基于大数据的电子信息应用技术分析

基于大数据的电子信息应用技术分析

梁正豪,邱学新,潘旭东

浙江省通信产业服务有限公司湖州市分公司

摘要：电子信息技术是建立在互联网基础上衍生的新时期科技,拥有良好的覆盖性、通信能力、传输能力,其主要包含了信息技术、电子技术、通信技术等,在建筑领域、通信领域等有着广泛应用。从目前电子信息技术的发展现状来看,还存在一些亟待解决的问题,如人才缺乏、环境较差、产业结构不合理等,只有立足于现状予以完善,才能给电子信息技术发展提供有力支持。

关键词：大数据背景；电子信息；技术发展

中图分类号：TP311

文献标识码：A

引言

随着我国当前网络技术与计算机技术的持续性发展，传统信息处理技术在应用的过程中，迎来了新的机遇，但同时也面临着新的挑战。从机遇角度来看，现代信息化技术的应用不仅仅是整合了传统优势，也在效率、速度等多个方面得到了显著提升，呈现出了更加快速的信息处理速度，也能够在面对海量数据信息时，达到更高的处理效率。

1大数据技术的特点

1.1多元化

现代大数据时代背景下，数据信息与人们日常生活的联系愈发密切，并呈现出了更加多样化的发展趋势。在此基础上，一方面是通过数据信息的发展，可针对不同事物之间存在的联系进行展示；另一方面也能够赋予信息本身更加丰富的内容。同时，随着新媒体技术在其中的融合，同样在面对数据信息时呈现出了媒体化的发展趋势。

1.2共享性

现代大数据时代背景下，数据信息在传播、共享等多个方面已然呈现出了明显的公开趋势，并给人们的数据信息利用提供了诸多便利。具体来看，用户仅仅想需要通过访问云数据的方式，便能够及时获取到自身所需要的数据信息。

1.3可量化

随着当前大数据技术的不断发展，世界上几乎全部事物都能够通过转换，进而进行数据信息存储。其中，当人们想要获取某些数据信息时，通过可以通过大数据技术进行量化处理。

1.4预测性

大数据背景下，除了数据信息本身的丰富外，有关数据信息的挖掘技术也在不断发展与完善。在此基础上，一方面是能够帮助人们对数据信息进行处理；另一方面也能够在面对数据信息时更加精准地把握数据信息的变化，从而对数据信息进行精准预测。

2基于大数据的电子信息应用技术

2.1数据信息的收集

在电子信息技术实际应用前，需能够先行做好数据信息的收集，并保证收集数据信息的真实性、准确性，方能够提高后续实践的效果。因此，为进一步提升计算机电子处理技术应用的整体效果，还需相关工作人员重点关注数据信息问题，确保收集到的数据想信息的价值。同时，一并权衡数据信息质量问题和成本问题，保障企业发展效益。但是从当前情况来看，传统计算机电子信息处理技术在应用实践中仍然存在一些问题，其现有性能难以满足当前现代化数据信息的处理要求，在工作效率方面仍然存在着很大的上升空间，难以保证数据信息收集的时效性和准确性。针对这一问题，需相关技术人员与科研人员能够进一步对其进行更新和完善，从而导致仅搜索关键词便能够获取目标信息的效果。如此一来，一方面能够帮助人们减少在信息获取方面的时间成本，提高工作整体效率；另一方面也减少了数据信息在分类方面的时间浪费。相关工作人员需能够做好后台数据库的建立，以此来在面对不同类别数据信息时做好分类和整理，然后可针对其中完成收集的数据信息进行存储。一方面可保障数据信息具有更理想的时效性；另一方面也能够显著提高数据信息的安全性，可有效针对计算机电子信息处理技术在实际应用期间存在的诸多安全问题，以及简化了人员的操作。可见，大数据背景下电子信息技术应用中，做好数据信息的分类收集、打包、存储是十分重要。只有保障以上工作的高质量落实，才能够进一步提升技术应用的处理速度和工作效率，也能够帮助企业减少不必要的时间成本与资金成本支出，提高企业经济收益，促进企业持续、稳定发展。

2.2分布式信息处理

分布式信息处理技术作为一项关键技术，主要以GDS为核心，然后在分布式处理，分布式储存的基础上进一步提升数据信息的处理速度，也能够针对读写结构进行优化。其中，从数据存储的角度来看，一般选用阵列式存储方式。在此基础上，不仅仅是实现了数据信息的模块化处理，也促进了数据信息的循环利用，并反映出了更高的检索速度。不过在该技术实际应用的过程中，还需要先行构建出科学、健全的信息安全体系，然后整合好安全组织、安全技术和安全管理等多个方面。从具体操作方式角度来看，（1）应当先行对风险评估的范围进行科学制定，然后针对各项业务的内容做好详细调查，进而生成安全需求评估报告，并实现数据风险的有效识别。之后，在核实评估数据的基础上，将其整理成为评估报告，也能够实现对异常行为的有效检测、扫描。（2）进一步提高信息采集工作的重视程度。大数据时代下电子信息技术的应用，数据信息更多是在各类安全资源中进行采集的，之后在安全事件的基础上进行转化，成为存储格式。然后，结合关联规则对其进行分析，可在平台上完成信息预警时间的显示。其中，当用户想要获取所需信息时，仅通过点击按钮便能够完成操作。（3）进一步做好安全监管的简化。安全监管是一项关键性工作，其根本是一种针对应用进程的监控，包括但不限于数据库、网络设备、服务器、端口等多个方面。通过开展安全监测工作，可保证在对数据信息进行传输和存储的过程中，达到更加安全的效果。因此，企业和工程人员能够重视起这一问题，并在实践探索中，不断完善具体的管理框架，以及针对有关大数据安全管理工作的相关流程同步进行优化和明确。之后，需工作人员进一步针对采集数据层和逻辑层、接口层做好设置，使每一层均能够发挥出预期的作用。

2.3关联规则学习

关联规则学习的本质是对存在于数据信息之间的关联规则进行把控，主要通过采取数据信息比对，数据节点排列等方法在对数据信息进行分析与处理中实现这一任务。具体来看，在关联规则学习方法应用中，更有利于帮助企业和工作人员面对海量数据信息进行筛选和整理。其中，从传统数据信息所呈现出的二分类和多分类领域来看，更多需要面对一个对应的类别进行标记处理。因此，如果面对的对象是真实的，则会呈现出更加明显的多义性特征。具体来看，当前多标签往往会被应用于图像视频、音乐情感和文本等领域的分类中，然后从多标签的学习算法角度切入，将关注点放在问题转换和算法适应等方面。其中，通过对问题转换进行研究可以发现，多标签学习能够向着单标签学习的方向转变，并形成了具有代表性的CC、LP、BR等方面。从当前社交网络和物联网的角度来看，挖掘数据的关联性同样是领域的研究重点。实践中，通过对支持度和置信度的把控，便能够在关联规则学习的基础上，进一步提高算法的整体精准性，也能够降低算法本身的复杂程度。不过我国当前有关关联规则的研究，仍然集中于多标签学习算法方面。随着这一研究的不断发展，今后还需向着关联规则挖掘算法和多标签学习算法相结合的方向前进。

结束语

现代数据背景下，现代信息技术的作用愈发突出。现代信息技术往往会对我国信息化建设的进程产生十分直接的影响，具有重要意义。但是，在大数据环境下，电子信息技术的应用也需要关注到更多的问题，并进一步对数据信息的采集、处理和应用进行强化，同时也保障信息的安全性。文章从针对信息进行有效的收集，分布式信息处理，分类与聚突分析等角度切入，在实践中取得良好效果。

参考文献

[1]周明理.大数据时代电子信息类专业应用创新型人才培养[J].无线互联科技,2022,19(07):152-153.

[2]崔哲.大数据时代政府信息资源管理研究[D].吉林：长春工业大学,2016.

[3]吴恩生,王桂梅.大数据时代计算机信息处理技术分析[J].江苏科技信息,2015(12):63-65.