广播电视工作是我国文化事业的重要组成部分，在思想宣传领域起着十分重要的作用，随着市场经济的发展，各种新兴媒体已充斥于我们的生活，但传统的广播电视传输发射工作依然起着新兴媒体无法代替的作用。当然，在广播电视行业发展过程中也出现一定的问题，尤其是在广播电视技术维护方面工作中。本文就数据挖掘方面的应用进行研究，希望对我国现代广播电视技术的维护工作起到一定的帮助。 1 数据挖掘在广播电视技术维护方面的应用 1.1 数据挖掘及发现的知识类型 随着我国广播电视技术的不断发展，人们需要掌握内容模式、发展趋势及关系等方面的信息和情况，数据挖掘技术应运而生。通过对大量数据的分析研究，人们可以对上述内容有所了解，从而为广播电视技术维护方面的工作提供更多支持。对数据隐藏模式进行研究是数据挖掘技术的重要功能，下面从两方面对其进行分析。第一，预测性方法。这种模式将时间当作主要参数，并将时间序列属性的信息进行研究，从而更好地将现在及过去的参数进行对比分析，对未来参数变化趋势进行科学合理的预测。第二，描述性方法。该方法将现在数据方面的事实进行正确描述，将数据普通特性进行更好的表述。 工作人员在利用数据挖掘辅助广播电视技术维护工作时，需要对几方面知识类型进行明确。其一，关联模型。关联模型，是指对事物关联及依赖的知识进行反映的模型。对其普通形式进行分析：若甲发生，那么存在a%的可能性使乙发生，其中关联模型的可信程度可以用a表示。其二，序列模型。这种模型对象虽然与上一点中提到的模型具有一定相似性，但在模型对象时域分布方面却有不同表现，且先后顺序和发现规则有一定关联。 1.2 如何对数据进行挖掘 对数据挖掘步骤进行分析：提出具体需求并根据上一步骤的需求搜集基础信息数据。通过预处理方式对数据进行净化处理，通过校验方式留下有效信息，将无效信息进行清理。通过数据引擎对其进行处理，通过算法引擎对算法进行修改、选择等操作，满足数据挖掘条件；对算法进行执行，获取挖掘结果；对结果进行评定；对数据进行精化和使用。 1.3 数据挖掘在维护方面工作中的应用 近年来，我国的信息化建设工作取得了较好的成绩，人们已经逐渐将现代化、信息化及自动化的设备应用在广播电视行业，并对基础数据库及相关制度规范进行完善，使数据准备工作更加完善，为数据的挖掘奠定坚实基础。现如今，广播电视单位为了对海量数据进行实时分析和处理，需要对传统统计及分析技术进行改进，从而更好地掌握深层次的规则信息。由此可见，在信息资源的处理及利用工作中应用数据挖掘，可以极大地满足维护工作的需要，下面就数据挖掘在广播电视技术维护方面的应用进行细致分析。 其一，对故障问题的检测及判断工作进行辅助。工作人员在应用数据挖掘技术对相关问题进行处理时，能够通过典型故障分析、仿真手段模拟推演及人机交互等方式进行故障检测及判断。值班工作人员可以据此对故障检测工作进行辅助，并最终制定出更加合理和准确的对策。 其二，通过自适应的调节方式对设备运行情况进行改进。广播电视技术维护工作中，需要对设备的工作情况进行监控；在此基础上，需要根据自适应的决策树更好地分析数据信息，改变电流、电压等数据，发出正确的指令，为设备工作安全性及可靠性提供更多保障，延长广播电视设备的使用年限，保障广播电视的安全播出。 实时运算与数据的自动化运行，可以更好地利用发射、传输等系统的自我修复功能、调节功能和适应功能等，为系统的安全稳定运行提供更多保障；同时，减少维护工作中的资金投入，避免因过多次停播带来的经济损失及负面影响。工作人员若以技术作为维护工作判断的标准，则会发现，数据挖掘技术的应用与广播电视单位的发展目标，以及技术维护工作的方向是一致的，因此需要最大限度地利用新科技手段，避免个体执行依赖度过高，减少其中的不确定因子，为安全播出提供更多保证。 2 结语 在现代广播电视技术发展过程中，工作人员需要对其进行一定的维护。而如今，人们已经将数据挖掘应用于相关工作中，并对智能维护及在线监测等形式的维护方法进行分析。为了使播出工作顺利、安全地进行，需要在技术及管理维护工作中共同进行努力，应用数据挖掘等技术，促进行业发展，为受众提供更加优质的广播电视服务。