摘要：数据挖掘技术用于采集和处理信息，将信息以知识表示的方式展现出来，让用户在大量的数据中获取关键信息。但是在获取关键信息过程中，由于获取时间较长，影响用户的正常工作，将人工智能技术应用在数据挖掘中，有助于提高数据挖掘技术应用水平。本文围绕基于人工智能的数据挖掘技术研究展开讨论，为挖掘技术与人工智能设计应用提供参考依据。

关键词：数据挖掘； 人工智能； 技术

导言

随着生活水平的不断提高及科技的飞速发展，人们对于高品质生活的追求也逐渐升温，但是近些年来由于装修污染和快节奏的生活，使得亚健康人群的数量逐年增多，许多慢性疾病（如冠心病、高血压和糖尿病）的发病年龄逐年降低，降低了生活质量，同时导致医疗费用急剧增大，增大了政府公共卫生开支。

大数据、云计算技术的发展，海量家庭数据的分析、挖掘使数据发挥前所未有的价值。未来智慧家庭是数据深度分析的时代。在传统的数据处理周期里，处理数据只有两个环节：从“数据源”到“应用”，而各环节使用的技术也较为简单。而数据挖掘技术与传统的数据处理周期不同，增加了“数据挖掘”这一步骤，数据源需要经过处理存到一个结构化数据库进行管理，然后再使用诸如数理统计、结果可视化等技术完成对数据的应用，以应对大数据带来的诸多新挑战。

1、数据挖掘的概念和功能

1.1的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。

1.2数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。

1.3数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。

2数据挖掘技术应用意义

2.1有利于增强信息数据理解

数据挖掘技术通过对原始数据进行有效识别、权威分类、特征分析和细化处理，从而建立完善的数据管理平台进行数据分类管理，为用户提供方便、快捷的数据查询服务。在软件工程领域应用数据挖掘技术，不但提高了工作效率，节省了时间成本和人力成本，而且能够充分发挥数据挖掘技术的技术优势，实现信息数据有效整合，有利于增强企业对信息数据的深入理解。

2.2有利于提升信息数据利用率

软件从开发到应用整个过程将会产生大量数据，首先利用数据挖掘技术对数据从多个角度进行分类和整理，然后再通过各种算法筛选和提取目标数据，最后对目标数据进行深度挖掘和应用，可有效提升信息数据利用效率。企业利用数据挖掘技术可以将混乱、抽象的数据转化为有序、易于理解的数据，便于进行数据分析和直接应用，同时也可以根据实践需要选择数据，挖掘数据背后的价值获得商机，进而及时调整运营策略抢占市场先机，推动企业可持续发展。

3人工智能技术

3.1人工智能简介

在计算机学科中，人工智能属于创新学科，应用人工智能技术，使计算机具备人类思维方式，并模拟人类的行为等，通过计算机进行多样化的操作，可以强化计算机的智能化应用价值。人工智能技术在应用过程中，应充分发挥人工智能技术的优势，包括图像识别、语音自动回复等，用户使用人工智能技术，可以使生活和工作更加便利。例如在小区门禁系统应用人工智能技术，门禁系统扫描用户的脸部，然后对比数据库内存储的用户脸部信息，通过对比后，门禁系统会自动开放。此外在计算机技术发展过程中，通过人工智能技术，使多种学科进入到创新发展阶段，包括心理学、逻辑学以及行业技术等，使许多由人类操作完成的工作，全部使用人工智能技术代替，不仅处理各种工作产生的复杂信息，使不同的工作运行更加高效，还能提高工作的精准度。

3.2人工智能应用领域

现阶段是人工智能技术应用最为广泛的时期，在许多领域均能看到人工智能技术的身影，如在语言领域，用户只需说出关键词，人工智能技术会向用户显示所需的内容，用户根据需求选择信息。此外在智能数据检索、问题求解等工作中，使用人工智能技术，构建人工智能系统，人工智能系统会向用户提供不同的服务。以苹果程序为例，用户使用苹果设备时，向内设的人工智能管家发出命令，人工智能会根据用户指令提供相应的服务，例如用户进行导航时，向手机内人工智能系统发出目的地导航指令，系统会自动出示导航路线，为用户提供便利的导航服务。

3.3 数据挖掘与人工智能之间联系以及技术展望

基于人工智能技术，深入研究数据挖掘技术，将数据挖掘技术与人工智能技术建立紧密的联系，可以不断提高数据挖掘技术的应用水平。人工智能技术可以使数据挖掘过程更加智能化，用户只需向计算机系统发出指令，即便指令存在模糊或者混乱的情况，在人工智能技术的帮助下，数据挖掘技术仍然短时间内向用户提供相应的信息服务，在提供服务过程中，计算机系统会采用不同的逻辑思维方式，以便从海量的数据提取关键字，由关键字为切入点，快速找到相应的信息。此外在数据搜索过程中，传统的搜索方式，是通过计算机设定的程序，并且按照计算机的思维方式进行，但是搜索信息的过程会花费较长的时间，影响用户正常的使用。为提高信息的搜索速度，计算机以人工智能技术为基础，融入数据挖掘技术，在信息搜索过程中，如果某一属性的信息取值存在问题，计算机在处理问题的同时，会向信息提供不同的存储子集，以便使信息存储更加准确，同时避免用户在使用中出现问题，有效提高用户的使用效率。

4 结语

总而言之，大数据为各行各业的改革提供了一个新的契机，各行业应该正确把握和利用数据挖掘技术带来的优势，权衡大数据带来的收益与风险，推动自身发展。

参考文献

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