电子发烧友App
在当今的大数据时代，数据来源越来越多，包括网站、企业应用、社交媒体、移动设备和物联网以及物联网产生的越来越多的数据。对于企业来说，如何从这些数据中获得真正的业务价值变得越来越重要，数据挖掘是数据分析过程中有针对性的环节。优秀的数据分析师将使用智能挖掘操作，使复杂的数据更加方便。
术语中数据挖掘通常用于收集、提取、存储和分析数据等各种大型数据处理活动。它还可以用来帮助改进应用程序和技术的决策，如人工智能、机器学习和商业智能。
今日我们就来谈谈数据挖掘技术能给企业带来什么。
发现有价值的数据
一、数据挖掘的定义
数据挖掘是指通过大量的程序，通过数据分析确定趋势和模式，建立关系，从而解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量、不完整的、噪音的、模糊的、随机的数据中提取出来的。而人们事先不知道的是一种潜在有用的数据和知识过程。
二、与数据分析的区别
数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识的，所以我们称之为数据分析和数据挖掘。但是严格来说，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现(Knowledge discovery in database，KDD)。
数据分析以数据库为基础，通过统计、计算、抽样等相关方法从数据库中获取数据表示的知识，即从数据库中获取一些有代表性的信息。数据挖掘是通过机器学习或数学算法从数据库中获取深层知识(如规则或属性间预测)的技术。
三、数据挖掘，有利有弊
数据挖掘原则上可应用于任何类型的数据存储库和瞬态数据(如数据流)，如数据库、数据仓库、数据市场、事务数据库、空间数据库(如地图)、工程设计数据(如建筑设计)、多媒体数据(文本、图像、视频、音频)、网络、时间序列数据库。
因此，数据挖掘具有以下特点:
1、数据集大而不完整。
数据挖掘所需的数据集非常大。数据集越大，得到的规律就越接近正确的实际规律，结果就越准确。此外，数据往往不完整。
2、数据不准确。
数据挖掘的不准确性主要是由噪声数据引起的。例如，在业务中，用户可能会提供虚假数据；在工厂环境中，正常数据经常受到超过正常值的电磁或辐射干扰。这些异常和绝对不可能的数据被称为噪声，这将导致数据挖掘不准确。
3、数据模糊随机。
数据挖掘模糊随机。这里的歧义可能与不准确有关。由于数据不准确，我们只能从整体上观察数据，或者由于隐私信息，我们不能知道一些具体的内容。此时，如果我们想做相关的分析操作，我们只能做一些一般的分析，不能做出准确的判断。
对数据的随机性有两种解释。一是收集数据的随机性；我们不知道用户填写了什么。第二，分析结果是随机的。若将数据交给机器进行判断和学习，则所有操作均属于灰箱操作。
由此可见，数据挖掘作为一种强大的工具，有其优缺点。只有在适当的时候使用，我们才能事半功倍。
四、业务数据挖掘技术的可持续发展不容忽视
1、开发模型更方便
多年来，首要原则模型(first-principlemodels)是科学工程领域最经典的模型。比如想知道一辆车从起步到稳定速度的距离，首先要计算从起步到稳定的时间、稳定的速度、加速度等参数；然后利用牛顿第二定律(或其他物理公式)建立模型；最后，根据车辆的多次试验结果，列出方程组来计算模型参数。
通过这个过程，你就相当于学习了一门知识——汽车从起步到稳定速度的具体型号。然后将车辆的启动参数输入模型，自动计算车辆达到稳定速度前的行驶距离。
然而，在数据挖掘的思想中，知识学习不需要建模具体问题的专业知识。如果我记录了100种车型和性能相似的车辆从起步到稳定速度的距离，我可以计算出这100个数据的平均值并得到结果。显然，这个过程直接面向数据，或者我们直接从数据开发模型。
这实际上是对人们最初学习过程的模拟。例如，如果你想预测一个人跑100米需要多长时间，你必须估计像他这样的人跑100米需要多长时间，而不是使用牛顿定律。
2、计算机技术的成熟
数据挖掘理论涉及面广，其实来自很多学科。例如，建模部分主要来自统计和机器学习。统计方法由模型驱动，通常建立能够产生数据的模型；机器学习是由算法驱动的，它允许计算机通过执行算法来发现知识。
随着互联网工具的发展，共享和合作的成本大大降低。我们每天用手机聊天、购物、刷短视频、看新闻等日常无意行为，为互联网行业提供大量数据。这些数据通常收集并存储在大型数据存储库中。没有强大的工具，我们无法理解它们。数据挖掘技术的出现解决了这个问题。它可以从海量数据中提取有价值的信息，作为决策的重要依据。
3、预测企业的生产和销售
数据挖掘的真正价值在于可以以数据中的模式和关系的形式挖掘隐藏的宝石，可以用来预测对企业的重大影响。比如一个公司确定某个特定的营销活动，导致某个特定型号的产品在国内某些地区销量很高，但在其他地区没有，那么以后可以重新调整广告活动，实现最大回报。
该技术的优势可能因业务类型和目标而异。例如，零售业的销售和营销经理可能会以不同的方式挖掘客户信息，以提高转化率，这与航空公司或金融服务业非常不同。
无论哪个行业，过去应用于销售模式和客户行为的数据挖掘都可以用来创建模型来预测未来的销售和行为。数据挖掘也有助于消除可能危害企业的活动。例如，您可以使用数据挖掘来提高产品安全性或检测保险和金融服务交易中的欺诈行为。
四、数据挖掘工具
数据挖掘系统可以独立于数据仓库系统。但为了提高挖掘效率，一般以数据仓库为基础，利用挖掘算法从准备好的数据中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，降低风险，做出正确的决策。
预测未来不是依靠任何法术或天书，而是采用科学的方法和先进的Smartbi数据挖掘科学平台，分析和挖掘隐藏在大量数据中的秘密，揭示数据之间的关系，判断事务发展趋势。
传统的数据分析揭示了已知的。过去的数据关系，而数据挖掘揭示了未知的。未来的数据关系；传统的数据分析采用计算机技术，而数据挖掘不仅采用计算机技术，还涉及统计、模型算法等技术。因为数据挖掘发现了未来的信息，所以主要用于预测！预测公司未来的销量，预测产品未来的价格等。
Smartbi数据挖掘科学平台提供一站式数据挖掘服务，涵盖数据预处理、机器学习算法应用、模型训练、评估、部署和服务发布的全生命周期。
它广泛应用于各个领域，包括企业运营、生产控制、市场分析、工程设计、城市规划和科学探索，从大量数据中挖掘出有用的信息和知识，以更好地指导我们的工作；该功能具有以下特点:
1.Spark分布式云计算。
2.直观的流式建模和拖拽操作。
3.实用统计分析。探索可视化数据。
4.预测、聚类等成熟机器学习算法。
5.算法极简配置，门槛低。
6.支持Python扩展。
7.模型集中管理，易于发布到BI平台。
编辑：jq
工商网监
评论