计算机数据挖掘技术的作用主要体现在数据收集方面，通过该技术可减少数据查找花费的时间，结果更为精准。虽然该技术应用时间较短，但通过不断实践其功能愈发完善。该技术具有计算机和统计学两方面的特征，而伴随互联网广泛应用，在大数据环境下人们如果想要在海量数据中找寻所需信息内容无疑会耗费大量时间以及精力，而凭借计算机数据挖掘技术可解决这一问题，提高数据收集效率，正因如此受到应用者青睐。
1数据挖掘技术的开发
1.1传统方法
统计是计算机数据挖掘技术开发过程中经常使用的技术手段，主要划分为以下几种。其一是抽样分析，即从数据整体当中抽取部分数据作为分析对象，该方法作用在于减少工作过程中产生的压力，缩小分析规模。其二是多源统计分析，这一方法主要用于分析结构较为复杂的数据。除上述两种方法之外，统计预测也是开发过程中使用的方法，该方法又包括回归分析预测以及序列分析。
1.2数据挖掘技术中的六种算法
数据挖掘技术是多种算法的综合体，正因如此数据处理效率得到提升，和以往使用的技术手段相比，该技术更全面可靠。从实践角度来看，大数据中蕴含的信息内容对行业发展而言非常重要，为提高数据利用率，必须要对数据挖掘技术具备的各项能力给予足够重视。如今数据挖掘算法主要分为六类，包含回归、分类、聚类、神经网络、关联规则以及web数据挖掘。回归是指因变量和与其有关的自变量之间存在的相似之处，以此作为基础确定两者关系；分类是指以数据体现的特征作为切入点完成划分；神经网络是指通过学习以及大量练习设置参数，统一之后对参数进行验证；关联规则性是指确定不同数据合集关系的算法；Web数据挖掘主要用于提取网页当中存在的数据。数据挖掘技术在实际应用中只会调取上述某种方法或多种方法处理当前面临的需求，并不是只调用单一的算法处理数据。和传统技术相比该技术具有较强的适用性，能够满足用户所提需求。
1.3数据挖掘法之轴线型
轴线型方法指把处理数据的整个过程看成一条轴线，这条轴线的整个流程即为数据挖掘的过程，从数据的输入开始，经过数据的预处理和分析，最后将数据输出。这个方法使得各个步骤分工明确，操作简单便捷难度较低。但这种方法本身存在缺陷，即如果整体流程中某一步骤出现问题，后续操作将会受到影响，难以顺利开展，耗时耗力。
1.4数据挖掘法之环形
环形方法是指将数据处理流程集中于某一环中，而这个环的周长即数据挖掘过程耗费的时间。包含在其中的数据是指数据的输入与输出，分析处理之后与轴线型一致，和轴线型方法相比处理效率更快，当前数据挖掘结束之后能够迅速进行下一次数据挖掘，但是整体流程较为复杂，难以实现。
2数据挖掘技术的应用
2.1市场方面
对企业而言若想占据更多市场份额成为行业中的领军者，必须要统计当前市场需求，而这是一项非常复杂的工作。首先企业要确定产品受众群体，了解用户需求以及兴趣所在，通过计算机数据挖掘技术整合数据并掌握用户喜好，以此作为参考标准完成对产品的设计，确保产品质量达到标准。譬如国内某些知名电商平台都会对访问进行分析，进而确定用户需求之后为用户提供相应产品展示界面，不仅可以减少用户精力投入同时店铺商家能够获得更可观的收益。
2.2电信行业
电信和数据之间联系密切，这也是促进数据挖掘技术快速发展的主要原因。以当前电信行业发展状况来看，运营商之间的竞争愈发激烈，尤其是在价格方面。在信息时代下我国电信行业对发展模式做出了适当调整，不仅形成了良好的市场秩序，同时行业进入了崭新的领域。另外随着移动通信技术升级，5G时代来临使各个运营商服务水平有明显提升，由此可以看出信息技术发展是决定信息服务质量的主要条件。通过计算机数据挖掘技术对信息进行深度分析主要内容包括数据统计以及不同类型数据分析，通过这种方式对预测数据变化，进而形成完善的服务体系，改进以往工作中存在的不足之处，进而创造更多经济效益。但由于数据挖掘本身具有共享特性，为此运营商要结合现状选择合适的工具，体现自身优势。
2.3半导体行业
对半导体行业而言，计算机数据挖掘技术主要作用在于提升软件检测结果的准确性。详情如下：生产阶段采集元件信息，并通过计算机数据挖掘技术对其进行分析，进而判断原件质量是否符合生产要求，以便半导体能够使用。由此可见在半导体行业中，计算机数据挖掘技术应用能够提高产品合格率。
2.4其它方面
除上述领域之外，计算机数据挖掘技术利于金融工作开展，对公司而言金融是维持正常运转的关键，企业整体经营和金融管理之间有不可分割的联系。譬如对股票走势进行预测能够规避即将到来的风险减少经济损失。投资之前凭借该技术能够判断可能出现的风险，避免错误决策，为企业财产提供保障。另外通过该技术可预测工作环境，能够规避工作开展过程中不必要的麻烦。譬如某些较为危险的工作开展过程中可利用数据挖掘技术构建虚拟模型对当前环境进行分析，并确定危险预警算法，一旦发生意外情况能够及时通知工作人员减少不必要的损失，为作业人员提供安全保障；再者开采过程中利用计算机数据挖掘技术能够优化既定方案，提高开采效率。
3结束语
结合上述内容可以看出，伴随我国科学技术不断发展，大数据时代已经来临，如何从海量数据中获得所需信息是目前急需解决的问题。传统技术手段不仅耗时耗力同时效率不佳，结果准确性难以得到有效保证。计算机数据挖掘作为科学发展的产物可解决这一问题，但在实际应用中仍旧有待完善，为此必须对其深入研究，以提高准确性和可靠性，使其得到广泛应用。
参考文献
[1]管艺博.简析计算机数据挖掘技术的开发及其应用[J].数字通信世界,2021(8):2.
[2]丁凝.探究计算机数据挖掘技术的开发及其应用[J].计算机产品与流通,2020(3):1.
[3]罗啸.试论计算机数据挖掘技术的开发及运用[J].2020.
