什么是数据挖掘？为什么它如此重要？

数据挖掘是一种对巨大数据集进行排序的技术。它有助于识别关系和模式，以解决业务问题。数据挖掘企业使用工具和流程来帮助企业预测未来趋势并制定决策。这些工具包括强大的数学、分析和统计功能，其主要目的是筛选大量数据以识别模式、关系和趋势，从而支持明智的规划和决策。

数据挖掘通常与营销部门的查询联系在一起，并且被多位高管视为帮助他们了解需求和分析产品、促销和定价变化对销售的影响的一种方法。尽管如此，数据挖掘还在其他业务领域提供了多种好处。

设计师和工程师可以了解产品变更的成果，并确定与产品使用方式相关的产品成功或失败的潜在原因。与服务和维修有关的运营能够更好地规划零件库存和人员配备。提供专业服务的企业可以使用数据挖掘服务来识别人口变化和不断变化的经济趋势带来的新机遇。

随着更多的用户体验和更大的数据集，数据挖掘变得更加有用和有价值。庞大的数据集被认为拥有更多的智能和洞察力。而且，随着用户越来越熟悉数据挖掘工具并学会理解数据库，他们在分析和探索中变得更具实验性和创造性。

数据挖掘的意义

数据挖掘的主要优势在于它能够识别来自不同资源的大量数据中的关系和模式。随着来自不同来源，例如远程传感器、社交媒体、市场活动的详细报告和产品移动的越来越多数据的可用性，数据挖掘为利用大数据并将其转化为可操作的智能提供了工具。

数据挖掘企业帮助检测看似无关的信息位中令人惊讶的模式和关系。由于信息往往会被分割，因此通常很难将其作为一个整体进行分析。

然而，经济因素或人口统计等外部因素与企业产品的性能之间可能存在关系。尽管高管们主要按产品线、地区、地区和分销渠道考虑销售数字，但他们通常没有任何外部信息背景。数据挖掘有助于理解这一背景以及事物背后的“原因”。该技术考虑了与外部因素的相关性，这些相关性可以成为指导渠道、生产和产品决策的可靠指标。同样的分析也有利于其他业务部分，如产品设计、服务交付和运营效率。

数据挖掘的步骤

数据挖掘的方法取决于所问问题的类型以及提供分析原材料的数据集或数据库的内容和组织。数据挖掘涉及的步骤包括：

理解问题

企业的决策者需要对他们应该从事的领域有一个总体的了解。他们应该知道需要探索的内部和外部数据类型，并对业务和所涉及的不同功能领域有深入的了解。

数据收集

从数据库和内部系统开始。通过多个关系工具和数据模型将它们链接起来，或者在数据仓库中一起收集数据。这将包括运营中包含的来自外部来源的任何数据，例如服务数据和/或现场销售、社交媒体数据或物联网。

我们需要发现并获得外部数据的权利，包括经济数据、人口统计数据和市场情报，如政府和行业协会的金融基准和行业趋势。将数据带入数据仓库或将其链接到数据挖掘环境。

数据准备

利用业务的主题专家来定义、分类和组织数据。这个过程也被称为数据争用或篡改。我们的某些数据可能需要清理以消除不一致、重复、过时的格式或不完整的记录。随着新数据或来自新调查领域的项目的考虑，数据清理和准备可能是一项持续的任务。

用户培训

在他们开始熟悉强大的数据挖掘工具时，需要为未来的数据挖掘人员提供培训以及一些监督实践。一旦团队了解了基础知识，就可以为他们提供持续的教育，以便他们可以继续使用更高级的数据挖掘技术。

数据挖掘技术

数据挖掘企业可以通过多种方式挖掘数据，并用于多种目的。以下是数据挖掘者使用的最流行的数据排序策略：

分类

数据组织者决定预定义的分类。原始数据根据其质量被划分为多个类别。理解这一点的一个简单例子是对葡萄干过敏的人进行分类，对不过敏的人则进行分类。本示例将解释如何使用两个指定的类来安排数据批。

聚类

与分类有关，聚类经常被误认为是分类。然而，聚类是一个根据数据组的相似性来定义数据组，然后根据这些相似性进行排序的过程。聚类有助于根据数据中常见的内容构建类。在分类方法中，已经选择了对数据进行分类的方式。

关联

关联策略主要由零售商和想要向消费者推销产品的人使用。在关联中，信息的定位取决于购买物品和同时购买的其他物品之间的链接。这是一个很好的方法来确定用户群的购买模式。

序列模式

该策略有助于发现一段时间内数据中的行为质量或模式。换句话说，数据根据收集数据的时间范围内发生的事件顺序进行分类。商店可以利用顺序模式策略来发现通常在一年中的不同时间一起购买的商品。

预测

企业通常使用预测方法来支持新的业务计划。这种数据挖掘技术有助于检查历史数据，以揭示可用于预测市场未来的趋势。

数据挖掘用在什么地方？

数据挖掘对于价格优化、信用风险管理、情绪分析、欺诈检测、培训和支持、风险评估、推荐系统、医疗保健、医疗诊断等至关重要。它可以证明是几乎任何行业的有效工具，包括服务行业、批发分销、电信、通信、教育、保险、制造业，科学、银行、社交媒体或在线营销。以下是数据挖掘的一些重要用例：

制造业

数据挖掘使制造商能够从现场跟踪维修数据、质量趋势、产品性能和生产率，以识别任何生产问题。他们还可以确定任何可以节省成本和时间、提高产品性能，或反映对更好或新工厂设备的需求的潜在流程升级。

服务业

对于服务业，数据挖掘或网络数据挖掘企业可以帮助用户发现改进产品的机会。这是通过将客户反馈与同行绩效数据、渠道、特定服务、定价、区域、经济数据、同行绩效数据等进行交叉引用来完成的。

产品开发

分销、制造或设计实物产品的企业可以通过分析与人口统计和经济数据相关的购买模式，来发现更好地定位其产品的机会。工程师和设计师还可以交叉参考用户和客户的反馈、维修记录和其他数据，以识别任何改进产品的机会。

营销

市场营销是从数据挖掘中获益最多的应用。这是因为营销的核心包括有效地瞄准客户以获得最佳结果。定位客户的最佳方法是尽可能多地了解他们。数据挖掘有助于汇集有关性别、年龄、收入水平、位置、消费习惯和品味的数据，以创建高效的定制忠诚度活动。数据挖掘还可以帮助预测哪些客户极有可能取消订阅邮件列表。当企业掌握了这些信息后，他们就可以采取有效措施来留住重要客户。

最终，所有发现都需要反馈到规划和预测中，以便整个企业根据对客户的更深入了解来适应预期的需求变化。这将帮助企业更好地利用新发现的机会。

总结

数据挖掘的流行在于其描述性和预测性能力创造了多种商业前景。这项技术有助于预测未来并使其有利可图。网络数据挖掘公司使用软件在大量数据中搜索模式，并帮助企业了解更多关于客户的信息。这使企业能够设计成功的营销活动、节省开支并提高销售额。数据挖掘使数据科学家能够快速评估大量数据，并使用这些信息构建风险模型、提高产品安全性并检测欺诈。

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