煤矿移动视频监测安全数据挖掘应用技术

为了从大量的煤矿安全监测数据中获取有用的知识，来指导煤矿安全预警工作，将关联规则挖掘算法应用于安全监测数据的数据挖掘。根据数据的特点，对数据进行了预处理后，采用了多维关联规则挖掘算法。文章设计并实现了安全监测数据的关联规则挖掘系统。通过该系统，用户在设置最小支持度和最小置信度阈值后，就可以挖掘出关联规则。

空间数据的爆炸式增长，逼得不得不考虑怎么从里头挖出点有用的东西。像做前端你得看 UI 逻辑一样，搞空间数据的就得看数据背后的模式和关系。空间数据挖掘这玩意儿，挺像在地图上玩“找规律”的游戏，位置、距离、方向啥的，全是你要琢磨的点。空间关联规则是它的拿手好戏。比如一个区域有多便利店，那附近的住宅区也多——这就是一条规则。可以设定最小支持度和最小可信度来筛选，效率还挺高，用的算法像 Agrawal 那种，属于数据挖掘圈的老前辈技术了。另外还有空间特征规则，说白了就是总结一下某片区域的数据特征。比如平均收入、房价密度、绿地率，用数据立方这种方式，效率会高不少，结果还能直接可视化。不过也不是没有坑。数

数据挖掘的套路配上统计学的严谨思维，嗯，挺香的组合。数据挖掘与统计学的结合，有点像前端遇上 TypeScript ——原本就能跑，加点结构更稳。这里的内容更偏应用型，海量数据这块讲得比较细，尤其是数据库适配问题，说得蛮实在。像你如果是刚接触这块，建议先看看统计学入门那篇，搭个底子会舒服不少。数据挖掘算法部分也有讲，配合着看效率高。哦对了，SAS 教程那篇也不错，拿来练手刚刚好。空间数据挖掘那个新视角的文章，思路蛮有意思，和常规讲法不太一样。还有个讲 MATLAB 的，也值得一看，代码风格清晰，用来跑模型还挺稳。如果你本身做开发，但想理解统计在业务、用户行为建模上的实际用法，这一系列文章都可以当

《数据挖掘概念与技术》，这是一本学习数据挖掘相当不错的教材。

煤矿瓦斯监测数据蕴含着丰富的信息，有效地利用这些数据对于保障煤矿安全生产至关重要。 聚类分析作为一种重要的数据挖掘技术，可以用于识别瓦斯监测数据中的模式和趋势。 以模糊K-均值算法为例， 通过选取关键指标进行模糊聚类分析，可以评估工作区当前的安全状态，为预警和决策提供支持。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值信息和知识的过程，结合统计学、人工智能和数据库技术，用于预测、分类和模式识别。本书深入探讨了数据挖掘的核心概念和实用工具，特别关注SPSS的Clementine，这是一款强大的数据挖掘平台，提供了多种方法如预处理、建模、评估和部署。从数据预处理到回归分析、聚类分析、关联规则、粗糙集理论、遗传算法、支持向量机以及复杂对象数据挖掘，本书涵盖了数据挖掘流程中的关键步骤和技术，帮助读者理解和应用数据挖掘技术。

计算机技术的普及推动了数据挖掘技术在煤矿行业的应用。数据挖掘技术可以优化煤矿企业的生产流程、设备控制和人员管理。煤矿企业数据库中的半结构化数据蕴藏着巨大价值，利用计算机进行数据挖掘，可以有效提升煤矿开采效率。

阐述数据挖掘与数据库优化技术的应用原理，具体探讨其在煤矿安全监管系统中的运用。建立了基于这两项技术的矿井运行状态监控方案，取得了显著成效。

移动数据业务市场现有的粗放式营销策略存在多个不足之处：业务种类繁多却缺乏聚焦，分析维度有限且缺乏深度主题分析，分析方法和工具成熟度不高。基于数据挖掘技术的精确营销策略正在逐步兴起，预计将成为移动数据业务市场的主导策略。