在当今数据驱动的环境中，数据挖掘已成为至关重要的工具，使组织能够从大量信息中提取宝贵的见解。随着企业比以往任何时候都产生和收集更多的数据，了解如何发现模式和趋势对于做出明智的决策至关重要。此过程不仅为策略提供了信息，还可以改变公司与客户互动并优化运营的方式。
什么是数据挖掘？
数据挖掘是对大型数据集的系统分析，以发现可以为业务决策提供信息的模式和关系。通过各种技术，它允许公司从数据中提取有意义的见解，从而改善了不同部门的策略和结果。
数据挖掘的重要性
数据挖掘通过增强分析计划并支持不同部门的各种业务职能，在组织中起着至关重要的作用。通过利用从数据中获得的见解，公司可以提高效率和绩效。
数据挖掘的好处
- 增强营销和销售
- 改善了客户服务
- 优化的供应链管理
- 增加运行时间
- 更好的风险管理
- 降低成本
数据挖掘如何适合KDD
数据挖掘是数据库（KDD）中知识发现的更广泛方法的关键步骤，该方法涵盖了收集，处理和分析数据的整个过程。 KDD提供了一个结构化框架，以将原始数据转换为可行的知识。
KDD过程
- 数据收集
- 数据准备
- 数据挖掘
- 数据分析和解释
数据挖掘过程组件
了解数据挖掘过程的组成部分对于有效实施至关重要。每个组件都有助于从数据中提取有价值的见解的总体目标。
数据收集
这涉及从各种来源（例如数据湖泊和仓库）收集相关数据的技术。准确的数据收集至关重要，因为它构成了分析的基础。
数据准备
在此阶段，探索，介绍，清洁和转换数据以确保一致性和准确性。准备充分的数据集对于有效的分析和有意义的结果至关重要。
数据挖掘技术
在数据挖掘中使用了各种技术来有效地分析数据：
- 协会规则挖掘： 标识大型数据集中变量之间的关系。
- 分类： 根据其功能将项目分配给预定义的类别。
- 聚类： 分组类似的数据点以识别模式。
- 回归： 分析变量之间的关系以预测结果。
- 序列和路径分析： 检查事件序列以辨别模式随着时间的流逝。
- 神经网络： 模仿人脑功能以识别数据中的复杂关系。
在数据挖掘中的性能和角色
了解谁执行数据挖掘和所需的技能对于希望有效利用这一过程的组织至关重要。数据挖掘通常涉及熟练专业人员团队。
数据挖掘的主要专业人员
数据科学家，商业智能（BI）专业人员和分析师在数据挖掘过程中起着至关重要的作用。他们在统计，编程和领域知识方面的专业知识推动了成功的成果。
数据挖掘软件和工具
有几种商业和开源工具可用于数据挖掘，每个工具都提供独特的功能来帮助分析过程。选择合适的工具可以显着增强数据挖掘工作。
流行的软件选项
- Alteryx
- IBM
- 微软
- SAS研究所
- 开源工具：DataMelt，Orange，Weka
数据挖掘的行业应用
数据挖掘在各个部门都用于实现特定的业务目标，以证明其多功能性适用性。
应用区域
- 零售
- 金融服务
- 保险
- 制造业
- 娱乐
- 卫生保健
- 人力资源
- 社交媒体
与数据分析和数据仓库进行比较
数据挖掘，数据分析和数据仓库是相互联系的学科，但有不同的目的。数据挖掘的重点是发现模式，数据分析强调分析决策数据，数据仓库涉及存储和管理大型数据集。了解这些区别有助于组织有效地实施数据策略。
数据挖掘的历史背景
对数据挖掘的起源和开发的简要概述揭示了其从1980年代后期到现在的演变。该字段作为计算功能出现，因此可以分析较大的数据集。
数据挖掘的里程碑
- 1983年的“数据挖掘”一词的引入
- 会议和出版物在建立该领域的贡献
