发布时间：2024-04-15 04:27:14 来源：M6官网注册 作者：M6米乐手机登录APP入口
在大数据时代，如何利用数据挖掘技术深入开发人口普查数据，提高数据的利用率，是值得深入研究的课题。
数据挖掘是对海量的、随机的、不完整的、模糊的、不同类别的以及有噪声的数据，提取其中隐含的并可为人们掌握且具有潜在价值的知识的过程。运用数据挖掘技术，可以解决人口数据的开发、利用以及共享；可以打破以往对人口数据信息的简单利用，实现对数据信息的深度探索；可以为学术界在国内人口学研究上实现资源共享。
在这里，笔者以利用决策树模型算法分析人口信息的相关性为例，简单介绍数据挖掘技术在人口普查数据开发中的应用。
由规则（一）的第1项可知，当年龄小于等于5岁的时，受教育程度都是儿童水平，10个数据中全部满足此情况，置信度为100%。通过算法，即可给出年龄小于5岁的情况下受教育普遍程度为儿童水平的结论。
由规则（一）的第2项可知，当年龄大于等于6岁且小于等于11岁的时，受教育程度是小学的有9个数据，置信度为90%；受教育程度是初中的有1个数据，置信度为10%。通过算法，即可给出年龄在6至11岁的情况下受教育普遍程度为初中的结论。
以此类推，通过决策树模型算法，置信度越高的情况，则认为相关性越大，通过算法给出的趋势和预计也越接近置信度高的结果。在此，以一个简单的数据库，得出一个众所周知的结果，是为了直观、简要的介绍利用决策树模型算法在数据挖掘技术中的核心思想和大致过程。
由规则（二）的第1项和第2项可知，住在一区的男性，租房的数据有40个，置信度为90.9%，自有住房的数据有4个，置信度为9.1%。通过算法，即可给出居住在一区的男性普遍租房居住的结论。
由规则（二）的第7项和第8项可知，住在二区的女性，租房的数据有4个，置信度为9.1%，自有住房的数据有40个，置信度为90.9%。通过算法，即可给出居住在二区的女性普遍拥有自有住房的结论。
以此类推，一个简单的数据库，通过数据挖掘，即能得出住房情况、性别分布等多项内容。对于政府制定房地产相关政策、规划住宅建设等都具有很高的参考价值。
