人工智能技术加持下数据挖掘与分析应用研究

摘要：与人工智能相比，大众对数据挖掘的了解显得更为生疏。事实上，数据开采的效用能够与人造智慧技术比肩。资源开采宛如无形的开掘工具，可以协助人类深入地提取需要的信息内容，显现了数据开采技术的高科技特征。数据发掘手段与人工智能各自拥有独特的职能和能力，它们的高效利用远超现代信息技术的作用。于是，文章着重考察了人工智能在数据挖掘与分析的运用，目的是为了推动我国科技持续进行创新与进步。

关键词：人工智能；数据挖掘；数据分析

对于智能科学的探索，无论是在人工智能还是数据挖掘领域，都受到了极大的重视。例如，对于自动化的消费者需求的解读、信息的自我刷新、机器的自我辨认，还有自动的道路管控等。而数据挖掘和人工智能的终极追求，便是达成极致的智慧，这也代表着它们的完美结合。通过使用人工智能技术，我们可以为网络科学注入“智慧”的元素，从而提高网络的处理速度，消除网络的阻碍，同时也有助于加强网络的保护，更进一步，它也有助于实施对网络使用者的智慧化管理。现在，网络上对数据挖掘的应用已经变得广泛，例如，有三种利用数据挖掘和分析在网络上进行搜索的算法被提出。然而，人工智能和数据挖掘的网络化仍然面临着算法效率和结果稳定性不足的问题。

1.人工智能技术加持下的数据挖掘与分析方法

1.1人工智能之神经网络方法

智能仿生技术旨在复现人类的思考模式，建立起人工神经网络的核心在于效仿人脑逻辑，令电脑系统能够近似人类大脑的处理机制。随着人造智能技术的进步，这种模拟神经结构的应用也在逐步扩大其范围。人工神经网络的构建基础在于三大层级：输入、隐藏及输出层。该模型的复杂程度，依赖于隐藏层的神经元数量及其层次的多寡；而在输入层端，每个神经元所承载的是各式各样的预测指标，在输出层端，每个神经元则对应着众多的结果变量。观察从神经网络模型的结构图可知，完整的执行流程是，先将各训练样例分配至首层的输入节点，继而配合各自相应的次级层级，各隐层结合权重因素后的输出将作为后续层的输入数据，穿过最尾端的节点，输出层的单元将对每个训练样本进行最终的预测结果输出。

1.2知识粒度数据挖掘与分析算法

智能计算新趋势—知识粒度技术，在人工智能研究领域中应运而生。它有效管理以下确定性层面薄弱的数据，该技术包括而不限于商空间模型、粗糙集以及模糊集三种模型。基于不同层面的信息来解决问题是这个概念和思维方式的核心，目前已广泛应用于数据挖掘和机器学习等多个领域。探索含糊信息所采纳的非常规数据识别方法开辟了一条新路。此方法无需先验了解数据分布特性，通过运用知识测量计算对象间的关联度和偏差程度，能够有效识别出多种异类数据。

1.3两种方法对比分析结论

依据文前阐述，上述双方技术手段分别拥有自身的长处与短板。神经网络技术作为早期应用于数据分析领域的人工智能手段之一，它能有效识别出异常数据。然而，这类技术在层次构建上存在难度，且应用过程耗时且复杂。依据知识粒度的异常数据探测算法不仅可以找出异常数据，还可针对不同层次的问题与信息进行分析，能迅速发现问题数据。这一方法已在许多行业中获得推广与使用。

2.人工智能技术加持下数据挖掘与分析的应用

通过搜集与分析数据，合理提取相关数据要素，数据挖掘实践中不断进行智能算法的革新与优化。数据挖掘与人工智能同样追求高度智能化的发展方向，二者的融合有助于推动人工智能领域的进步与扩展。

2.1系统设计应用

眼下，在人工智能的应用领域里，数据挖掘与分析主要提升了系统设计时的数据搜集与保存功能，由此带来了大量系统设计的相关内容，最具代表性的系统设计领域涵盖了多个方面。经由特定领域研究开发专家的总结与提炼，构建了集成了相关产业知识与实务的智能化软件程序。此程序增强了对专业领域知识的探索与整合力度，有能力自行应对该行业内计算机科学的专题难题。依托于电子网络中累积的海量知识和专业智慧，专家系统具备了在复杂多变场景中独立解决棘手难题的能力。这是一种机器系统。智能化装备框架以机械臂为中心极点，建设与之配套的生物模拟神经网，利用该网络进行信息的搜集、剖析及储存工作，并以系统所蓄积的智慧开展相关的研究开发任务。同时，实现对生物感知的模拟仿真。仿生感知系统基本上涉及运用适当的软件仿真人体感官所接收信号，并通过人工智能的推断机制，掌握并识别周遭环境状况。由嵌入与数据挖掘相关的设计算法至人工智能系统中，对该系统中的海量数据进行合理的概括与剖析，并将关联数据加以辨识并存储，进而实现准确的判定与分析。

2.2智能化服务应用

智能技术与数据分析的进步旨在探究更先进的智能服务体验。目前，多种创新性的应用领域已涌现，例如，智能机器人可执行基础任务并承担贴心服务。一种广泛见诸手机的人工智能与数据分析融合应用实例便是智慧手机助理，它能依据用户的搜索习惯和沟通内容，自动为用户推介合适的产品与服务选项。融合数据挖掘与分析与人工智能可有效筛选并提炼出大数据中所含必需信息，极大提升解决人们日常职务挑战的效率。利用数据分析方法融入人工智能领域，能够赋予人工智能网络技术的属性，确保人们在体验智能服务的过程中同时获得更为贴心的体验。

2.3体现出知识经济化

在人工智能领域，数据挖掘带来的财经利益对事物进步起着至关重要的作用。网络时代进一步加强了对数据挖掘及其扩展应用的关注。数据挖掘与人工智能的融合预期能产生极大的经济回报，惠及广泛的产业。依靠融入数据挖掘与分析的人工智能，能够依据具体状况实施对农作物灾害的分析与紧急救援、对军事装备进行智能升级改造、以及推动医疗设备智能化进程。数据挖掘与人工智能的结合效应所催生的显著经济价值，已经成为推动社会前行的指标性力量。

2.4建立智能化数据库

在ai行业，利用数据挖掘的方法有助于推动智能数据库的搭建，使其最大限度地发挥其功效。当我们在设计和搭建智能数据库时，我们会根据当前的数据库系统软件结构，同时考虑到数据库系统的真实使用要求，更好地展示出数据挖掘技巧和智能科学的全面优势，专注于对智能化数据信息的深度探索、研究、融合、解读和处理等任务，这样才能增强智能数据库的总体表现。借助数据信息的服务功能以及相关的服务管理，我们可以对数据库系统的服务品质进行优化。在此情况下，我们可以有效地将数据挖掘和分析融入到人工智能中，赋予它们强大的数据功能，以此来进一步提升数据挖掘和分析的科技水平，让智能数据库变得更加庞大，为更多的用户提供更方便和功能性的数据信息系统服务。

2.5优化网络管理与系统评价

在人工智能领域，利用数据分析的方法，可以让该系统实现数据分析的特性。通过运用数据分析技术 并融入人工智能的优点，可以对网络管理和系统评估架构进行优化，从而达到对两者的提升和改良。在数据挖掘和人工智能的推动下，电脑网络系统具备了对智能数据信息进行探索和处理、进行分析和评估的各种功能，这不仅增强了网络管理和系统评估的效率，也为中国的信息网络科学的进一步发展奠定了坚实的基础。

3.结语

作为计算机科学的创新研究和扩展，数据挖掘与人工智能有着密切的联系。从某个角度看，它是人工智能的延伸，两者均致力于智能化技术的探索。利用数据挖掘来满足人工智能的大规模信息需求，能够深入解读人类的日常生活和工作需要，并针对不同的行业和人群的需要开展人工智能系统的深入研究和实践。对那些由于繁重的职责而受到限制的众多员工进行释放，并且淘汰过时的公司制造方法，以此推进所有领域的改革和变革。

参考文献

[1]林栗竹.财务数智化时代的大数据与会计专业发展策略探究[J].营销界， 2023，（24）：134-136.

[2]曾思琪.人工智能时代财务会计向管理会计转型研究[J].广东经济， 2023，（18）：65-67.