数据挖掘在国土资源信息化中的应用

摘 要 數据挖掘是建立在丰富数据库的基础上，运用专业的技术分析方法进行数据分析挖掘。在丰富巨型数据库中，有很多不为人知隐藏其中的重要数据概念以及规律，需要我们加以研究总结。国土资源信息化更加需要数据库的支撑，从大型的数据库中挖掘出相关的国土信息领域。

【关键词】数据挖掘 国土资源 信息化

随着我国众多土地、矿产、地质资源以及关于地质灾害的检测管理更加完善，建立了系统的信息资源。国土资源的相关部门也在运用全新的科技技术，不再满足于过去简单的信息浏览查询，引进新的智能化的技术手段，帮助国土资源的数据挖掘更加科学化和合理化。数据挖掘成为国土资源信息化的重要环节和技术手段，把数据挖掘的含义纳入国土资源信息化建设过程中，有助于更好得发挥国土资源的管理工作。

1 数据挖掘

1.1 数据挖掘的概念

在数据资源库大力发展的背景下，人们要获得更多需要的资源就需要运用新的技术手段和方法，高效寻找出需要的数据。数据挖据的概念油然而生，这是一种利用科学化的分析手段技术，将巨大的数据资源以某种规律化的形式分析处理，更加快速满足使用者的需求。数据挖掘的技术结合了众多学科理论知识，将数据库中的信息进行相互的关联分析，搜索一个关键词就可以关联一系列相关概念，这样挖掘相关数据更加高效快捷。近年来，我国的数据挖掘技术已经发展比较成熟，经历理论到实践的过程，积极运用科学技术实现了数据挖掘有效化的实现。

1.2 数据挖掘的方法

数据挖掘常见的方法有分类分析、回归模型分析、时间序列模式分析、聚类分析以及关联分析和序列分析。每一种分析方法都通过科学的理论知识指导，在具体的数据挖掘中总结归纳出来的。分类分析法是通过大量数据本身具有的属性，找出共同点进行分类，常常可以通过结构图和决策树的模式表现出来。回归模型分析指的是运用分类方法的基础上，提供连续性的预测值进行数据分析。时间序列模式是根据时间的顺序来分类数据，按照数据生成的时间来排列，通过以往的不断数据分析更好的对未来的数据进行推测。聚类分析是把丰富的数据按照固定的模式进行聚类，形成数据组，每一个组的数据都是依据科学的划分理论，更好的帮助使用者获得一类数据。关联分析指的是把原本不同的数据寻找相同的关联进行分类，能够帮助有相关联系的数据进行划分，挖掘出联系更加紧密的数据。序列分析方法是依据数据发生的相关事件，明确数据发生的具体时间序列，更好的把握整个事件相关数据的发生以及实现，给数据的使用者更加有效的方法。

2 数据挖据在国土资源信息化的应用

2.1 应用形式

数据挖掘在国土资源信息化的过程中，主要体现在报表、地图、OLAP分析、数据挖掘与预测这些应用形式上。这些方法与形式能够更好的在国土资源信息化中利用数据挖掘，建立完善的国土资源系统。报表的形式是指国土相关的不同部门需要的报表不同，这就需要利用不同的数据模式来形成报表，满足不同部门的使用需求。报表的形成模式可以利用基础数据根据自有的报表系统实现目的，也可以根据报表的需求提供有用的数据进行填补，满足报表的需求。地图的应用形式是国土资源信息化必要的手段和方法，利用好地图的有效资源数据，对于我国广袤的土地资源进行统计处理，在地图上可以直观的进行观看数据，一目了然的掌握国土资源的相关数据。OLAP分析的方法是对于国土资源数据进行的分类组合进行构建模型，满足关于土地利用、农田规模以及城市用地规划的需求，通过数据分析方法实现自动化的系统模式。数据挖掘与预测就是根据已经有的数据进行分析，运用系统的科学方法进行对于未来的预测。

2.2 国土资源信息化数据挖据综合分析

通过对国土资源的系统分析，从整体上把握国土资源的有效性以及数据挖掘的程度，系统需求分析需要从总体角度出发，通过不同的流程对数据进行设计以及归纳得以开发出有效的系统。由于国土资源系统的数据太过于丰富，就需要针对不同方面建立子系统，更能细化数据的分类，有利于数据系统的有效利用。对于国土资源的巨大数据也要有综合性的分析整合，在有规律的基础上分析才能从综合形态上利用好数据资源，更好得挖掘有效资源，建设综合性的国土资源信息化系统。综合分析要从不同的应用形式出发，针对每一种形式提供具体的系统以及数据，才能有效发展国土资源信息化。

参考文献

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作者单位

天津市武清区不动产登记事务中心 天津市 301700