流，一般信号传播都是没有损耗的。比如，我国中央电视台的电视节目都是通过卫星传播所有的高清电视节目，各地方电视台可以通过相应的设备接收信号，经过一些处理后可以利用TS传输流快速传输到制定的地方前端。地方电视台再经过有效的处理，比如复用、插入EPS或者加扰等方式，借用同轴电缆即可传输到用户终端，只要通过电视机、机顶盒，用户就可以观看高清电视节目。
2.2 传输转码技术
由于高清电视节目以及电视VOD业务的快速发展，有线电视的发展受到了很大威胁，为了有效避免较少使用MPEG一2高清节目频谱的现象，一般都会转化MPEG一2格式，将这种格式转化成宽带占用率较低的高清电视节目。如果编码格式有所不同，则其占据的宏模块也会有所不同，这样会大大增加MPEG一2格式的转化难度。目前，我国国内市场主要采用以下3种转化方案，第一种是通过ASIC芯片，将其完全解码，然后再重新进行编码。第二种是利用码流进行控制、压缩。第三种是通过计算机软件、系统进行转码。
3.高清数字电视数据传输技术未来的发展方向
国际上目前有很多国家、地区开始实施欧洲DVB一T标准，也由很多国家经过系统性分析后也选择DVB一T标准。近年来，我国电视行业得到了质的发展，为了和国际接轨，我国电视数据传输技术也主要以欧洲DVB一T标准为主，而且经过不断的实践和发展，也取得了比较可观的成绩。我国电视行业中新兴了各种各样的高效传输技术，特别是在高清数字电视中，数据传输技术取得了很好的发展。经过相关学者的研究，提出电视数据传输技术未来的主要发展方向应着眼于OMFD多载波技术，这一观点也得到了很多外国国家的认可。其次，在宽带无线局域网、第一代4G移动通信网络中，OFMD多载波技术也有很大的应用空间。
综上所述，数据传输技术是促进我国电视行业快速发展的一种核心技术，对于高清数字电视的画面清晰度、兼容性具有极其重要的意义，数据传输技术水平会直接影响到我国高清数字电视的发展，因此，我们应不断创新、发展数据传输技术，提高数据传输技术水平，促进我国电视行业的健康、可持续发展。
数据分析分析技术篇9
1 综述
1.1 简介
在数字化时代，需要新一代系统架构提升业务创新能力。在新一代系统架构中，大数据是核心要素。业务应用能否自主发现与自助获得高质量的大数据，就成为业务创新成败的关键。这就要在搭建大数据平台时，就着手大数据治理相关建设。
1.2 需求和意义
从某种意义上说大数据治理架构需要以元数据为核心、提高大数据质量、透明化大数据资产、自助化数据开发、自动化数据、智能化数据安全，提升大数据平台服务能力，让大数据平台变得易使用、易获得、高质量。
但是，目前很多技术解决方案存在诸多安全和效率隐患：业务系统多，监管力度大；数据量庞大且呈碎片化分布，急需提升大数据质量；数据格式不规范、难以在短时间内找到所需数据；数据在各阶段的应用角度不同，需要降低系统间的集成复杂度。
2 功能设计
2.1 总体架构
本文讲述的数据分析方法及实现技术是建立在Hadoop/Spark技术生态圈的基础之上，以实现用户集成处理、、清理、分析的一个统一的数据处理平台；按数据类别分为线数据、归档数据；按数据格式分为非结构化数据、结构化数据；按数据模型分类为范式化模型数据、维度模型数据；按数据采集频度分为非实时数据、准实时数据处理架构；并提供数据中心平台与安全管理方案，为企业级用户建立一个通用数据处理和分析中心。如图1所示。
2.2 在线数据
在线数据在线通过接口去获得的数据，一般要求为秒级或速度更快。首先应当将数据进行区分：在线数据、或归档数据。本平台中采用：Storm或Spark Streaming框架进行实现。Spark Streaming将数据切分成片段，变成小批量时间间隔处理，Spark抽象一个持续的数据流称为DStream（离散流），一个DStream是RDD弹性分布式数据集的micro-batch微批次，RDD是分布式集合能够并行地被任何函数操作，也可以通过一个滑动窗口的数据进行变换。
2.3 归档数据
归档数据是在线存储周期超过数据生命周期规划的数据，处理的要求一般在分钟级或速度更慢。通常归档数据的计算量、数据量、数据复杂度均超过试试数据处理。本平台中采用：Hadoop、Spark技术生态体系内的框架进行计算，这里不详细阐述。
2.4 非结构化数据
通常非结构化的数据不一定具备字段，即使具备字段其长度也不固定，并且字段的又可是由可不可重复和重复的子字段组成，不仅可以包含结构化数据，更适合处理非结构化数据。常见的非结构化数据包括XML、文本、图象、声音、影音、各类应用软件产生的文件。
针对包含文字、数据的为结构化数据应当先利用数据清洗、数据治理工具进行提取，这项工作目前仍依赖技术员进行操作，由于格式的复杂性所以难以使用自动化方式进行较为高效的批处理。在治理数据的过程中，需要根据情况对数据本身额外建立描述数据结构的元数据、以及检索数据的索引服务，以便后续更佳深度利用数据。
2.5 结构化数据
结构化数据具备特定的数据结构，通常可以转换后最终用二维的结构的数据，并且其字段的含义明确，是挖掘数据价值的主要对象。
本平台中主要使用Hadoop Impala和Spark SQL来进行结构化数据的处理。Impale底层采用C++实现，而非Hadoop的基于Java的Map-Reduce机制，将性能提高了1-2个数量级。而Spark SQL提供很好的性能并且与Shark、Hive兼容。提供了对结构化数据的简便的narrow-waist操作，为高级的数据分析统一了SQL结构化查询语言与命令式语言的混合使用。
结构化数据根据采集频度可以继续分类为：非实时数据、准实时数据。
2.6 准实时数据
通常准实时数据是指数据存储在平台本身，但更新频率接近于接口调用数据源的数据。适合用于支持数据和信息的查询，但数据的再处理度不高，具有计算并发度高、数据规模大、结果可靠性较高的特点。通常使用分布式数据处理提高数据规模、使用内存数据进行计算过程缓冲和优化。本平台主要采用Spark SQL结合高速缓存Redis的技术来实现。Spark SQL作为大数据的基本查询框架，Redis作为高速缓存去缓存数据热区，减小高并发下的系统负载。
2.7 非实时数据
非实时数据主要应用于支持分析型应用，时效性较低。通常用于数据的深度利用和挖掘，例如：因素分析、信息分类、语义网络、图计算、数值拟合等。
非实时数据根据数据模型可继续分类为：范式化模型数据、维度模型数据。
2.8 范式化模型
范式化模型主要是针对关系型数据库设计范式，通常稻菔遣捎玫谌范式3NF或更高范式。面向近源数据查询、数据主题的整合。范式化模型数据的数据存储区，建议使用并行MPP数据库集群，既具备关系型数据库的优点，又兼顾了大数据下的处理。
2.9 基于维度模型
维度模型数据主要应用于业务系统的数据挖掘和分析。过去多维度数据处理主要依赖OLAP、BI等中间件技术，而在大数据和开源框架的时代下，本技术平台采用Hadoop Impala来进行实现。Impala并没有使用MapReduce这种不太适合做SQL查询的范式，而是参考了MPP并行数据库的思想另起炉灶，省掉不必要的shuffle、sort等开销，使运算得到优化。
3 应用效果
本系统在不同的业务领域上都可以应用，以2016年在某银行的应用案例为例：该银行已完成数据仓库建设，但众多数据质量问题严重影响了数据应用的效果，以不同的数据存储方式，以更高的要求去进行数据的统一管理。通过组织、制度、流程三个方面的实施，以元数据、数据标准、数据质量平台为支撑，实现了数据管控在50多个分支，60个局，1000余处的全面推广，实现了全行的覆盖；管理了120个系统和数据仓库，显著提升了新系统的快速接入能力；通过14个数据规范和流程明确了数据管控的分工；数据考核机制的实施，使其在数据质量评比中名列前茅。
4 结语
本文介绍了大数据下数据分析方法及实现技术的大体设计和思路，从需求分析、总体架构和数据处理以及数据分析这几个方面来介绍。文章在最后介绍出了这种平台的应用效果。笔者相信这些思路和技术能够在业务中能得到很好的应用。
数据分析分析技术篇10
一、 文本文件方式
XML文档本质就是文本文件，所以以文本文件方式进行数据存储是最为常见的XML存储数据方式，这种方式存储的数据可以直接使用文本编辑工具查看，非常易于参看与修改。使用文本文件方式存储数据并不意味着只能存储文本，此种方式同样可以存储二进制数据，也就是能够存储任意数据，只是数据不能以一种直观的展现方式呈现，需要其他的工具支持。
XML文档一般是通过DOM或者是SAX等接口进行存取，应用这些接口可以很方便的管理XML中存储的数据。实现XML文档操作接口的商业产品有许多种，也可以自行实现接口，针对性的提升XML数据存取性能。
应用文本文件方式进行数据存储的优点：
* 方便查看与修改，对于一些轻量级XML文档，可以直接使用各类文档编辑工具进行编辑。
* 操作简单，可使用相关接口方便的对数据进行存取，不需要对原始数据进行处理。
由于XML存储数据的结构是半结构化式，所以以文本文件方式存取数据存在着一定的局限性，对于结构复杂的数据难以清晰、准确的操作。
二、 关系型数据库方式
XML文件存储的数据是半结构化式的，在实际工程中，所用到的数据往往需要关系型数据库的支持，为了达到将XML文件中存储的数据作为关系型数据库使用的目的，通常在XML文件和关系型数据库中添加一个映射层，它将承担对XML文件数据的存取任务，同时也承担为数据库提供数据以及映射数据库数据到XML文档中的任务。
映射层的工作流程可以分为以下四个步骤：
1） 提取XML文档中的数据，按照映射规则组织数据，生成可以供关系型数据库使用的模式。
2） 依据填充规则将数据向关系型数据库中的表中填充。
3） 将XML查询方式转换为数据库使用的SQL查询方式。
4） 将关系型数据库的数据重新转化，写入XML文档。
这种数据存储技术最为关键的部分是映射层，映射层的工作中最为重要的部分是将XML文件这种文档结构映射为关系模式的任务，映射策略的优劣对整体性能有着至关重要的影响，按照映射策略的不同，可以分为模型映射与结构映射。模型映射的策略是建立数据模型，根据模型的特征先行定义出一个关系型数据库模式，无需模式文件的帮助。而结构映射是依靠如Schema等模式文件的帮助，完成到关系模式的转换，整个过程中无需定义关系模式。
三、 面向对象数据库方式
除以上两种较为常见的方式外，还有面向对象数据库的存储方式。与关系数据库相反，这种方式中将数据库作为底层存储者，将XML文档作为一个对象、作为数据的载体，存储在数据库中。
在XML文档与数据库映射过程中，一般情况下需要Schema或者是DTD的辅助，XML文档中的元素对应数据库中的类、元素属性值对应列，元素与元素之间的关系对应数据库中类于类的关系。
在将XML文档映射进面向对象数据库中时，具体步骤如下：
1） 依据XML文档创建DOM树，按照先树根后树叶的方式进行遍历搜索。
2） 对搜索到的元素进行校验，提取元素信息。
3） 将得到的元素填入面向对象数据库中对应的对象的相应域中。
当从数据库中提出数据，重新映射为XML文档时，具体步骤如下：
1） 提取数据库中的对象，并生成XML文档中的对应元素。
2） 将对象的数据域映射为元素的属性值，写入XML文档中。
3） 遍历对象里的子对象域，重复进行步骤1和2。
4） 将所有的对象转换完成后，封闭根元素，结束映射。
这种存储方法可以方便的建立起XML文档中所携数据的对象模式，通过面向对象数据库对数据进行结构化操作，有着较出色的存储效率。
四、 结束语
正是因为XML的应用范围广泛，不同的应用方向对数据的存储要求不同，所以XML有多种数据存储技术，文中提到的数据存储方式是较为常见的几种，每种都有自己的特性，究竟使用何种存储手段取决于具体的使用需求。
参考文献
[1]朱晓娟.基于关系的XML数据存储技术研究[J].计算机与现代化.2009(12)
数据分析分析技术篇11
技术在快速进步，现今时期内的网络正在深入生活，网络体现出重要的意义。从本质上看，大数据不仅代表了日益增长的数据量，同时也表现出更复杂的数据关系。增长的过程中，达到特定规模的数据量将会发生质变。大数据的具体类型包含了视频和文本等信息[1]。对于信息搜集以及处理等，也应当确保更快的处理速度。大数据环境下，数据挖掘的相关技术具备了独特的技术优势，然而同时也面对新阶段的技术挑战。面对新阶段的新环境，有必要给出数据挖掘的特定技术流程以及技术方式。结合现阶段面临的挑战，给出完善思路。
一、数据挖掘在大数据环境下的重要价值
面对信息化的新时期，各行业都不可缺少数字化技术作为支持。最近几年，互联网正在快速普及，在这种基础上也诞生了云计算和物联网的相关技术。在当前形势下，全球范围内的网络技术正在加快发展，爆炸式的数据增长趋势也因此变得更明显。信息化冲击着各个行业，传输信息的方式也在相应改变。信息化形势下，对于信息形成、信息运用以及信息共享都可以做到有效的整合[2]。在企业发展中，大数据起到了不可忽视的作用，同时也汇聚了各个层面的物力和人力。
从信息化角度看，企业在整合处理各类的数据时都需要借助电子化的方式。针对大量的资源和信息，应当符合交互式的处理方式和数据传输方式。数据化处理可以为企业提供精确的决策依据，因此也创造了更高层次的生产效能。云计算方式能够用来处理实时的数据，从而减少了整体投入。
随着技术进步，云计算技术正在变得更成熟。与此同时，云计算也配备了信息化的新式平台。这样做，在根本上确保了信息化的效能提高。在当前时期内，大数据代表着全新的发展阶段。这是因为，大数据技术可以用来筛选数据、存储数据或者调用数据，这些步骤和流程都不必耗费额外的资源。从行业本身来看，数据交换以及信息交易的总数都变得更大，因此也构建了规模更大的数据库。针对存储量很大的数据库，应当经过筛选和分类，提取必需的信息数据。这样做，就可以为各类用户提供必需的信息。由此可见，大数据环境中的数据挖掘具备更高的价值，有必要深入探析数据挖掘的相关技术方式[3]。
二、现今阶段的技术难点
从技术构架来看，数据库表现出更复杂的技术架构，因而也增加了整体数据库的管理难度。在传统模式下，数据库能够用来处理较低层次的数据，然而针对较高层次的信息数据并不能给予很好的处理。最近几年，数据总量正在增大，数据库管理也相应改变了常用的流程和模式。近些年，分布式的全球数据库也被创造出来，在这种形势下亟待扩展整体的处理规模，以此来适应现今阶段的数据处理。然而应该注意：传统数据库仍缺乏相应的分区和类型，非结构化的倾向十分明显。
从实时性来看，数据处理中的实时性需求正在变得更强，用户希望获得实时的处理方式和技术。最近几年，数据库表现出智能性和商业化的整体趋势，因此也相应提高了实时性的需求。针对各类型的信息，用户都有必要给予实时的解析和处理。大数据的整体背景有别于传统背景，这是因为智能式的商业处理方式正在被推广采用。因此，如果仍沿用常用的处理流程，那么很难符合新阶段的实时处理需要[4]。
从硬件和软件的存储方式看，传统类型的软硬件也不再满足需求。现今时期内，数据处理达到了更大的总量。与此相应，在信息保存的过程中也应当符合更高层次的精确性需求。数据量不断增大的状态下，只有配备高性能的软硬件，才能够给予必要的保障。实际上，软件更新的整体速度仍较慢，无法适应现有的形势。
从技术分析的具体方式看，传统方式的数据分析特指结构化的分析。经过分析之后，就可以归纳得到全面的体系，确保实效性的处理。然而，大数据形势下的各行业数据总量都变得更大，因此也挑战了常用的分析方式。
三、数据挖掘的技术优势
首先，数据挖掘符合了更强的实效性，满足实时的处理。信息技术的新时期内，不同类型的数据也蕴含了更多的知识价值。大数据环境下，数据分析更多表现为线性处理，这种趋势符合了新阶段的处理需求。如果选择了大数据这种处理形式，那么优先选择数据挖掘的相关技术方式。这是由于，数据挖掘可以运用于流处理的过程，从而也确保了批量式的处理。针对大数据而言，业务处理也在客观上需要设置实时性的处理框架，以此来满足实效性的新需要。
其次，在动态环境下，数据挖掘设置了特定的索引类型，能够符合动态变化的环境。从关系数据库的角度看，索引可以加快整体的检索速度。然而，传统类型的数据检索只设置了较少的几类索引[5]。近些年来，大数据的具体种类正在不断增多，这种形势下创建的索引就必须具备更简洁的特征，同时也必须符合高效化的整体要求。在数据挖掘中，索引形式是多样的，并且可以实时调整。因此，大数据环境中的索引形式应当更新，这样做才能便于提高实时查询的效率。
第三，大数据环境中的数据挖掘还具备丰富的先验知识。传统模式的数据分析通常选择了关系型的信息存储，这种模式隐含了先验知识。具体而言，在探求特定对象的属性时，首先就需要明确可以取到的数值范围。在进入分析之前，有必要初步了解这种取值范围。然而，大数据包含了更多的非结构性信息，因此在客观上也要求构建与之匹配的内部数据关系。数据是实时性的，因此并不具备先验知识。针对这种问题，数据挖掘也可以给予妥善的处理。
四、具体技术实现
在新的环境下，数据挖掘技术受到了更多行业的认可和接受，同时也逐渐扩展了应用范围。大数据环境下，数据挖掘具体可以划分为数据遗传、神经网络算法、粗糙集的算法、决策树算法等类型。现今社会中的信息呈现爆炸的趋势，数据挖掘因此也逐渐具备了独立性，构成了独立学科。用户运用分类技术，就能够针对特性类型的数据和信息予以分类，然后进入数据挖掘的过程中。由此可见，数据挖掘更加符合了大数据的特定环境和背景[6]。具体而言，数据挖掘的方式和技术手段包含了如下：
1.构建矩阵模型
存储大数据过程中，应当构建精确的矩阵模型。在建模的基础上，才能够适当运用数据挖掘的方式。针对不同来源的数据，也需要给出各异的处理方式。传统处理方式下，通常构建单一的数据库，用来存储信息并且分析信息。实际上，这种方式在具体落实时也很困难，因为不同类型的信息包含了繁杂的内容。大数据环境下，依照数据挖掘的思路，相关人员可以尝试构建相关的数据模型。这样做，就能够在根本上确保通用性，数据模型也能够容纳更多的数据内容。矩阵模型属于三维模型，模型具备立体性，因此更加便于数值分析。
2.设置关联规则
如果要顺利进行数据挖掘，那么先要挖掘关联规则。从特定属性来看，关联规则通常是隐含在属性内部的，是不可以预知的。对于此，只能依照选择的统计方法来实现。从兴趣度的角度看，关联规则通常取决于置信度和支持度这两个指标。为了达到平衡，用户就应当给出最小的置信度和支持度数据。数据挖掘的具体方式可以用来实现可靠的关联规则，建立必要的存储模型，用这种方式来集中表达关联规则。
3.聚类算法的运用
针对高维的空间，通常可以构建特定的聚类算法。为了详细区分不同类型的超图，数据挖掘选择了区分投影的方式。选择这种方式，能够细化不同类型的算法，进而也提高了算法整体的精细度。利用数据挖掘，实现了更优的超图划分，聚类计算得到的结果也表现得更加精确[7]。
结论
大数据背景下，数据库更需要数据挖掘作为支持。通过数据挖掘，能够筛选并且获得可利用的数据信息，满足新阶段的用户需求。经济在不断增长，然而与此同时资源消耗的总量也相应变得更大。大数据可以用于多领域的数据挖掘，因此也在根本上改变了原有的处理过程和处理方式。面对剧烈的市场竞争，数据挖掘的新方式也可以用于更广的领域，同时也起到了更大作用。未来的实践中，相关人员还需要结合大数据的特定背景，不断修正并完善现今阶段的数据挖掘手段。只有这样，才可以为各行业提供必要的决策依据，服务于数据挖掘的整体质量提高。
参考文献
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[2]王兰成，刘晓亮. 网上数字档案大数据分析中的知识挖掘技术研究[J]. 浙江档案，2013（10）：14-19.
[3]李海林.大数据环境下的数据挖掘课程教学探索[J].计算机时代，2014（02）：54-55.
[4]卢建昌，樊围国. 大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用[J]. 广东电力，2014（09）：88-94.
[5]黄取治. 大数据环境下O2O电商用户数据挖掘探讨[J]. 湖南科技学院学报，2015（05）：122-124.
数据分析分析技术篇12
随着信息技术的发展，计算机网络技术在各行各业中的应用越来越广泛,随之引发的网络安全问题也开始引起人们的关注。在信息时代，网络安全问题逐渐引起人们的重视，其不但会影响到个人信息的安全，还会影响到国家信息的安全。而随着计算机网络技术的飞速发展，网络安全分析的数据变得越来越复杂，数量越来越庞大，数量级已从TB迈向PB，涉及到的范围越来越广泛；硬件设备的性能不断提升，对信息的传输速度要求越来越高；且表现出越来越明显的分散化趋势,此外，对网络的攻击行为也变得越来越频繁，要求进一步加强对网络安全的维护。总的来说，现今网络安全分析的难度越来越大,对网络安全管理技术的要求不断提高,在这样的形势下，迫切需要引入新的技术来进行网络安全分析,以满足复杂环境下对网络安全的需要。2013年，Gartner分析数据表明，未来信息架构的发展必将以大数据技术为主导，其已在多个行业领域获得了广泛的应用。实践表明，大数据技术具有处理速度快、覆盖范围广等优点，能够完全满足网络安全分析中对数据的高效率、大容量的要求。
二、网络安全分析中大数据技术的应用
当前来说，网络安全分析面向的主要对象是日志和流量，同时还有配置、漏洞、访问、用户行为、外部报告等相关联的辅助信息。通过应用大数据技术，将过于分散的日志与流量等汇集起来，采用更为高效的采集、存储、检索、分析等手段，提升网络安全分析的效率，减少花费的时间。同时，采用关联分析等技术手段，进一步挖掘安全事故之间的内在联系，对安全漏洞、网络攻击等安全事件进行预测，不断提升网络安全性。（1）对于信息的采集。一般来说，可以使用Chukwa等进行数据采集，通过应用分布采集的方法对重要的日志信息进行全面的采集；利用常规的数据镜像的形式，可以实现全流量数据的有效采集。（2）对于信息的存储。当前的数据类型及其应用形式越来越复杂，要想满足全方位的分析需求，并提升检索与分析的效率，就要采取更具针对性的存储手段来存储对应的数据。如果是供检索的原始安全数据，包括日志信息、流量数据等，可采用GBase、Hbase等列式存储手段，其能够实现快速索引，对数据检索予以及时的响应。如果是进行标准化处理后安全数据，可利用Hahoop分布式进行构架计算，将相应的数据置于对应的节点上，利用Hive等实施脚本分析，对安全数据进行挖掘，得到详细的分析报告，再将结果放置于列式存储中。如果是需要进行实时分析的安全数据，可采用Storm、Spark等流式计算手段，将相应的数据置于对应的节点上，当数据流经过节点时，自动对其进行分析，得到详细的分析报告，再将结果放置于流式存储中。（3）对于信息的检索。对于数据的检索可以采用基于MapReduce的技术架构，将数据查询的请求发送到各个节点进行处理，通过分布式的并行计算，进一步提高数据信息的检索速率。（4）对于数据的分析。一般来说，可采用Storm或者Spark等架构为基础来进行数据的分析，并结合复杂事件处理方法等。通过以上方法对数据内存、监控信息与关联信息等进行及时的分析，可以有效地捕获到异常行为。非实时数据的分析，可采用Hadoop架构，结合HDFS分布式存储和MapReduce分布式计算方法，离线统计风险事故、分析原因、寻找攻击源。（5）多源数据与多阶段组合的关联分析。大数据技术的应用，可以有效的提升数据分析效率，在较短的时间内对多源异构数据进行分析，关联分析网络系统的安全隐患、关联分析不同时段的攻击行为等。比如，对可能的僵尸网络实施分析，不仅可以结合流量同DNS的访问特性，还可以进一步的拓展数据源，对数据信息进行更加深入的分析。又比如，发觉某台设备被攻击，或者存在安全隐患，通过分析系统中的其他主机是否也遭受了同样的攻击，或者存在同样的隐患，从而更早的发现隐患，予以更加有效的防范。
结束语：
随着计算机网络技术的发展，网络安全问题引起人们更多的重视，面对愈加复杂的网络环境，为了加强对网络安全的维护，提升数据信息的处理效率，将大数据技术应用到网络安全分析中。研究表明，大数据技术具有处理速度快、覆盖范围广等特点，能够满足网络安全分析中对数据的高效率要求。本文就网络安全分析中大数据技术的应用进行了探讨，通过应用更为高效的采集、存储、检索、分析等数据处理手段，有效提升网络安全分析的效率。
参考文献
[1]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用,2017(4):102-102.
数据分析分析技术篇13
一、引言
目前决策科学化、管理扁平化、业务综合化、数据集中化是信息化建设的发展趋势，通过建立数据挖掘系统来处理纷繁复杂、规模庞大的信息数据并且挖掘出隐藏在这些数据背后有价值、有决策意义的信息。
数据挖掘技术概述：
数据挖掘就是从大量不完全的而且模糊的、有噪声的、随机的数据中获取隐含在其中的潜在有用的信息和知识的过程。计算机取证数据挖掘技术可以发现、分析并出示计算机犯罪的未知信息。通过对犯罪属性分类、模式的发现、规则的提取实现计算机犯罪证据的数据挖掘。而广义数据挖掘是把统计数据建立在经验和直觉之上的组合数据挖掘方法，不是仅依靠不完全的数据分析。这样，就避免了大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据在大多情形下并不具有数据分析情况的出现。广义数据挖掘基本结构如图如下：
二、建立数据应用平台
（1）采用数据挖掘与在线分析技术、数据仓库相结合能够实现不同系统的共享和互联，用户访问信息变得很方便，一段时间的历史数据能够被决策人员用来分析，从而对事物发展的趋势进行研究。通过分析油田数据，建立适合于油田数据信息的数据挖掘应用平台，如下图：
（2）建立油田生产数据仓库
系统主领域的确定、数据建模是构建数据仓库的首要步骤，如在在井组生产中系统主题的确定是：油井生产受注水量的不同和层位不同的注采工艺的影响。其中注水井生产数据、油井生产数据、油井属性数据、生产时间等是分析中要应用到的数据，从而对每个主题的维度和事实进行确定，并且数据仓库的建立使用多维数据模型。在井组生产中，气油比、日产气量、日产液量等事实数据是决策者所关心的。数据的含义是多维数据模型所关心的，并且对分析领域的数据模型能够清晰的表达出来。所以应用多维数据模型来建立数据仓库的概念模型。在建立中首先建立的不是物理模型而是逻辑模型，物理实施在逻辑模型的指导来实现。确定数据源、定义关系模式、划分粒度层次等是设计逻辑模型的主要内容，其中粒度的大小需要兼顾查询分析效率和数据量的大小，并且对数据仓库的分析能力也要进行考虑。如下图是井组生产的多维数据模型：
三、在处理油田信息中数据挖掘的过程
（1）在油田信息中应用数据挖掘技术的时候，必须明确所要达到的目标和要解决的问题。针对数据挖掘的目标进行如下定义：对油田生产中的异常现象应用聚类分析法或分类分析法进行分析、如超注欠注、单量异常变化等。而且对泄露、异常井号及时发现，使生产出运行参数得到优化，确保油田经济、安全、正常运行；对数据之间的联系等利用时间序列分析、回归分析、相关分析等方法进行挖掘，能够检测出油田生产受到各变量的影响程度，便于融合油田分散的数据，对生产的指导也有很大的帮助；在油田生产经营中进行了信息化建设，生产经营的大量成果数据和历史数据得到了很好的积累，进行这些数据背后的知识的挖掘和提取可以采用兴趣模型来实现，对油田生产中的规律进行探索，对未来的生产情况、油藏开发指标等能够进行预测，从而在优化和调整生产方面起到更好的作用。
（2）数据准备阶段在数据仓库中完成之后，接下来需要进行模型应用、建立模型、数据探索等工作。在数据挖掘工作中建立数学模型是核心环节，各种数据挖掘算法在这一模型中有效的集成，如贝叶斯预测、模糊聚类、神经网络、统计分析、决策树、关联规则等吗，通综合和比较多种建模方法来实现数学模型的建立，并且数据被分层为校验数据和训练数据，在模型检验主要使用校验数据，在求解模型参数中主要使用训练数据。在已经建立的模型中代入检验数据是模型检验阶段的主要任务，并且要对模型的响应进行观察，模型准确程度的评估是通过真实数据和模型相应的比较来实现的。倘若是比较差的模型准确性，那么就要建立新的模型、重新进行数据探索，指导新模型检验。所以，模型检验、建立模型、数据探索在实际应用中是反复迭代的过程。
