數據挖掘技術在環境信息管理的應用

導語：數據挖掘技術在環境信息管理的應用一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：數據挖掘是20世紀90年代興起的一種新穎的數據分析的方法。在國外已成為普遍應用技術，而我國還處于起步階段。在環境信息管理中應用數據挖掘技術的目的是從大量的有關環境問題的相關信息數據庫中篩選出潛藏的、深層的、有用的數據，研究分析整理后應用到相關環境問題中，有效改善環境問題。保護環境已成為我國發展的重要國策，而環境信息的管理對保護環境有非常重大的作用。利用數據挖掘技術就能很好的解決環境信息管理這一問題。

關鍵詞：數據挖掘；環境信息管理；信息分析與應用

1前言

數據挖掘又稱作數據庫中的知識發現，就是從大量的數據中找出位置的有潛在價值的信息的過程。是一種透過表象發現隱藏信息，找到潛伏的規律、聯系，以此來預測未來的技術。在環境信息管理中每天都有大量繁雜的數據，采用數據挖掘技術處理，有利于進行深層潛在分析，利與環境管理水平提高。

2數據挖掘技術在環境信息管理的理論研究

2.1注重關注環境信息管理的原因。生態環境的情況是人類生存和發展的重要基礎，環境不僅引起中國的密切注意，也是世界關注的焦點。中國近年來經濟、工業都發展迅速，但是環境狀況卻日益惡劣，現在人們對全球變暖、酸雨、能源短缺、土地荒漠化等等環境問題越來越受重視，有關于環境污染、惡化的問題應經成為城市的焦點問題。國家的發展應該是倡導可持續發展的理念，而建立在破壞環境的條件上的經濟、工業上的發展顯然與可持續發展的理念相違背，我國必須找到新的可持續發展的模式，從破壞環境的發展的病態中解脫出來。就環境管理問題我國早就建立了相關監測管理部門，不過由于技術等種種原因的欠缺，一直都沒有重大進展。現在是大數據時代，每天能接收到有關環境的信息是大量的且雜亂的，沒有強大的數據分析技術，這些數據就顯得毫無用武之地。可見環境信息管理工作的工作量大量復雜，如果想要節省工作時間，減輕人工工作量，就需要科學、準確又高效的技術，在這個時候運用數據挖掘技術在數據庫里探尋數據資料就成為一項有力的數據分析與應用的技術工具，對于環境信息管理提高效率起到很大助力。2.2數據挖掘技術在環境信息管理中的應用優勢。利用數據挖掘的技術處理環境信息有利于實現數據資源共享。環境管理具有高度的綜合性，需要運用多方面的信息協調整合社會、自然、經濟等共同進行。由此可見，環境管理需要多方面信息、多途徑共同達成。應用數據挖掘技術實現數據資源共享，采用人工智能的方式分析整合環境信息對于環境管理有很多幫助。利用數據挖掘的技術處理環境信息還很節約資金，控制成本。環境信息零亂龐雜，對于篩選有利信息有很大干擾，采用傳統的人工篩查的方式，去分析遍布各個方面的信息，既耗時又大量浪費人力物力財力。而采用數據挖掘技術就避免了這些弊病，數據挖掘技術能迅速高效的處理大量信息，有效排除干擾因素，覆蓋面廣，精準性高，大量節約時間同時保證了信息的時效性。數據挖掘技術還有利于環境管理部門作出管理決策。數據挖掘技術就是通過探查海量信息的隱藏部分，整合規律，對未來作出預測的技術。有了數據額挖掘技術參與，管理人員能從中獲得科學、客觀的信息，這對于管理部門做決策起到支持輔助的作用，也提高了環境管理的科學性、客觀性、精準性。

3數據挖掘技術在環境信息管理中實際應用

3.1關于數據挖掘技術在環境信息管理中的研究設計。數據挖掘的工作流程大致可以分為數據前期準備階段、數據挖掘階段和分析評價階段。在數據準備階段，要確定數據挖掘對象、數據挖掘的任務和方法以及數據挖掘工具。確定數據挖掘對象要定義清晰的數據挖掘目標，不要盲目的進行數據挖掘，那樣是得不出有效數據的。清晰明確定義數據挖掘對象可以有效防止多元信息干擾。數據挖掘的任務和方法以及數據挖掘工具都多種多樣，數據挖掘任務有關聯分析、聚類分析、演化分析和分類預測等等。數據挖掘方法有機器學習方法、判別分析法、遺傳算法等等。數據挖掘工具有不同公司開發的往往有不同的用處，例如：美國加州理工學院和天文學家合作開發的SKICAT適用于幫助天文工作者開發研究星體的，由SAS公司研究的SAS/EM的特色則是能直接生成html格式的。根據所定義的數據挖掘對象，科學合理的選擇合適的方法、工具，才能順暢的進行數據挖掘工作。進入數據挖掘階段之后，要根據數據準備階段確定的挖掘目標的特征構建自身模型，在數據庫或數據倉庫服務器進行數據集成、過濾、數據清理后得到數據挖掘對象的相關模型。在建立模型的階段可能會重復多次，因為在建立模型的過程中可能會發現新的問題，歸納分析問題之后又需要對數據修整。所以在數據準備與構建模型階段會占用數據挖掘流程的大部分時間。進行最后數據挖掘進行分析評價階段，對我們發現的數據挖掘對象的模型解釋評價。通過研究分析數據挖掘得來的深層信息，潛在規律，綜合于環境決策中，進而改善環境狀況。3.2數據挖掘技術在環境信息管理中的應用實際案例。天津市環保局在2003年開展了以“數據挖掘技術在醫療廢物信息管理中的應用”為題的研究項目。在這個數據挖掘過程中，數據挖掘對象是醫療廢物信息，針對這個數據挖掘對象應用數據倉庫、聯機分析處理的數據挖掘方法和其他先進技術進行了數據整理分析。在分析數據挖掘對象的特征之后完成了主要形式以信息報圖、星型圖和物理模型為基礎進行了三級模型的建立。經過數據挖掘得到各醫院廢物的產生量，醫院廢物產生的原因和醫院廢物后續處理方法的相關廢物信息。經過數據挖掘技術的后期分析評價，綜合各醫療機構的需求調查對天津市的醫院進行了分類和管理。對一次性醫療用品進行無害化處理或集中回收處置，采取焚燒或回收公司再利用，減少了醫療廢物對人類的危害，為天津市的醫療廢物處理的工作提供了有效支持。

4結束語

中國的數據挖掘技術相比于國外起步較晚，我國現在還主要研究目標還集中于數據挖掘技術的方法和算法上。近年我國人民對大數據的關注熱度空前高漲，促進了大數據的迅速發展。我國只要在數據挖掘技術上吸收國外的優勢技術和理念，綜合中國國情進行研究，一定會成功應用于各方面，對于我國日益嚴峻的環境狀況也能起到改善作用。

參考文獻

[1]張晶.基于數據流管理系統的數據挖掘技術研究[D].西北農林科技大學，2014.

[2]郝先臣，張德干，尹國成.用于電子商務中的數據挖掘技術關聯分析，研究[J].小型微計算機系，2015（2）:241-251.

作者:劉偉 單位:河北保神交通建設監理有限公司