摘要：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。
关键词：大数据；电子信息；应用技术
1电子信息技术的概述
电子信息技术是电子技术、信息技术以及现代通信技术的综合。电子信息技术的产生是为了迎合经济和社会的发展需求，并在这一过程中不断地对其进行应用和完善。当前的电子信息技术在经济发展领域中发挥着相应的作用，使人们的工作和生活得到了质的变化，不仅促进了社会经济的快速发展，还大大提高了生产力。因此发展电子信息技术可以有效推进我国现代化的进程。由电子信息技术延伸出来的学科-电子信息工程，如今还成为各大高校的热门专业。专业内所覆盖的知识课程有电力电子技术、微机原理及应用、模拟电子技术、数字电子
技术、信号与系统、电气控制技术与PLC应用、微机控制技术、供电技术等，这些知识技术在许多生活行业领域都有所涉及。因此，电子信息工程作为当代最活跃、渗透力最强的科学技术，推动我国在科学技术领域上的不断突破以及实现人们生活水平的不断提高。
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。相关工作人员需要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
1905年俄国革命
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。安全管理主要指的是在平台架构中对安全管理流程和安全管理制度进行设置，然后对安全风险分析模块进行科学制定，可从管控的角度切入，通过科学应用技术与方法来实现其中数据想信息风险的有效识别。之后，在风险识别的基础上，对各项风险进行评估，再结合风险评估的结果制定出防控预案，以此来削弱外界因素带来的影响。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，并实现数据山河之恋
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分类与聚突分析
cla共轭亚油酸数据分类的本质是针对数据内部节点进行的分类，然后在数据分析技术的支持下，实现对节点的假设判断和结构预测，确保信息咨询方向的精准性。具体来看，聚类分析和分类分
析之间存在着实现显著的差异。其中，聚类分析主要指的是先行对数据进行划分，使数据在完成划分后形成对象组，然后再针对数据进行快速分析。不过，无论是聚类分析还是分类分析，在实际应用中都会涉及网络拓扑技术和语言编码技术。由此可见，聚类分析和分类分析在当前数据挖掘和空间分析等多个领域中都有着一定的应用。从聚类分析的对象来看，主要指的是示例集合，而非单一示例，更不是传统意义上的聚类任务扩展，具有明显的特殊性。反之，分类分析在实际应用中则伴随着更多样的方式，常见如支持向量机、决策树、人工神经网络、贝叶斯等。
2.4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，定陵地下宫殿发掘记
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。
松崖别业图3结语企业网络营销策略
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]陈昱静，王浩懿，王谞睿，王婉韵.大数据时代下计算机电子信息处理技术分析[J].电子世界，2021（11）：63-64.
[2]李晓燕.大数据时代下计算机电子信息处理技术研究[J].数字通信世界，2021（04）：100-101.
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