数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装设计
法律研究什么是数据挖掘以及为什么它很重要
数据挖掘是指根据趋势或异常情况将原始数据集分类为模式的做法。公司利用各种数据挖掘方法和策略来收集用于数据分析和更深入的商业洞察的信息。
对于现代公司来说，数据是最有价值的资产。从杂乱无章的数据源中提取重要数据很困难，就像采矿一样。对于数据模式或趋势，您需要使用工具。与矿物不同，数据不会从数据集中完全清除。此过程包括定义数据集的结构、不同数据之间的关系以及要提取哪些数据以进行数据分析。
查找和提取数据，以及将其转换为有用的信息，都是数据挖掘过程中的步骤。
这些步骤包括：
找到并识别可靠的信息来源
确定哪些数据点将成为分析的重点
获取对业务可能有价值的确定性或可能性知识
从检索到的数据中识别尽可能多的重要值
以易于理解的方式报告和展示结果
人们积累了大量数据，它现在就像巨大的宝山，在成堆的垃圾中隐藏着宝藏。通过坚持策略并运用正确的数据挖掘技术和工具，可以挖掘出有可能改变小型企业的数据。
它是如何工作的？
数据挖掘本质上是一种将原始数据和信息转换为有价值内容的方法。它可以用来改善用户体验，例如确定网站的哪些区域比其他区域访问更频繁。教师还可以通过收集和分析学生数据来预测哪些孩子可能会提前落后，并制定策略帮助他们跟上进度。
数据挖掘可以使用机器学习来自动化许多操作。使用机器学习和人工智能，可以轻松地将大量数据分类并收集到多个类别和分类中。收集数据并发现趋势后，最终可以使用它。挖掘数据的主体完全控制数据的用途。它可以用于内部以提高工作场所的生产力，也可以出售给那些可以从这些知识中获益最多的人，例如商店、航空公司或政治家。
无论数据挖掘服务于何种目的，它通常遵循类似的模式。
组织将数据收集并存储在物理服务器或云服务器上。例如，信息可以通过问卷直接收集，也可以通过跟踪用户活动间接收集。
分析师或管理层将决定他们希望在这大量未经处理的数据中寻找哪些模式。
它将转发给合适的技术人员，他们确保数据按照预期用途正确处理。
数据以易于理解的方式进行组织和显示，通常是图表或图形。
数据挖掘的优势
数据挖掘软件对企业非常有益，因为它有助于发现用于个人用途的隐藏模式。这些模式有助于改进商业联系，因为它们用于数据分析和预测，从而扩展了企业的潜力。
数据挖掘的原则和技术可用于广泛的行业，包括：
银行业
保险业
教育
零售业
互联网和社交媒体
数据挖掘对企业有积极影响，因为它：
增强预测和规划
改进决策过程
提高安全级别
提供竞争优势
节省资金
客户获取
改进客户互动
有助于创建新产品
例如，零售业可以使用合法的数据挖掘程序来收集和评估客户行为和过去的销售趋势，以确定将来提供哪些产品和服务，以及追求哪个业务方向。
任何公司的营销部门都可以使用某些工具和数据集挖掘有关客户的数据，从而构建最成功的营销活动，并成为其领域中最赚钱和最具竞争力的公司之一。
数据挖掘的问题
让我们来看看实现目标的一些最常见的障碍：
不完整的数据集
一个常见的现象是数据集不完整。例如，整个公司的销售数据缺少许多部门的信息。这将对报告和数据趋势的影响最小。
“嘈杂”的数据已损坏或组织混乱，包含不相关的信息。
因此，在挖掘之前，数据分析师必须从数据集中提取重要数据或确定去除嘈杂数据的方法。
可扩展性
较大的数据集需要更多的数据挖掘资源。对于使用具有不灵活硬件配置的本地数据仓库的组织来说，扩展是困难的。
数据挖掘技术
数据可以以多种方式和多种目的进行挖掘。以下是数据挖掘者使用的五种最常见的数据排序策略：
分类
数据组织者将决定预定义的分类。根据其特性，原始数据将被分成不同的类别。对对花生过敏的人和不对花生过敏的人进行分类是一个简单的例子。此示例说明如何使用两个指定的类别来组织一批数据。
聚类
聚类与分类相关，有时会被误认为是分类。聚类是根据相似性定义组，然后根据这些相似性对它们进行排序的过程。聚类将根据数据的共同点构建类别，而分类方法将已经选择如何对数据进行分类。
关联
零售商和希望向消费者推销产品的人是最常见的关联策略用户。它根据商品购买与同时购买的其他商品之间的联系来查找信息。这是确定用户群购买模式的好方法。
顺序模式
顺序模式是在一段时间内发现数据中的模式或行为特征。换句话说，数据根据收集时间范围内发生的事件的“顺序”进行分类。
商店可以使用顺序模式技术来发现一年中不同时间段经常一起购买哪些商品。
预测
组织经常使用预测方法来支持新的业务计划。预测性数据挖掘检查历史数据以发现可用于预测市场未来的趋势。
6000+ 次浏览
