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大数据技术及安全研究
Research on Big Data Technology and Security

者数据领域都有着一定的推进作用，甚至在医疗、教育方面数据挖掘技术也有着
很重要的运用。数据挖掘技术应用在多个方面，比如说在开发软件运行过程当中，
我们可以利用数据挖掘技术对软件的质量进行相应的分析，从而制定更合理的数

据资源，避免我们在以后的工作中有错误产生。
（一）数据挖掘技术概述
数据挖掘技术，顾名思义就是在一个庞大的数据环境之下，我们能够有效地
对我们所需要的数据信息进行相应的提取，可以对这些信息进行相应的分类和分

析，使得这些信息更明确。在数据信息无处不在的网络世界，相应的软件工程所
拥有的信息是杂乱且庞大的，而数据信息的存在是直接影响软件开发的，为了提
高软件开发的工作速率，我们会利用数据挖掘技术，对信息处理有一个质的提升，
而且还能有效地对信息进行筛选，能够及时实现数据传输，使我们获得的信息是

简单且有利的。一般来说，我们主要将数据挖掘工作分为 3 个层次：第一，交互
式可视数据探查；第二，自动模式提取；第三，模型构建。三个层次互相协作，
相互递进，能够使我们大量的数据信息进行合理的分类。在实际的应用过程中，
数据挖掘技术能够合理地将数据进行分析和分类，能够帮助我们在日后工作中对

于各类数据的运用。
（二）数据挖掘方法
随着技术的发展，数据挖掘有着很多的方法，最常用的有算法种类、轴线型
数据挖掘法以及环形数据挖掘法。

第一，算法种类：算法种类一般用于大数据之中，在数据加工时有着明确的
要求，我们在对算法类型进行分析时，首先会使用分类算法以及回归算法作为首
要方法，在本质视角来看，在进行大数据分析时，我们会结合不同的算法方式来
进行数据挖掘工作，使我们的工作能够顺利进行，而且这种方法能够将数据挖掘

利用抽象的形式表现出来，这种方法相对来说在数据中的适应能力比较强，对于
一般的数据挖掘来说，它有着更显著的可复制性以及适用性，深受人们信赖。
第二，轴线型数据挖掘法：这种方法主要是利用轴线，轴线的始终点作为数
据挖掘的两个重要代表，这种方法相对来说具有明显的操作性，而且更方便人们

修改。但是轴线型数据挖掘方法也存在一些不足，相对其他范围来说，这种方法
的挖掘速度较慢，就是总体来说这种方法还是在数据挖掘工作时比较常见的一种
方法。

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