关键数据挖掘技术及其使用方法
数据是现代世界的关键。现在一切皆以数据驱动，每个行业都需要数据来创新和发展。
企业利用大量数据来理解行业趋势、客户情况以及自身表现，帮助他们改进流程并取得更好的结果。
然而，从海量的非结构化和结构化数据中提取大量信息并将其应用于组织的发展是一项艰巨的任务。
这就是数据挖掘发挥作用的地方，它允许组织提取有价值的信息。反过来，这些信息对于business intelligence以及检测模式、预测可能结果、解决问题和发现新机会至关重要。
为了实现这一切，有许多数据挖掘技术可用于提取信息，其中一些比其他技术更重要。
在本文中，我将讨论什么是数据挖掘，它如何进行以及您可以在业务中实施的主要数据挖掘技术。
什么是数据挖掘？
数据挖掘是一种技术，计算机利用大量数据进行提取和组织，并识别出组织可以用于商业智能的模式和关系。
它也被称为数据中的知识发现，因为它有助于从一组非结构化和结构化数据中揭示数据之间的所有关系和有价值的信息。该技术利用算法提取所有潜在信息和模式，有助于解决业务问题。
数据挖掘在data analytics中起着至关重要的作用，但它依赖于有效的数据仓库、适当的计算机处理和准确的数据收集。业界有许多可用的数据挖掘技术，但它们的分析归结为两个主要方面：
- 使用数据挖掘来描述分析的数据集
- 结合机器学习算法使用技术来预测结果
不论是小型、中型还是大型组织，都从数据挖掘中受益，因为它赋予他们有价值的数据。他们可以进一步处理和分析这些数据，进行有意义的观察，预测未来结果，改进决策，并识别新机会、用户行为、欺诈和安全问题。
数据挖掘的演变
数据挖掘可能看起来像是新技术，但你会惊讶地知道它是一个历史悠久的技术，它的起源可以追溯到18世纪60年代。数据挖掘的想法首先由拜尔定理实现，但由于缺乏工具，它无法应用。
随着现代技术和强大计算机的出现，数据挖掘变得更加强大和有效，因为数据科学家能够在不断增长的数据上利用它们。
在20世纪90年代和2000年代期间，数据挖掘开始在企业中获得动力，这种流行也促进了新的挖掘技术的发现。
然而，一篇关于专业棒球队使用数据分析来创建他们的球队名单的文章将数据挖掘带到了行业的聚光灯下。
最初，数据挖掘只是从表格数据中提取信息。但随着对更多洞察力的需求和技术的发展，文本挖掘、图像挖掘和图挖掘也成为数据挖掘系统的一部分。
如今，数据挖掘在许多领域得到应用。在组织中，它在决策和市场分析中起着关键作用。
数据挖掘的好处
数据挖掘的广泛应用主要归功于它对个人和组织的各种好处。其中一些好处包括：
改善营销和销售
数据挖掘对于提升营销和销售业务起到了重要作用。它使组织能够了解客户需求，预测客户行为，并创建一个帮助他们销售盈利产品的模型。它还有助于寻找新的潜在客户并提升销售表现。
获得准确、最新的财务信息
金融和银行机构利用数据挖掘技术提取准确、最新的关键信息。无论是信用报告还是贷款信息，这项技术都帮助银行有效地简化业务流程。
更好的客户服务
在业务中实施数据挖掘可以显著改善客户服务。企业可以利用这项技术找出客户服务部门的主要问题，解决这些问题，并持续为客户提供快速解决方案。
成本效益
数据挖掘帮助组织在多个领域节约成本并简化业务运营。通过提高运营效率，企业可以创造成本效益的解决方案，以满足客户需求和市场上的新趋势。这帮助他们在控制成本的同时实现更大的增长。
风险管理
数据挖掘可以帮助有效地进行风险管理，使企业避免许多问题。从识别系统中的欺诈和漏洞到检测在线威胁，数据挖掘可以帮助企业提升网络安全水平。
增加品牌忠诚度
通过从数据挖掘中获得洞察力，组织可以有效地定位其客户群体并建立更好的客户关系。现代营销团队利用不同技术获取有价值的洞察力，从而增加品牌忠诚度。
更好的决策
现如今，各种组织的团队利用数据挖掘中的信息来做出关于未来发展的最终决策。通过了解市场趋势和消费者的想法，他们可以决定应该采取什么行动和避免什么行动。
预测未来趋势
借助数据挖掘技术，企业可以获取有用的信息。这有助于业务分析师了解未来趋势和市场的走向。基于此，他们可以对现有的业务战略进行修改。
数据挖掘的应用领域
数据挖掘在不同的行业中都有应用，并已成为现代企业的重要工具。以下是它应用的一些领域：
营销
数据挖掘应用最广泛的领域之一是营销。通过将数据挖掘技术应用于营销活动，企业从中获益良多。数据挖掘帮助他们获取市场、客户、趋势和竞争对手的洞察力。
利用提取的信息，企业不仅可以有效地针对正确的客户，还可以了解他们的需求，预测未来，做出更好的决策，并保持领先竞争对手。
医疗保健
数据挖掘通过使医疗专业人员获得难以找到的关键信息，为医疗行业带来了革命。利用不同的数据挖掘技术，制药公司可以了解药物的需求，并找到更好的药物。
银行
数据挖掘广泛应用于银行业，用于了解客户行为、创建金融风险模型、检测欺诈、收集信用信息等。金融服务机构使用它来分析市场风险并识别潜在的信用卡客户。
零售
通过获得市场和客户购买行为的必要洞察，零售企业可以从数据挖掘中获益良多。例如，分析市场趋势帮助时尚商店轻松储备消费者需求旺盛的服装。
制造
自数据挖掘问世以来，制造业一直在利用它来检测问题、提高正常运行时间并确保运营安全。它还帮助他们根据市场需求调整制造速度。
娱乐
娱乐流媒体服务是数据挖掘工具的活跃用户，用于了解观众的偏好和选择。他们可以提取用户数据并相应提供更好的服务。
不同的数据挖掘技术
数据挖掘随着时间的推移发展，衍生出了许多技术：
#1. 分类
分类是一种常用的数据挖掘技术，数据科学家使用它来分析正在使用的各种数据的属性。当确定了数据的属性后，将这些数据分类为预定义的类别。
它是一种类似于聚类的方法，可以提取相似的数据点并用于分析以进行比较。这是营销机构经常用来确定目标受众并分析其行为的基本方法。
#2. 预测建模
预测建模是数据挖掘领域中一种强大的技术，利用历史和当前数据集创建未来行动或结果的图形模型。
许多产品和制造业组织实施此模型以了解未来趋势和市场发展方向。该技术与大型数据集相关联时效果最佳，因为它有助于提高准确性。
#3. 异常值分析
异常值分析是另一种广泛应用于金融机构的有效数据挖掘技术，用于在数据集中检测异常值。它是维护安全数据库的主要组成部分之一。
与其他技术不同，它会挑选出与其他数据不同的独特数据点，并帮助数据科学家找到错误背后的原因。银行部门经常使用它来识别一天内的异常信用卡使用情况，并防止欺诈交易。
#4. 数据可视化
几乎每个组织，无论是来自市场营销、银行、医疗保健还是娱乐行业，都使用数据可视化。它是一种常见的技术，将给定的数据转化为图表、图示或图形等图形形式，以便每个人都能轻松理解。
数据科学家主要使用这种技术以易于解释的形式展示他们的研究结果，供公司高层做出明智的决策。如今，这种技术已经发展到一种程度，所有的研究结果通常都通过3D模型和augmented reality来表示。
#5. 回归
另一种在当今现代时代流行的数据挖掘技术是回归，它主要用于展示大型数据集中变量之间的关系。
这是一种优势白盒子技术，用于确定变量之间关系的主要功能。电子商务公司经常使用这种技术根据客户的购买历史预测不同年龄段的顾客群体。
#6. 关联
有许多数据挖掘技术，但只有少数几种技术（如关联）在各行业广泛使用。它帮助数据科学家找到数据集中变量之间的独特关系。
它与machine learning技术非常相似，因为它通过数据驱动的事件指示特定数据。许多组织，尤其是零售品牌，使用这种技术进行市场研究，并分析特定客户的即时购物习惯。
如何进行数据挖掘
数据挖掘是一个交互式的过程，涉及多个步骤：
#1. 定义目标
为了开始数据挖掘过程，数据科学家、分析师和业务利益相关者花时间了解数据挖掘的组织主要目标。基于独特的目标和要求，他们选择适合的方式进行数据挖掘。
#2. 收集所需数据
一旦确定了目标，就是数据科学家收集与目标相关的所需数据集的时间。相关数据从各种来源收集，然后存储在数据仓库中。
#3. 数据准备
在这个阶段，存储的数据经过清洗和整理，以去除不需要的噪声。这是一个耗时的步骤，包括三个阶段：
- 提取和转换相关数据。
- 通过删除重复项、更新缺失值、清除异常值、检查合理性等方式清洗数据。
- 将清洗后的数据加载到中央数据库中。
#4. 模型构建
在这个阶段，数据科学家根据数据分析的类型选择适当的模型。数据科学家团队将分析数据关系，如相关性、趋势和顺序模式，然后根据数据选择模型。
这个阶段可能还涉及deep learning算法、预测模型和分类模型，具体取决于输入的数据类型。如果数据集没有标签，可能需要对数据集中的训练点进行比较。
#5. 评估变化
这是过程的关键阶段，在数据聚合后评估和解释模型的结果。结果也可能呈现给决策者进行评估过程。在此阶段，确保模型的结果与定义的目标一致。
#6. 实施
这是最后阶段，公司将验证和了解信息是否对组织有帮助。如果团队发现信息具有影响力，他们将使用它来实现目标并制定新策略。
信息以电子表格和图形的形式显示，存储并用于识别新问题。
数据挖掘实施中的挑战
与其他任何技术一样，数据挖掘在实施过程中也面临一些挑战，例如：
- 数据复杂性：数据挖掘可以简化大型数据集，但处理它们需要大量的时间和金钱。从结构化、非结构化的照片、音乐、视频和自然语言文本中提取信息是一项具有挑战性的任务。
- 不完整的数据：在挖掘过程中，不是每个数据集都是精确的。您可能会发现不完整的数据，这可能会引起噪声和系统故障。
- 隐私风险：隐私风险是数据挖掘中的一个主要挑战。许多公司收集客户的信息以分析购买趋势，这可能会侵犯他们的隐私并导致合规问题。
- 高运营成本：数据挖掘涉及购买和维护服务器、软件和硬件的高运营成本。此外，您还必须维护大量的数据，这需要重大的成本投入。
- 性能问题：数据挖掘系统的性能很容易受到错误的方法或技术的影响。数据流或数据库容量的不一致也会导致性能问题。
有用的数据挖掘工具
数据挖掘是一项不断发展的技术。因此，许多软件组织正在创建先进的数据挖掘软件和工具，以帮助企业高效进行数据挖掘。
功能数量可能因此而有所不同，但大多数常见功能包括内置算法、数据准备、预测模型、基于GUI的平台和部署模型。
一些广泛使用的流行数据挖掘软件包括Orange Data Mining、R软件环境、Anaconda、SAS数据挖掘、Rattle、Rapid Miner、DataMelt和Apache Mahout。此外，您还可以利用Elki、Weka和sci-kit-learn等数据挖掘工具，因为它们是免费的开源技术。
结论
数据挖掘使企业的工作变得更加容易，并帮助它们取得了显著的增长。他们可以利用不同的数据挖掘技术来收集信息，并查看以前难以获得的见解。
希望本文能帮助您了解数据挖掘和不同的数据挖掘技术，以便您可以将其实施以获取所需的见解并推动业务增长。
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