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

赵秋晨 张正坤

山东济宁烟草有限公司 山东省济宁市 272000

摘要：在互联网时代的高速发展下，社会信息化程度得到了显著提升，网络与人们生活的联系日益紧密，在大数据时代下，各类数据信息的处理要求也越来越高，随之也对电子信息应用技术提出了更为严格的要求。同时，大数据时代的数据种类也更加复杂，除了各类信息之外，还有系统日志、防火墙、网络流量、应用日志等内容，多源异构的数据对电子信息应用技术提出了挑战。本文主要以大数据时代的变化为背景，探讨大数据环境下的电子信息应用技术。

关键词：大数据时代；电子信息技术；技术应用

1电子信息技术

电子信息技术作为现代科技发展的重要标志，在实际的应用中，为了发挥其最大化效果，应该对其应用途径要有详细了解，如信息进行收集、中转、编辑与处理，并能将处理后的信息有效在各个领域中应用。电子信息技术涉及的知识面非常广泛，如网络通信处理技术、数据信息处理技术、高频技术等。因此，为了将信息技术融入到人们工作中，须加强对信息发送与获取的研发，有效地对各项应用进行分析，并进行规范，促进国民经济全面发展，为人们提供便捷、高效服务。

2大数据技术的特点

2.1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。

2.2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。

2.3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。

2.4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。

3基于大数据的电子信息应用技术

3.1分布式信息处理

分布式信息处理技术是以CDS作为核心，应用分布式储存、分布式处理的方式来提升信息处理速度，优化读写结构。数据存储上，应用了阵列式存储方式，不仅能够对数据进行模块化管理，也能够对数据进行循环利用，提高了检索速度。在这一技术的应用上，需要构建出科学完善的信息安全体系，其内容涵盖安全技术、安全管理、安全组织机构几个部分，安全管理是在平台架构中设置的安全管理流程和安全管理制度，同时，制定科学的安全风险分析模块，从管控方面着手，利用科学的技术和方法对其中的信息进行风险识别，根据风险评估结果来制定防控预案，避免受到外来因素的影响。在具体的操作方式上，需要科学制定风险评估范围，对各类业务内容进行细致调查，形成安全需求评估报告，并识别数据风险，对数据开展核实评估，将其整理为评估报告，应用科学的危险品安全威胁评估手段，对异常行为进行检测、扫描，通过渗透测试、手工检查等方式来制定风险计划，制定防控方案，让各类数据都能够处于安全环境中。

同时，对于信息的采集，也要高度重视。数据是在各类安全资源中采集而来，并按照安全事件转化为存储格式，再根据关联规则来进行分析，将信息预警时间显示在平台上，如果用户需要获取信息，直接点击按钮即可。另外，还要强化安全监控。安全监控是针对数据库、端口、服务器、网络设备应用进程进行的监控，以确保信息在存储传输中的安全，相关人员要对各类信息数据进行实时监控，构建统一的管理架构，确保符合大数据时代的信息安全管理需求，并进一步规范数据运维安全管理流程，设置接口层、业务逻辑层和采集数据层，发挥出每一层级的作用，为用户提供优质的信息服务。

3.2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，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。

3.3分类与聚突分

数据分类即针对数据内部节点开展分类，再借助数据分析技术，对节点做出假设判定、结构预测，预测出信息咨询方向。聚类分析、分类分析之间具有显著差异，前者是将数据划分为对象组，再以此作为基础，对数据进行快速分析。聚类分析、分类分析都会涉及语言编码技术、网络拓扑技术，因此在数据挖掘、空间分析以及情感分析领域中，都有广泛使用。

聚类分析对象是示例集合，并非单一示例，也不是传统意义上的聚类任务扩展，具有特殊之处。分类分析的方式多种多样，单一分类方式如贝叶斯、决策树、K近邻、人工神经网络、支持向量机等，还有Boosting、Bagging等，各类算法的优缺点也不同，一般情况下，最为常用的就是SVM算法。

3.4关联规则学习

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。

结语：

电子信息技术基于大量技术与众多学科基础上形成，因其具备较高应用价值，被应用到各行各业，为社会生产、民众生活提供便利条件。电子信息技术行业在国家发展中逐渐成为支柱产业，为各行各业发展提供技术支持。电子信息发展已经成为大众关注的焦点，相关人员需要研究信息的采集、处理、传递等技术，按照产业发展需求，调整技术应用方式，保证信息传递的安全性与速度。

参考文献：

[1]许伦湘.大数据时代下的电子信息应用技术研究[J].专用汽车，2021(12)：83-85.

[2]操屹.电子信息技术应用特点及其发展趋势分析[J].信息记录材料，2021，22(12)：88-89.

[3]蔡永勇.大数据时代下计算机电子信息处理技术[J].中国新通信，2021，23(22)：57-58.