什么是数据挖掘？ – 完整指南

我们听到的一个非常常见的术语是数据挖掘。 它可能对每个人来说都是独特的或创新的。 然而，数据挖掘的概念并不是最近才出现的，但它背后有一段历史。 可以很容易地说，数据挖掘的概念已经存在了一个多世纪。 然而，它直到 1930 年代才成为人们关注的焦点。 第一次使用是由艾伦图灵完成的，当时他使用通用机器来执行由一些现代计算机执行的计算。

从那天起，数据挖掘领域不断发展，我们已经遥遥领先。 今天，我们看到组织利用数据挖掘和机器学习的力量来自动化他们围绕销售、运营、营销和其他部门的流程。

• 数据挖掘定义
• 数据挖掘的历史
• 数据挖掘是如何工作的？
• 数据挖掘方法
• 它的重要性
• 数据挖掘的优缺点
• 用例和示例
• 技术
• 工具
• 数据挖掘的未来

什么是数据挖掘？

它只不过是一个分析大量数据并由此从大量数据中提取智能的过程，以帮助组织解决业务挑战、管理和降低风险，从而抓住新的商机。 这个名字来源于从矿石山中寻找宝石的比喻。 挖掘和数据挖掘的过程都涉及通过筛选大量信息来寻找有价值的东西。

此流程用于业务的多个方面，例如销售、营销、产品开发、研究、培训和开发。 如果使用得当，它可以创造奇迹，因为它有助于获得有关客户的宝贵见解，从而产生有效的策略，从而提高绩效输出和增加收入。

数据挖掘历史

如果我们回顾历史，最早发表“数据挖掘”一词的文章之一是 1983 年一位名叫 Michael C. Lovell 的绅士。当时，Lovell 和其他一些著名经济学家认为这种方法会导致错误结论。

然而，到了 90 年代，从数据中提取价值并形成模式的概念开始流行起来。 1996 年，Teradata、NCR 和另一组公司执行了一个导致数据挖掘技术标准化的项目。 这项工作由 CRISP-DM 流程组成，它代表数据挖掘的跨行业标准流程。 整个过程分为六个步骤，例如：

1. 业务理解
2. 数据理解
3. 数据准备
4. 造型
5. 评估
6. 部署

到 2000 年初，企业已经能够看到数据挖掘的价值，并且这一过程呈指数级增长，使该行业本身成为一个非常有利可图的行业。

数据挖掘是如何工作的？

数据挖掘过程的基础是提出业务问题，搜索有助于回答该问题的数据，最后准备该数据集以进行分析。 必须注意的是，后续阶段的成功将完全取决于早期阶段任务的有效性。 如果数据质量受到影响，则可能导致输出不佳。 因此，所有从事数据挖掘的人都必须将数据质量视为重中之重。

数据挖掘的 5 个步骤

通常，专业人员遵循结构化的方法和可重复的过程，以提供所需的结果。 让我们看看这5个步骤

第 1 步：业务理解

在这里，您需要通过将项目与当前业务场景进行映射来定义项目的业务目标是什么。 除此之外，您还需要定义项目的参数。

Step2：数据理解

一旦在步骤 1 中定义了问题陈述，那么确定有助于解决问题陈述的正确数据集就很重要。 它可能需要您从多个来源获取这些数据。

第 3 步：数据准备

确定数据源并收集数据后，按照业务目标以所需格式准备数据。 如果存在数据重复或丢失数据点等任何问题，需要立即修复。

第 4 步：数据建模

准备好数据后，您就可以开始对该数据运行不同的算法来研究各种模式

第 5 步：评估

一旦数据建模完成，您就可以开始评估这些结果（作为建模练习的结果）是否能够实现结果。 此过程与数据建模步骤一起以迭代方式执行，以确保最佳算法给出正确的结果。

完成所有步骤后，将向决策者进行最终演示，以展示项目的结果。

为什么数据挖掘很重要？

尽管数据挖掘是一个由不同专业人士孜孜不倦地遵循的过程，但了解数据挖掘的重要性也很重要。

很明显，这是捕获大量数据并从该数据中收集有意义的见解的过程。 因此，对数据提供商的需求大幅增加，进一步创造了对数据分析师和数据科学家等专业人士的需求。

由于此过程涉及将数据转换为有洞察力的信息，因此它可以帮助组织做出决策并定义增长战略。 它允许组织开展特定的营销活动并帮助进行预测。 它还有助于获得有关客户行为的具体见解，这就是运行这些数据挖掘项目很重要的原因。

数据挖掘的优势

如果我们看看今天的企业，他们会不断地充斥着来自大量来源的大量数据。 在当今的业务场景中，组织不再是数据驱动的选择。 企业的成功对于他们从数据中提取信息并利用该情报为自己谋取利益的方式至关重要。

简而言之，数据挖掘通过分析他们的现在和过去，为组织提供了优化未来的机会。 它有助于预测接下来可能发生的事情。

例如，通过数据挖掘，您可以通过查看其他客户过去的资料来预测哪些客户是潜在的盈利客户。 这样，作为一个组织，您可以专注于为可能增加您的投资回报率的此类客户提供特定的优惠和交易。

此外，您还可以将数据挖掘用于

• 增加组织的收入
• 深入了解客户细分及其偏好
• 新客户获取
• 为交叉销售和追加销售创造更多机会
• 提高客户忠诚度和客户保留率
• 跟踪运营绩效

通过应用其技术，企业可以根据从这些数据中获得的情报做出决策。 借助人工智能和机器学习等现代数据处理技术，组织可以在几分钟内处理大量数据。

数据挖掘挑战

伴随着创新和进化，这种方法和这个行业面临的一系列挑战也随之而来。 其中一些挑战如下：

• 用户界面

  如果数据挖掘的输出对用户来说是可读和可理解的，那么它可能是有用的。 由于此方法涉及处理大量数据，因此数据的视觉呈现方式存在挑战。 这是该行业及其参与者需要努力解决的问题。

• 安全与社会挑战

  为了让每个组织做出决定，他们需要由服务提供商共享的数据。 共享带来了数据的安全性。 它由个人信息、客户资料和许多机密数据组成。 落入坏人之手可能是灾难性的。

• 流程挑战

  实际的采矿方法会带来挑战。 有问题的流程会带来挑战，例如：

  1. 多样化数据集的可用性
  2. 数据集中噪声的管理和控制
  3. 整个采矿过程的多功能性

  随着行业的不断发展，新的挑战将不断涌现。

数据挖掘用例和示例

在全球范围内，有许多组织必须通过实施数据挖掘工具和技术来取得惊人的成果。 让我们看几个用例和示例

• 团购

  该公司面临的一个主要挑战是处理其已经拥有的大量数据，用于其购物服务。 通过实施数据挖掘，它能够使其营销活动与客户的期望保持一致。

• 多米诺骨牌

  据称是世界上最大的比萨公司之一，它收集了大量来自零售店、销售点系统、社交媒体渠道和许多其他来源的结构化和非结构化数据。 通过数据挖掘，他们能够深入了解客户，从而改善客户体验，从而提高业务绩效。

  这些是一些示例供您参考。 如果我们尝试更深入地挖掘，将会有许多这样的用例，其中数据挖掘带来了跨业务的重大转变。

数据挖掘技术

已经观察到，在最近的一些数据挖掘项目中，已经使用了多种数据挖掘技术来提高效率。 其中一些技术如下

• 分类
• 聚类
• 回归
• 外
• 顺序模式
• 预言
• 关联规则

数据挖掘工具

有一点很清楚——它是一种强大的方法论，可以真正改变组织。 但是，选择平台的一个可能障碍可能是找到一个满足所有利益相关者期望的平台。 有很多可用的选项，从开源平台到更专有的解决方案。

从数据挖掘中获得最大收益的组织将选择具有以下参数的平台：

1. 该平台整合了该组织所属行业的一些最佳实践。
2. 能够管理数据挖掘的整个生命周期——从探索到生产
3. 可以与其他企业应用程序保持一致，包括 BI 系统、ERP 应用程序、CRM 系统和其他财务系统
4. 满足 IT 部门、数据科学家甚至分析师的要求。 它还提供全面的报告和仪表板元素，以实现更好的可视化。

许多数据挖掘工具都具有灵活且可扩展的架构以及相关数据库和开放 API，从而帮助组织获得竞争优势。

数据挖掘的未来

我们只能说，数据量将呈指数级增长，让数据挖掘的未来像一颗闪亮的星星一样璀璨。 正如我们已经看到数据挖掘技术的发展，我们也将看到从数据中提取洞察力的技术的改进。 举个例子，物联网和可穿戴技术已经将人类变成了数据提取机器。 而这仅仅是个开始。

最后的想法

这里需要注意的重要一点是，获取正确的有效数据集确实需要相当长的时间。 但是，从数据集中获取有意义的信息需要更多时间。

该行业本身正在迅速发展，并且是一个技术驱动的行业。 如今，每个组织都需要可用于各种目标的优质数据。

有许多服务提供商正在专门工作。