基于自然辩证法的数据挖掘技术概述(4)
它涉及到对数据库中的大量数据进行提取、转变、分析以及模型化处理,从中提取辅助决策的关键性数据,图1是数据挖掘系统的一个基本模型。数据挖掘可以帮助数据挖掘用户寻找规律,发现未被发现的要素,预测发展趋势,进行决策判断,也是对数据内在和本质的高度抽象与概括,是对数据从理性认识到感性认识的一个巨大飞升。
图1 数据挖掘系统模型
1.2 数据挖掘技术的进化历程
1.2.1 第一阶段:数据搜集阶段
1950年,雷明顿兰德公司的Univac I计算机推出一种磁带驱动器,该驱动器一秒钟可以输入数百条记录,在当时是一个很大的突破,因而引发数据管理的革命。此时的硬件存储设备主要是计算机和磁带。1956年,IBM公司生产出第一台磁盘驱动器,硬件存储开始转向存储量更大的磁盘,而且磁盘还具有只能顺序存取数据的磁带不具有的优点——随机存取数据。
到了20世纪50年代中期至60年代中期,计算机大量直接存储设备出现,因而此阶段产品的主要特点还是提供历史性的、静态的数据信息,数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。
1.2.2 第二阶段:数据访问阶段
1970年,IBM的研究员埃德加·弗兰克·科德博士在刊物《Communication of the ACM》上发表了一篇论文,文中首次提出了数据库的关系模型的概念,奠定了关系模型的理论基础。1976年霍尼韦尔公司开发了第一个商用关系数据库系统——Multics Relational Data Store。关系型数据库系统以关系代数为坚实的理论基础,经过几十年的发展和实际应用,技术越来越成熟和完善。其代表产品有Oracle、IBM公司的DB2、微软公司的MSSQL Server以及Informix、ADABASD等等。
在这一阶段,除了关系数据库,还有结构化查询语言、ODBC等支持技术。随着计算机在数据管理领域的普遍应用,其产品的主要特点为在记录级提供历史性的、动态的数据信息。
1.2.3 第三阶段:数据仓库、决策支持阶段
1985年,第一个商务智能系统由Metaphor计算机系统有限公司为Procter&Gamble公司开发出来,主要是用来连接销售信息和零售的扫描仪数据。同年,Pilot软件公司开始出售第一个商用客户/服务器执行信息系统——Command Center。同年,加州大学伯克利分校Ingres项目演变成Postgres,其目标是开发出一个面向对象的数据库。此后一年,Graphael公司开发了第一个商用的对象数据库系统—Gbase。1988年,IBM公司的研究者Barry Devlin和PaulMurphy发明了一个新的术语—信息仓库,之后,IT的厂商开始构建实验性的数据仓库。1991年,W.H."Bill" Inmon出版了一本“如何构建数据仓库”的书,使得数据仓库真正开始应用。
在20世纪90年代的第三阶段,基于联机分析处理、多维数据库、数据仓库等技术等支持,能够在各种层次上提供回溯到、动态的数据信息。
1.2.4 第四阶段:数据挖掘阶段
20世纪末,随着互联网的高速发展,信息以爆炸式增长,保存在计算机中的文件和数据库中的数据量也在以高速增长着,同时人们也更需要从大量的数据中提取出更核心更有用的东西,数据挖掘技术应运而生。
在数据挖掘技术这一目前仍在继续发展的阶段,许多高级算法、多处理器计算机以及海量数据库等技术纷纷被发明应用。通过对海量数据进行数据挖掘处理,可以获得预测性的信息,为流量数据分析、情报数据分析、金融产品设计等诸多方面提供服务。
2 自然辩证法分析数据挖掘技术
2.1 自然辩证法和数据挖掘技术的关系
在现今的信息时代,对大数据的研究是各行各业的主流趋势,而其中的重要技术手段——数据挖掘技术,也在逐步成熟完善。数据挖掘技术在当今社会发展过程中发挥着极为重要的作用,它已经渗透到了经济、政治、管理等诸多领域。而对自然辩证法的研究能够有效帮助数据挖掘技术工作者创新意识的树立和能力的培养,能够使我们在科学精神与人文精神上相结合,将数据挖掘技术工作者的整体素质大幅提高,帮助数据挖掘技术工作者们适应当代社会发展需要的高级人才培养,进一步推动人类社会的发展与进步。
对待事物首先要了解其本质,才能对其创新优化上有显著的成果。因此,自然辩证法从一定意义讲,从源头上指导着数据挖掘技术的革新发展,它告诉我们要以辩证的角度去看待问题,要懂得使用科学的思想进行技术的研究,在数据挖掘领域的方方面面中能够科学选题,懂得技术预测以及技术评估,擅长对技术方案进行合理科学创新大胆的构思与设计,并且能够成功对技术方案进行试验与实施。以上这些自然辩证法原理科学合理帮助数据挖掘工作者高效进行对数据挖掘技术的研究。
文章来源:《自然辩证法研究》 网址: http://www.zrbzfyjzz.cn/qikandaodu/2021/0509/552.html
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