浅谈大数据时代的数据挖掘和数据可视化.pdf
大数据时代的到来带来了数据量的爆炸式增长,互联网技术、Web技术和移动互联网的飞速发展使得数据自动收集和存储的速度大大加快,数据量呈现爆炸式增长。据统计,政府、机构、企业的互联网数据每年以超过50%的速率增长。据Gartner公司预测,到2020年全球数据量将达到35ZB,相当于80亿块4TB硬盘,这标志着我们已经进入了一个崭新的大数据时代。大数据的特点不仅表现为数据量大,还包括结构复杂性和数据更新速度快等特征。如何有效地分析和解读这些数据,成为了我们面临的一个重要挑战。 数据挖掘与数据可视化是解析大数据的两个核心技术。数据挖掘,也称为数据开采,是一个旨在发现数据中隐藏模式和关系的过程。它采用各种算法,如源于机器学习的神经网络、决策树,以及基于统计学习理论的支持向量机、分类回归树和关联分析等。这些算法的共同目标是从大量真实世界的数据中识别出有用的模式,并从中获取新的知识,最终应用于决策过程。数据挖掘是基于数据库理论、机器学习、人工智能和现代统计学等多学科交叉的领域,通常与计算机科学紧密相关。借助在线分析处理技术,数据挖掘能够高效地处理和分析大量的数据集。 数据可视化技术则是将数据挖掘等数据分析技术的成果以视觉图形的方式展现出来,使复杂的数据分析结果更容易被人理解。数据可视化可以将数据中的趋势、模式和关联以图表、图形、信息图表等形式表现,帮助人们更直观地理解和解读数据。 在大数据背景下,数据挖掘和数据可视化的重要性日益凸显。科技情报服务作为数据挖掘与数据可视化的应用领域之一,也在发生着重要的转变。传统的科技情报服务主要依赖于文献信息的提供,而在大数据时代,服务亟需从传统文献信息提供向知识化应用服务转变。这种转变主要表现为提供个性化定制、文献定题、专利预警分析、专利战略研究、知识产权评议和商业信息获取等知识化应用服务,以帮助用户找到或形成解决问题的方案。贵州省科学技术情报研究所就是一个积极转变的例子,整合文献资源,建立了多个专题数据库,并提供了与创客创业相关的科技情报服务,例如石材机械、中药艾纳香、中药杜仲、纳米碳材料生物医用专利分析等报告,并定期编制科技情报参考,为创客提供创业过程中的科技情报信息跟踪服务。 在大众创业的背景下,科技情报服务的模式也在发生变化。协同创新和开放创新已经成为创新规则的一部分。传统的单一科技情报服务模式已不能满足创新者的需求。因此,建立一个集政策信息、技术信息、商业信息于一体的开放式协同创新平台,以及建立广泛的情报服务推广体系,成为了科技情报服务创新者的重要途径。贵州省科学技术情报研究所打造了“1个平台+1套体系”的线上线下服务架构,以支持创业者获取资源和信息,推动科技情报服务的模式创新。 数据挖掘与数据可视化技术在大数据时代下的创新结合,以及科技情报服务模式的转型,对分析和解读大数据提供了重要工具和方法。通过这些技术的应用,我们可以更有效地从海量数据中发现有价值的信息,为科学决策、经济发展和社会进步提供强有力的支撑。未来,随着技术的不断进步,我们可以期待数据挖掘和数据可视化技术在大数据分析领域发挥更加关键的作用。