1、數據挖掘技術在水利工程管理中的應用實踐摘要：隨著我國經濟水平的發展，科技的進步，水利工程發展十分迅猛。在水 利工程管理中，通過數據挖掘技術，能夠在大量數據中搜尋到有價值的信息，通 過對信息的合理利用，使得水利工程管理更加高效、更加科學。本文對數據挖掘 技術在水利工程管理中應用進行深入探究，對其中的管理要點進行充分分析，意 在為同行業者起到借鑒作用。關鍵詞：數據挖掘技術；水利工程；應用實踐改革開放以來，我國科技水平快速發展，經濟水平也在不斷提高，水利工程 基礎設施也在進一步完善當中。在水利工程中，數據挖掘技術應用廣泛，能夠在 大量信息中快速建立數據模型，進而提升水利工程管理效率，讓水利工程管理更

2、 加趨于高效化、科學化。一、數據挖掘技術的定義與應用（一）數據挖掘技術的定義科技的快速發展和數據的存儲技術的快速進步，使得各種行業或組織的數據 得以海量積累。但是，從海量的數據當中，提取有用的信息成為了一個難題。在 海量數據面前，傳統的數據分析工具和方法很無力。由此，數據挖掘技術就登上 了歷史的舞臺。數據挖掘是一種技術，將傳統的數據分析方法與處理大量數據的 復雜算法相結合，從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提 取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用信息和知識的過程。（二）數據挖掘技術的應用數據挖掘技術應用廣泛，如：在交通領域，幫助鐵路票價制定、交通流量預 測等；在生

3、物學當中，挖掘基因與疾病之間的關系、蛋白質結構預測、代謝途徑 預測等；在金融行業當中，股票指數追蹤、稅務稽查等方面有重要運用；在電子 商務領域，對顧客行為分析、定向營銷、定向廣告投放、誰是最有價值的用戶、 什么產品搭配銷售等。可以說，有數據的方法，就有數據挖掘的用武之地。在水利工程管理中，對技術人員有較高的技術要求，必須能夠靈活運用數據 挖掘技術，才能在大量信息中及時發現有價值的數據。水利工程管理中的數據挖 掘技術可分為以下幾種類別：其一，在大量數據中抽樣選取部分數據，對此部分數據進行檢測，將檢測結 果與參考數據進行比對，找出之間的差異，通過差異深度挖掘所有數據，進而找 出其中具有價值的信息。

4、其二，對數據進行預測性挖掘。數據會通過事物發展不斷產生變化，因此， 在使用數據挖掘技術，應該先要尋找到數據變化的規律，通過變化規律對所有數 據進行檢測，將檢測結果在所有數據中進行篩選，找出與檢測結果最為相近的數 據，進而達到挖掘目的。其三，要準確把握數據間存在的內在聯系。在面對不計其數的數據時，通過 數據間的內在聯系能夠準確定位特殊數據，通過這種聯系對數據進行分析處理， 能夠有效提升挖掘數據的精準性。其四，在進行數據挖掘過程中，除了以上三點提到的挖掘方法，還可將大量 數據進行歸納合并。根據數據固有特征，將特征相同或變化規律相同的數據分為 一類，將特征不同或變化規律有別于其他數據的分為一類。將所

5、有數據歸納合并 之后，進行組別間的數據挖掘，能夠避免數據重復挖掘，提高數據挖掘效率。二、數據挖掘具體實施方法（一）收集信息收集信息不能盲目，要在充分了解水利工程管理目標的情況下進行。通過對 收集的數據信息進行分析，明確信息數據的目標，選擇與實際數據相符合的收集 方式，將信息儲存到數據庫中。（二）信息集成信息集成也成為共享信息，是把不同格式、來源、特點性質的數據在邏輯上 或物理上有機地集中，從而為水利工程管理提供全面的數據共享。（三）數據歸約數據歸約是在保持數據原貌的前提下，最大限度地精簡數據量。其目的就是 提升數據挖掘效率，對信息來源進行有效處理。如果不對數據來源進行歸約，即 使只是少量的數據

6、，也需要進行復雜的數據分析扣挖掘時間。這時就需要對數據 源頭進行歸約，歸約后的數據雖然小，但仍能完整保留原始數據樣貌，這樣，數 據挖掘效率將大幅上升將更有效，并產生相同的分析結果。（四）整理數據在數據庫中存儲的信息，容易造成數據屬性和表述方式不一致的現象，需要 對此類數據進行整理。應選則合適的整理方式對丟失的信息進行彌補，對數據中 的噪音數據進行進行處理，確保數據庫中數據的完整性與統一性。（五）交換數據數據交換通過合理的方式，對所有參與分析的數據進行分析，并將分析結果 轉換成與挖掘技術相符的數據模型。（六）挖掘數據數據挖掘需要出現海量數據、計算機技術大數據量的處理能力、計算機存儲 于計算能力、

7、交叉學科的發展等條件。在數據分析過程中，選擇適合的分析工具， 通過統計方法、機器學習方法、神經網絡方法和數據庫方法等數據技術處理方法， 對數據庫中的所有數據進行技術處理，準確獲得其中有價值的信息。（七）評估模式為了得到準確的數據信息，要通過合理的評估方式對所挖掘的數據進行反復 對比，進而確保數據信息的準確性。（八）成果表示成果表示是利用專業化的方式對數據信息進行實時共享。三、水利工程管理數據挖掘模型的建立方式對于水利工程來說，其管理復雜，數據挖掘需要相關人員具備大量技術儲備， 從多學科入手，利用技術人員的專業知識準確分析挖掘數據的準確性，進而從大 量信息中快速找到可利用的信息。所以，在水利工程

8、管理數據挖掘中，要建立起 半自動層次系統對數據進行深度挖掘。該模型的建立有以下幾點：（一）建立完整的用戶界面。利用顯示裝置將數據反映出來，對挖掘數據能 夠快速查詢，將查詢結果通過用戶界面顯示出來。（二）建立OLAP/OLAM。其功能就是能夠將數據庫中是所有數據進行集中存 儲，在OLAP/OLAM中進行數據分析，是整個水利工程管理數據挖掘模型建立的 核心。（三）信息存儲是構建水利工程管理數據挖掘模型的基礎，不僅能將所有挖 掘數據進行有效存儲，還能進場信息集成操作，對過濾機進行及時清理。（四）將所挖掘的數據通過數據庫進行存儲之后，數據庫能夠對數據的源頭 進行準確分析。四、將水利工程管理數據挖掘模型

9、與GIS系統進行結合將水利工程管理數據挖掘模型與GIS系統進行結合的方式主要有三種，分別 是嵌入式、松散和緊密耦合式。（一）在對數據進行空間層面的挖掘中，GIS系統具備對數據進行強大處理的 功能。GIS系統與數據挖掘技術有機結合，能夠形成一個較為完整的控制系統。 通過嵌入式的應用，在進行數據空間層面挖掘時，即使是對完整度不高的數據也 能進行有效的處理。其優點就是能夠減少數據挖掘工作量，降低數據挖掘難度。 缺點同樣明顯，嵌入式必須在指定的系統中才能正常運行，不能進行系統間的轉 移，會給不同客戶間的需求造成影響，限制系統的開發。（二）挖掘數據系統和GIS系統是兩個互相獨立的系統。挖掘數據系統通過 變換的方式對數據庫中的數據進行挖掘；而松散耦合式能夠不借助GIS系統，自 主完成數據挖掘工作。但進行數據空間層面的挖掘時，難度明顯提高。（三）將嵌入式與松散耦合式結合就形成了緊密耦合式。其綜合了嵌入式與 松散耦合式的優勢，不僅能對數據進行空間層面的挖掘，降低難度，而且不受不 同客戶間的需求造成影響，靈活性較高。但過度依賴GIS系統，容易受到其他系 統的影響。所以要在明確水利工程管理目標的基礎上，結合自身實際狀況，合理 選擇緊密耦合式系統，提升數據挖掘效率。結束語綜上所述，利用數據挖掘技術能夠提升水利工程管理水平，發揮水利工程最 大作用，提升人民生活水平