什麼是數據挖掘？ – 完整指南

我們聽到的一個非常常見的術語是數據挖掘。 它可能對每個人來說都是獨特的或創新的。 然而，數據挖掘的概念並不是最近才出現的，但它背後有一段歷史。 可以很容易地說，數據挖掘的概念已經存在了一個多世紀。 然而，它直到 1930 年代才成為人們關注的焦點。 第一次使用是由艾倫圖靈完成的，當時他使用通用機器來執行由一些現代計算機執行的計算。

從那天起，數據挖掘領域不斷發展，我們已經遙遙領先。 今天，我們看到組織利用數據挖掘和機器學習的力量來自動化他們圍繞銷售、運營、營銷和其他部門的流程。

• 數據挖掘定義
• 數據挖掘的歷史
• 數據挖掘是如何工作的？
• 數據挖掘方法
• 它的重要性
• 數據挖掘的優缺點
• 用例和示例
• 技術
• 工具
• 數據挖掘的未來

什麼是數據挖掘？

它只不過是一個分析大量數據並由此從大量數據中提取智能的過程，以幫助組織解決業務挑戰、管理和降低風險，從而抓住新的商機。 這個名字來源於從礦石山中尋找寶石的比喻。 挖掘和數據挖掘的過程都涉及通過篩選大量信息來尋找有價值的東西。

此流程用於業務的多個方面，例如銷售、營銷、產品開發、研究、培訓和開發。 如果使用得當，它可以創造奇蹟，因為它有助於獲得有關客戶的寶貴見解，從而產生有效的策略，從而提高績效輸出和增加收入。

數據挖掘歷史

如果我們回顧歷史，最早發表“數據挖掘”一詞的文章之一是 1983 年一位名叫 Michael C. Lovell 的紳士。當時，Lovell 和其他一些著名經濟學家認為這種方法會導致錯誤結論。

然而，到了 90 年代，從數據中提取價值並形成模式的概念開始流行起來。 1996 年，Teradata、NCR 和另一組公司執行了一個導致數據挖掘技術標準化的項目。 這項工作由 CRISP-DM 流程組成，它代表數據挖掘的跨行業標準流程。 整個過程分為六個步驟，例如：

1. 業務理解
2. 數據理解
3. 數據準備
4. 造型
5. 評估
6. 部署

到 2000 年初，企業能夠看到數據挖掘的價值，並且這一過程呈指數級增長，使該行業本身成為一個非常有利可圖的行業。

數據挖掘是如何工作的？

數據挖掘過程的基礎是提出業務問題，搜索有助於回答該問題的數據，最後準備該數據集以進行分析。 必須注意的是，後續階段的成功將完全取決於早期階段任務的有效性。 如果數據質量受到影響，則可能導致輸出不佳。 因此，所有從事數據挖掘的人都必須將數據質量視為重中之重。

數據挖掘的 5 個步驟

通常，專業人員遵循結構化的方法和可重複的過程，以提供所需的結果。 讓我們看看這5個步驟

第 1 步：業務理解

在這裡，您需要通過將項目與當前業務場景進行映射來定義項目的業務目標是什麼。 除此之外，您還需要定義項目的參數。

Step2：數據理解

一旦在步驟 1 中定義了問題陳述，那麼確定有助於解決問題陳述的正確數據集就很重要。 它可能需要您從多個來源獲取這些數據。

第 3 步：數據準備

確定數據源並收集數據後，按照業務目標以所需格式準備數據。 如果存在數據重複或丟失數據點等任何問題，需要立即修復。

第 4 步：數據建模

準備好數據後，您就可以開始對該數據運行不同的算法來研究各種模式

第 5 步：評估

一旦數據建模完成，您就可以開始評估這些結果（作為建模練習的結果）是否能夠實現結果。 此過程與數據建模步驟一起以迭代方式執行，以確保最佳算法給出正確的結果。

完成所有步驟後，將向決策者進行最終演示，以展示項目的結果。

為什麼數據挖掘很重要？

儘管數據挖掘是一個由不同專業人士孜孜不倦地遵循的過程，但了解數據挖掘的重要性也很重要。

很明顯，這是捕獲大量數據並從該數據中收集有意義的見解的過程。 因此，對數據提供商的需求大幅增加，進一步創造了對數據分析師和數據科學家等專業人士的需求。

由於此過程涉及將數據轉換為有洞察力的信息，因此它可以幫助組織做出決策並定義增長戰略。 它允許組織開展特定的營銷活動並幫助進行預測。 它還有助於獲得有關客戶行為的具體見解，這就是運行這些數據挖掘項目很重要的原因。

數據挖掘的優勢

如果我們看看今天的企業，他們會不斷地充斥著來自大量來源的大量數據。 在當今的業務場景中，組織不再是數據驅動的選擇。 企業的成功對於他們從數據中提取信息並利用該情報為自己謀取利益的方式至關重要。

簡而言之，數據挖掘通過分析他們的現在和過去，為組織提供了優化未來的機會。 它有助於預測接下來可能發生的事情。

例如，通過數據挖掘，您可以通過查看其他客戶過去的資料來預測哪些客戶是潛在的盈利客戶。 這樣，作為一個組織，您可以專注於為可能增加您的投資回報率的此類客戶提供特定的優惠和交易。

此外，您還可以將數據挖掘用於

• 增加組織的收入
• 深入了解客戶細分及其偏好
• 新客戶獲取
• 為交叉銷售和追加銷售創造更多機會
• 提高客戶忠誠度和客戶保留率
• 跟踪運營績效

通過應用其技術，企業可以根據從這些數據中獲得的情報做出決策。 借助人工智能和機器學習等現代數據處理技術，組織可以在幾分鐘內處理大量數據。

數據挖掘挑戰

伴隨著創新和進化，這種方法和這個行業面臨的一系列挑戰也隨之而來。 其中一些挑戰如下：

• 用戶界面

  如果數據挖掘的輸出對用戶來說是可讀和可理解的，那麼它可能是有用的。 由於此方法涉及處理大量數據，因此數據的視覺呈現方式存在挑戰。 這是該行業及其參與者需要努力解決的問題。

• 安全與社會挑戰

  為了讓每個組織做出決定，他們需要由服務提供商共享的數據。 共享帶來了數據的安全性。 它由個人信息、客戶資料和許多機密數據組成。 落入壞人之手可能是災難性的。

• 流程挑戰

  實際的採礦方法會帶來挑戰。 有問題的流程會帶來挑戰，例如：

  1. 多樣化數據集的可用性
  2. 數據集中噪聲的管理和控制
  3. 整個採礦過程的多功能性

  隨著行業的不斷發展，新的挑戰將不斷湧現。

數據挖掘用例和示例

在全球範圍內，有許多組織必須通過實施數據挖掘工具和技術來取得驚人的成果。 讓我們看幾個用例和示例

• 團購

  該公司面臨的一個主要挑戰是處理其已經擁有的大量數據，用於其購物服務。 通過實施數據挖掘，它能夠使其營銷活動與客戶的期望保持一致。

• 多米諾骨牌

  據稱是世界上最大的比薩公司之一，它收集了大量來自零售店、銷售點系統、社交媒體渠道和許多其他來源的結構化和非結構化數據。 通過數據挖掘，他們能夠深入了解客戶，從而改善客戶體驗，從而提高業務績效。

  這些是一些示例供您參考。 如果我們嘗試更深入地挖掘，將會有許多這樣的用例，其中數據挖掘帶來了跨業務的重大轉變。

數據挖掘技術

已經觀察到，在最近的一些數據挖掘項目中，已經使用了多種數據挖掘技術來提高效率。 其中一些技術如下

• 分類
• 聚類
• 回歸
• 外
• 順序模式
• 預言
• 關聯規則

數據挖掘工具

有一點很清楚——它是一種強大的方法論，可以真正改變組織。 但是，選擇平台的一個可能障礙可能是找到一個滿足所有利益相關者期望的平台。 有很多可用的選項，從開源平台到更專有的解決方案。

從數據挖掘中獲得最大收益的組織將選擇具有以下參數的平台：

1. 該平台整合了該組織所屬行業的一些最佳實踐。
2. 能夠管理數據挖掘的整個生命週期——從探索到生產
3. 可以與其他企業應用程序保持一致，包括 BI 系統、ERP 應用程序、CRM 系統和其他財務系統
4. 滿足 IT 部門、數據科學家甚至分析師的要求。 它還提供全面的報告和儀表板元素，以實現更好的可視化。

許多數據挖掘工具具有靈活且可擴展的架構，具有相關數據庫和開放 API，從而幫助組織獲得競爭優勢。

數據挖掘的未來

我們只能說，數據量將呈指數級增長，讓數據挖掘的未來像一顆閃亮的星星一樣璀璨。 正如我們已經看到數據挖掘技術的發展，我們也將看到從數據中提取洞察力的技術的改進。 舉個例子，物聯網和可穿戴技術已經將人類變成了數據提取機器。 而這僅僅是個開始。

最後的想法

這裡需要注意的重要一點是，獲取正確的有效數據集確實需要相當長的時間。 但是，從數據集中獲取有意義的信息需要更多時間。

該行業本身正在迅速發展，並且是一個技術驅動的行業。 如今，每個組織都需要可用於各種目標的優質數據。

有許多服務提供商正在專門工作。