什么是數(shù)據(jù)挖掘？為什么它如此重要？

數(shù)據(jù)挖掘是一種對(duì)巨大數(shù)據(jù)集進(jìn)行排序的技術(shù)。它有助于識(shí)別關(guān)系和模式，以解決業(yè)務(wù)問題。數(shù)據(jù)挖掘企業(yè)使用工具和流程來(lái)幫助企業(yè)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)并制定決策。這些工具包括強(qiáng)大的數(shù)學(xué)、分析和統(tǒng)計(jì)功能，其主要目的是篩選大量數(shù)據(jù)以識(shí)別模式、關(guān)系和趨勢(shì)，從而支持明智的規(guī)劃和決策。

數(shù)據(jù)挖掘通常與營(yíng)銷部門的查詢聯(lián)系在一起，并且被多位高管視為幫助他們了解需求和分析產(chǎn)品、促銷和定價(jià)變化對(duì)銷售的影響的一種方法。盡管如此，數(shù)據(jù)挖掘還在其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域提供了多種好處。

設(shè)計(jì)師和工程師可以了解產(chǎn)品變更的成果，并確定與產(chǎn)品使用方式相關(guān)的產(chǎn)品成功或失敗的潛在原因。與服務(wù)和維修有關(guān)的運(yùn)營(yíng)能夠更好地規(guī)劃零件庫(kù)存和人員配備。提供專業(yè)服務(wù)的企業(yè)可以使用數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)來(lái)識(shí)別人口變化和不斷變化的經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)帶來(lái)的新機(jī)遇。

隨著更多的用戶體驗(yàn)和更大的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)挖掘變得更加有用和有價(jià)值。龐大的數(shù)據(jù)集被認(rèn)為擁有更多的智能和洞察力。而且，隨著用戶越來(lái)越熟悉數(shù)據(jù)挖掘工具并學(xué)會(huì)理解數(shù)據(jù)庫(kù)，他們?cè)诜治龊吞剿髦凶兊酶邔?shí)驗(yàn)性和創(chuàng)造性。

數(shù)據(jù)挖掘的意義

數(shù)據(jù)挖掘的主要優(yōu)勢(shì)在于它能夠識(shí)別來(lái)自不同資源的大量數(shù)據(jù)中的關(guān)系和模式。隨著來(lái)自不同來(lái)源，例如遠(yuǎn)程傳感器、社交媒體、市場(chǎng)活動(dòng)的詳細(xì)報(bào)告和產(chǎn)品移動(dòng)的越來(lái)越多數(shù)據(jù)的可用性，數(shù)據(jù)挖掘?yàn)槔么髷?shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)化為可操作的智能提供了工具。

數(shù)據(jù)挖掘企業(yè)幫助檢測(cè)看似無(wú)關(guān)的信息位中令人驚訝的模式和關(guān)系。由于信息往往會(huì)被分割，因此通常很難將其作為一個(gè)整體進(jìn)行分析。

然而，經(jīng)濟(jì)因素或人口統(tǒng)計(jì)等外部因素與企業(yè)產(chǎn)品的性能之間可能存在關(guān)系。盡管高管們主要按產(chǎn)品線、地區(qū)、地區(qū)和分銷渠道考慮銷售數(shù)字，但他們通常沒有任何外部信息背景。數(shù)據(jù)挖掘有助于理解這一背景以及事物背后的“原因”。該技術(shù)考慮了與外部因素的相關(guān)性，這些相關(guān)性可以成為指導(dǎo)渠道、生產(chǎn)和產(chǎn)品決策的可靠指標(biāo)。同樣的分析也有利于其他業(yè)務(wù)部分，如產(chǎn)品設(shè)計(jì)、服務(wù)交付和運(yùn)營(yíng)效率。

數(shù)據(jù)挖掘的步驟

數(shù)據(jù)挖掘的方法取決于所問問題的類型以及提供分析原材料的數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容和組織。數(shù)據(jù)挖掘涉及的步驟包括：

理解問題

企業(yè)的決策者需要對(duì)他們應(yīng)該從事的領(lǐng)域有一個(gè)總體的了解。他們應(yīng)該知道需要探索的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)類型，并對(duì)業(yè)務(wù)和所涉及的不同功能領(lǐng)域有深入的了解。

數(shù)據(jù)收集

從數(shù)據(jù)庫(kù)和內(nèi)部系統(tǒng)開始。通過多個(gè)關(guān)系工具和數(shù)據(jù)模型將它們鏈接起來(lái)，或者在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中一起收集數(shù)據(jù)。這將包括運(yùn)營(yíng)中包含的來(lái)自外部來(lái)源的任何數(shù)據(jù)，例如服務(wù)數(shù)據(jù)和/或現(xiàn)場(chǎng)銷售、社交媒體數(shù)據(jù)或物聯(lián)網(wǎng)。

我們需要發(fā)現(xiàn)并獲得外部數(shù)據(jù)的權(quán)利，包括經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)情報(bào)，如政府和行業(yè)協(xié)會(huì)的金融基準(zhǔn)和行業(yè)趨勢(shì)。將數(shù)據(jù)帶入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或?qū)⑵滏溄拥綌?shù)據(jù)挖掘環(huán)境。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

利用業(yè)務(wù)的主題專家來(lái)定義、分類和組織數(shù)據(jù)。這個(gè)過程也被稱為數(shù)據(jù)爭(zhēng)用或篡改。我們的某些數(shù)據(jù)可能需要清理以消除不一致、重復(fù)、過時(shí)的格式或不完整的記錄。隨著新數(shù)據(jù)或來(lái)自新調(diào)查領(lǐng)域的項(xiàng)目的考慮，數(shù)據(jù)清理和準(zhǔn)備可能是一項(xiàng)持續(xù)的任務(wù)。

用戶培訓(xùn)

在他們開始熟悉強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘工具時(shí)，需要為未來(lái)的數(shù)據(jù)挖掘人員提供培訓(xùn)以及一些監(jiān)督實(shí)踐。一旦團(tuán)隊(duì)了解了基礎(chǔ)知識(shí)，就可以為他們提供持續(xù)的教育，以便他們可以繼續(xù)使用更高級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘企業(yè)可以通過多種方式挖掘數(shù)據(jù)，并用于多種目的。以下是數(shù)據(jù)挖掘者使用的最流行的數(shù)據(jù)排序策略：

分類

數(shù)據(jù)組織者決定預(yù)定義的分類。原始數(shù)據(jù)根據(jù)其質(zhì)量被劃分為多個(gè)類別。理解這一點(diǎn)的一個(gè)簡(jiǎn)單例子是對(duì)葡萄干過敏的人進(jìn)行分類，對(duì)不過敏的人則進(jìn)行分類。本示例將解釋如何使用兩個(gè)指定的類來(lái)安排數(shù)據(jù)批。

聚類

與分類有關(guān)，聚類經(jīng)常被誤認(rèn)為是分類。然而，聚類是一個(gè)根據(jù)數(shù)據(jù)組的相似性來(lái)定義數(shù)據(jù)組，然后根據(jù)這些相似性進(jìn)行排序的過程。聚類有助于根據(jù)數(shù)據(jù)中常見的內(nèi)容構(gòu)建類。在分類方法中，已經(jīng)選擇了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方式。

關(guān)聯(lián)

關(guān)聯(lián)策略主要由零售商和想要向消費(fèi)者推銷產(chǎn)品的人使用。在關(guān)聯(lián)中，信息的定位取決于購(gòu)買物品和同時(shí)購(gòu)買的其他物品之間的鏈接。這是一個(gè)很好的方法來(lái)確定用戶群的購(gòu)買模式。

序列模式

該策略有助于發(fā)現(xiàn)一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)中的行為質(zhì)量或模式。換句話說，數(shù)據(jù)根據(jù)收集數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍內(nèi)發(fā)生的事件順序進(jìn)行分類。商店可以利用順序模式策略來(lái)發(fā)現(xiàn)通常在一年中的不同時(shí)間一起購(gòu)買的商品。

預(yù)測(cè)

企業(yè)通常使用預(yù)測(cè)方法來(lái)支持新的業(yè)務(wù)計(jì)劃。這種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有助于檢查歷史數(shù)據(jù)，以揭示可用于預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來(lái)的趨勢(shì)。

數(shù)據(jù)挖掘用在什么地方？

數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ趦r(jià)格優(yōu)化、信用風(fēng)險(xiǎn)管理、情緒分析、欺詐檢測(cè)、培訓(xùn)和支持、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、推薦系統(tǒng)、醫(yī)療保健、醫(yī)療診斷等至關(guān)重要。它可以證明是幾乎任何行業(yè)的有效工具，包括服務(wù)行業(yè)、批發(fā)分銷、電信、通信、教育、保險(xiǎn)、制造業(yè)，科學(xué)、銀行、社交媒體或在線營(yíng)銷。以下是數(shù)據(jù)挖掘的一些重要用例：

制造業(yè)

數(shù)據(jù)挖掘使制造商能夠從現(xiàn)場(chǎng)跟蹤維修數(shù)據(jù)、質(zhì)量趨勢(shì)、產(chǎn)品性能和生產(chǎn)率，以識(shí)別任何生產(chǎn)問題。他們還可以確定任何可以節(jié)省成本和時(shí)間、提高產(chǎn)品性能，或反映對(duì)更好或新工廠設(shè)備的需求的潛在流程升級(jí)。

服務(wù)業(yè)

對(duì)于服務(wù)業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘或網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘企業(yè)可以幫助用戶發(fā)現(xiàn)改進(jìn)產(chǎn)品的機(jī)會(huì)。這是通過將客戶反饋與同行績(jī)效數(shù)據(jù)、渠道、特定服務(wù)、定價(jià)、區(qū)域、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、同行績(jī)效數(shù)據(jù)等進(jìn)行交叉引用來(lái)完成的。

產(chǎn)品開發(fā)

分銷、制造或設(shè)計(jì)實(shí)物產(chǎn)品的企業(yè)可以通過分析與人口統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)相關(guān)的購(gòu)買模式，來(lái)發(fā)現(xiàn)更好地定位其產(chǎn)品的機(jī)會(huì)。工程師和設(shè)計(jì)師還可以交叉參考用戶和客戶的反饋、維修記錄和其他數(shù)據(jù)，以識(shí)別任何改進(jìn)產(chǎn)品的機(jī)會(huì)。

營(yíng)銷

市場(chǎng)營(yíng)銷是從數(shù)據(jù)挖掘中獲益最多的應(yīng)用。這是因?yàn)闋I(yíng)銷的核心包括有效地瞄準(zhǔn)客戶以獲得最佳結(jié)果。定位客戶的最佳方法是盡可能多地了解他們。數(shù)據(jù)挖掘有助于匯集有關(guān)性別、年齡、收入水平、位置、消費(fèi)習(xí)慣和品味的數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建高效的定制忠誠(chéng)度活動(dòng)。數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助預(yù)測(cè)哪些客戶極有可能取消訂閱郵件列表。當(dāng)企業(yè)掌握了這些信息后，他們就可以采取有效措施來(lái)留住重要客戶。

最終，所有發(fā)現(xiàn)都需要反饋到規(guī)劃和預(yù)測(cè)中，以便整個(gè)企業(yè)根據(jù)對(duì)客戶的更深入了解來(lái)適應(yīng)預(yù)期的需求變化。這將幫助企業(yè)更好地利用新發(fā)現(xiàn)的機(jī)會(huì)。

總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘的流行在于其描述性和預(yù)測(cè)性能力創(chuàng)造了多種商業(yè)前景。這項(xiàng)技術(shù)有助于預(yù)測(cè)未來(lái)并使其有利可圖。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘公司使用軟件在大量數(shù)據(jù)中搜索模式，并幫助企業(yè)了解更多關(guān)于客戶的信息。這使企業(yè)能夠設(shè)計(jì)成功的營(yíng)銷活動(dòng)、節(jié)省開支并提高銷售額。數(shù)據(jù)挖掘使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠快速評(píng)估大量數(shù)據(jù)，并使用這些信息構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型、提高產(chǎn)品安全性并檢測(cè)欺詐。

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