數據挖掘技術：數據類型、方法、應用

如今，企業正在以非常驚人的速度收集數據。 這個龐大的數據流的來源是多種多樣的。 它可能來自信用卡交易、公開可用的客戶數據、來自銀行和金融機構的數據，以及用戶必須提供的僅用於在筆記本電腦、手機、平板電腦和台式機上使用和下載應用程序的數據。

存儲如此大量的數據並不容易。 因此，為此目的不斷構建許多關係數據庫服務器。 在線事務協議或 OLTP 系統也正在開發中，以將所有這些存儲到不同的數據庫服務器中。 OLTP 系統在幫助企業順利運作方面發揮著至關重要的作用。

正是這些系統負責將來自最小事務的數據存儲到數據庫中。 因此，與銷售、採購、人力資本管理和其他交易相關的數據由 OLTP 系統存儲在數據庫服務器中。

現在，高層管理人員需要訪問基於數據的事實，以作為決策的依據。 這就是在線分析處理或 OLAP 系統發揮作用的地方。 由於高層管理人員的這種需求，越來越多的數據倉庫和其他 OLAP 系統被建立起來。 我們不僅需要數據，還需要與之相關的分析來做出更好、更有利可圖的決策。 OLTP 和 OLAP 系統協同工作。

OLTP 系統存儲我們每天生成的所有海量數據。 然後將這些數據發送到 OLAP 系統，用於構建基於數據的分析。 如果您還不知道，那麼讓我們告訴您，數據在公司的發展中起著非常重要的作用。 它可以幫助做出有知識支持的決策，從而將公司帶到下一個增長水平。 數據檢查絕不能膚淺地進行。

它沒有達到目的。 我們需要分析數據以豐富自己的知識，這將有助於我們做出正確的決定，以取得業務的成功。 如果我們沒有從中學到任何東西，那麼這些天我們被淹沒的所有數據都沒有任何用處。 我們可用的數據如此龐大，以至於我們無法處理和理解它。 數據挖掘或知識發現是我們解決這個問題所需要的。 了解數據挖掘在現實世界中的其他應用。

什麼是數據挖掘？

數據挖掘是幫助從給定數據集中提取信息以識別趨勢、模式和有用數據的過程。 使用數據挖掘的目的是從龐大的數據集中做出數據支持的決策。

數據挖掘與預測分析結合使用，預測分析是統計科學的一個分支，它使用複雜的算法來處理一組特殊的問題。 預測分析首先識別大量數據中的模式，數據挖掘將其概括為預測和預測。 數據挖掘有一個獨特的目的，即識別數據集中屬於特定領域的一組問題的模式。

它通過使用複雜的算法來訓練特定問題的模型來做到這一點。 當您知道您正在處理的問題的領域時，您甚至可以使用機器學習來對能夠識別數據集中模式的系統進行建模。 當你讓機器學習發揮作用時，你將把解決問題的系統作為一個整體實現自動化，你不需要想出特殊的編程來解決你遇到的每一個問題。

我們還可以將數據挖掘定義為一種調查屬於特定視角的數據模式的技術。 這有助於我們將這些數據分類為有用的信息。 然後，這些有用的信息被積累和組合起來，要么存儲在數據庫服務器中，比如數據倉庫，要么用於數據挖掘算法和分析，以幫助做出決策。 此外，它還可用於創收和削減成本等目的。

數據挖掘是搜索大量數據以尋找使用簡單分析技術無法找到的模式和趨勢的過程。 它利用複雜的數學算法來研究數據，然後根據研究結果評估未來事件發生的可能性。 它也被稱為數據的知識發現或 KDD。

企業使用數據挖掘從大量數據中提取特定信息，以找到解決其業務問題的方法。 它具有將原始數據轉換為信息的能力，可以通過做出更好的決策來幫助企業發展。 數據挖掘有多種類型，包括圖片數據挖掘、文本挖掘、社交媒體挖掘、網絡挖掘、音視頻挖掘等。

閱讀：數據挖掘與機器學習

數據挖掘過程

在進行實際的數據挖掘之前，數據挖掘實施涉及幾個過程。 這是如何做：

第 1 步：業務研究——在開始之前，您需要全面了解您的企業的目標、可用資源以及符合其要求的當前情景。 這將有助於製定詳細的數據挖掘計劃，從而有效地實現組織的目標。

第 2 步：數據質量檢查——隨著從各種來源收集數據，需要對其進行檢查和匹配，以確保數據集成過程中沒有瓶頸。 質量保證有助於發現數據中的任何潛在異常，例如缺少數據插值，在數據進行挖掘之前保持數據處於最佳狀態。

第 3 步：數據清理——據信 90% 的時間用於在挖掘之前選擇、清理、格式化和匿名數據。

第 4 步：數據轉換——包括五個子階段，在這裡，所涉及的過程使數據準備好進入最終數據集。 它涉及：

• 數據平滑：在這裡，從數據中去除噪聲。
• 數據摘要：在此過程中應用數據集的聚合。
• 數據泛化：在這裡，通過用更高層次的概念化替換任何低層次數據來泛化數據。
• 數據標準化：在這裡，數據在設定的範圍內定義。
• 數據屬性構建：數據集在數據挖掘之前需要在屬性集中。

第 5 步：數據建模：為了更好地識別數據模式，根據幾個條件在數據集中實施了幾個數學模型。 學習數據科學以了解和利用數據挖掘的力量。

可挖掘的數據類型

1.數據庫中存儲的數據

數據庫也稱為數據庫管理系統或 DBMS。 每個 DBMS 都以某種方式存儲彼此相關的數據。 它還具有一組軟件程序，用於管理數據並提供對數據的輕鬆訪問。 這些軟件程序有很多用途，包括定義數據庫結構，確保存儲的信息保持安全和一致，以及管理不同類型的數據訪問，例如共享、分佈式和並發。

關係數據庫的表具有不同的名稱、屬性，並且可以存儲大型數據集的行或記錄。 存儲在表中的每條記錄都有一個唯一的鍵。 創建實體關係模型是為了提供關係數據庫的表示，該數據庫具有實體及其之間存在的關係。

2.數據倉庫

數據倉庫是一個單一的數據存儲位置，它從多個來源收集數據，然後以統一計劃的形式存儲。 當數據存儲在數據倉庫中時，它會經歷清洗、集成、加載和刷新。 存儲在數據倉庫中的數據分為幾個部分。 如果您需要 6 或 12 個月前存儲的數據的信息，您將以摘要的形式獲得。

3. 交易數據

事務數據庫存儲作為事務捕獲的記錄。 這些交易包括航班預訂、客戶購買、點擊網站等。 每條交易記錄都有一個唯一的 ID。 它還列出了所有使其成為交易的項目。

4. 其他類型的數據

我們還有許多其他類型的數據，它們以其結構、語義和多功能性而聞名。 它們用於許多應用程序。 以下是其中一些數據類型：數據流、工程設計數據、序列數據、圖形數據、空間數據、多媒體數據等。

數據挖掘技術

1.協會

它是所有其他數據挖掘技術中最常用的數據挖掘技術之一。 在這種技術中，事務及其項目之間的關係用於識別模式。 這就是該技術也稱為關係技術的原因。 它用於進行購物籃分析，以找出客戶定期一起購買的所有產品。

這種技術對零售商來說非常有幫助，他們可以用它來研究不同客戶的購買習慣。 零售商可以研究過去的銷售數據，然後尋找客戶一起購買的產品。 然後他們可以將這些產品放在零售店中彼此靠近的位置，以幫助客戶節省時間並增加銷售額。

2. 聚類

該技術創建了具有相同特徵的有意義的對象集群。 人們經常將其與分類混淆，但如果他們正確理解這兩種技術的工作原理，他們就不會有任何問題。 與將對象放入預定義類的分類不同，聚類將對象放入由它定義的類中。

讓我們舉個例子。 圖書館裡滿是不同主題的書籍。 現在的挑戰是如何組織這些書籍，使讀者在查找特定主題的書籍時不會遇到任何問題。 我們可以使用聚類將相似的書籍保存在一個書架上，然後給這些書架起一個有意義的名字。 尋找特定主題書籍的讀者可以直接進入該書架。 他們不需要漫遊整個圖書館來尋找他們的書。

三、分類

這種技術起源於機器學習。 它將數據集中的項目或變量分類為預定義的組或類。 它在數據挖掘中使用線性規劃、統計、決策樹和人工神經網絡，以及其他技術。 分類用於開發可以建模的軟件，使其能夠將數據集中的項目分類為不同的類別。

例如，我們可以使用它將參加面試的所有候選人分為兩組——第一組是被選中的候選人的列表，第二組是被拒絕的候選人的列表。 數據挖掘軟件可用於執行此分類工作。

4. 預測

這種技術可以預測自變量和因變量以及單獨的自變量之間存在的關係。 它可用於根據銷售額預測未來的利潤。 讓我們假設利潤和銷售額分別是因變量和自變量。 現在，根據過去的銷售數據，我們可以使用回歸曲線對未來的利潤進行預測。

5. 順序模式

該技術旨在使用交易數據，然後在一段時間內識別其中的相似趨勢、模式和事件。 歷史銷售數據可用於發現買家在一年中的不同時間一起購買的商品。 企業可以通過在歷史數據不建議客戶購買這些產品時建議客戶購買這些產品來理解這些信息。 企業可以使用利潤豐厚的交易和折扣來推動這項建議。

數據挖掘應用

下面是一些最有用的數據挖掘應用程序，讓您了解更多關於它們的信息。

1. 醫療保健

數據挖掘有可能徹底改變醫療保健系統。 它可用於根據數據和分析確定最佳實踐，從而幫助醫療機構降低成本並改善患者治療效果。 數據挖掘以及機器學習、統計、數據可視化和其他技術可用於產生影響。 在預測不同類別的患者時，它可以派上用場。 這將幫助患者在他們想要的時間和地點接受重症監護。 數據挖掘還可以幫助醫療保險公司識別欺詐活動。

2. 教育

在教育中使用數據挖掘仍處於初期階段。 它旨在開發可以使用來自教育環境的數據進行知識探索的技術。 預計這些技術將服務的目的包括研究教育支持如何影響學生，支持學生的未來需求，以及促進學習科學等。 教育機構不僅可以使用這些技術來預測學生在考試中的表現，還可以做出準確的決定。 有了這些知識，這些機構可以更加專注於他們的教學法。

3. 購物籃分析

這是一種以假設為基礎的建模技術。 該假設表明，如果您購買了某些產品，那麼您很可能還會購買不屬於您通常購買的那個組的產品。 零售商可以使用這種技術來了解客戶的購買習慣。 零售商可以使用這些信息來改變他們商店的佈局，讓顧客的購物變得更輕鬆、更省時。

4.客戶關係管理（CRM）

CRM 涉及獲取和留住客戶、提高忠誠度以及採用以客戶為中心的策略。 每個企業都需要客戶數據來分析它，並以一種可以與客戶建立長期關係的方式使用這些發現。 數據挖掘可以幫助他們做到這一點。

5.製造工程

製造公司在很大程度上依賴於可用的​​數據或信息。 數據挖掘可以幫助這些公司識別過程中的模式，這些模式過於復雜以至於人類無法理解。 他們可以識別不同系統級設計元素之間存在的關係，包括客戶數據需求、架構和產品組合。

數據挖掘還可以用於預測產品開發所需的總時間、過程中涉及的成本以及公司對最終產品的期望。

6.金融和銀行

銀行系統從數字化開始就見證了海量數據的產生。 銀行家可以使用數據挖掘技術通過找出市場成本和商業信息的相關性和趨勢來解決企業面臨的烘焙和財務問題。 如果沒有數據挖掘，這項工作太難了，因為他們處理的數據量太大。 銀行和金融部門的經理可以使用這些信息來獲取、保留和維護客戶。

了解更多：關聯規則挖掘

7.欺詐檢測

欺詐活動每年使企業損失數十億美元。 通常用於檢測欺詐的方法過於復雜和耗時。 數據挖掘提供了一個簡單的替代方案。 每個理想的欺詐檢測系統都需要在所有情況下保護用戶數據。 監督一種方法來收集數據，然後將這些數據分類為欺詐性數據或非欺詐性數據。 該數據用於訓練一個模型，該模型將每個文檔識別為欺詐性或非欺詐性。

8. 監控模式

它被稱為基本數據挖掘技術之一，通常包括跟踪數據模式以得出業務結論。 對於一個組織來說，這可能意味著任何事情，從識別銷售熱潮或挖掘新的人口統計數據。

9、分類

為了導出相關元數據，數據挖掘中的分類技術有助於將數據區分為不同的類別：

• 根據數據源的類型，挖掘

取決於處理的數據類型，例如基於文本的數據、多媒體數據、空間數據、時間序列數據等。

• 基於所涉及的數據框架

任何基於面向對像數據庫、關係數據庫等的數據集。

• 基於數據挖掘功能

在這裡，數據集根據機器學習、算法、統計、數據庫或數據倉庫等所採用的方法進行區分。

• 基於數據挖掘中的用戶交互

數據集用於基於查詢驅動系統、自治系統進行區分。

10. 協會

也稱為關係技術，數據是基於同一事務中的值之間的關係來識別的。 對於試圖發現購買趨勢或產品偏好的組織來說，它特別方便。 由於它與客戶的購物行為有關，因此組織可以根據買家的購買歷史分解數據模式。

11.異常檢測

如果識別出與先前行為不匹配的數據項，則它是異常值或異常。 該方法深入研究了此類異常的創建過程，並為其提供了關鍵信息。

一般來說，異常的起源可能是超然的，但它也有可能找到一個焦點區域。 因此，企業經常使用這種方法來跟踪系統入侵、錯誤檢測並檢查系統的整體健康狀況。 專家更喜歡從數據集中發出異常以增加正確性的機會。

12. 聚類

就像聽起來一樣，這種技術涉及將相同的數據對象整理到相同的集群中。 基於不同之處，這些組通常包括使用度量來促進最大的數據關聯。 此類流程有助於根據客戶的收入、購物頻率等來分析客戶。

查看：數據科學和數據挖掘之間的區別

13.回歸

一種有助於預測客戶行為和收益的數據挖掘過程，企業使用它來了解環境中變量的相關性和獨立性。 對於產品開發，這樣的分析可以幫助了解市場需求、競爭等因素的影響。

14. 預測

正如其名稱所暗示的那樣，這種引人注目的數據挖掘技術可幫助企業根據當前和歷史數據記錄匹配模式，以便對未來進行預測分析。 雖然有些方法涉及人工智能和機器學習方面，但有些方法可以通過簡單的算法進行。

組織通常可以使用此類數據挖掘技術預測利潤、得出回歸值等。

15. 順序模式

它用於識別給定時間內可用的交易數據中的顯著模式和趨勢。 為了發現客戶喜歡在一年中的不同時間購買的商品，企業會提供此類產品的交易。

閱讀：數據挖掘項目理念

16. 決策樹

最常用的數據挖掘技術之一； 在這裡，一個簡單的條件是方法的關鍵。 由於這些術語有多個答案，因此每個解決方案都會進一步擴展到更多狀態，直到得出結論。 了解有關決策樹的更多信息。

17. 可視化

如果沒有正確的可視化方式，任何數據都是有用的，因為它總是在變化。 不同的顏色和對象可以揭示有價值的趨勢、模式和對龐大數據集的見解。 因此，企業經常求助於數據可視化儀表板，以自動化生成數字模型的過程。

18. 神經網絡

它代表了特定機器學習模型與基於 AI 的學習技術的聯繫。 由於它受到人體解剖學中發現的神經多層系統的啟發，因此它代表了機器學習模型的精確工作。 它可能越來越複雜，因此需要格外小心。

19. 數據倉庫

雖然它意味著數據存儲，但它像徵著以雲倉庫的形式存儲數據。 企業經常使用這樣一種精準的數據挖掘方式來進行更深入的實時數據分析。 閱讀有關數據倉庫的更多信息。

數據挖掘工具

所有這些 AI 和機器學習推理一定讓您想知道，對於數據挖掘實施，您需要的就是這樣。 這可能並不完全正確，因為在最簡單的數據庫的幫助下，您可以同樣準確地完成工作。

此外，閱讀最有用的數據挖掘應用程序。

結論

數據挖掘匯集了來自不同學科的不同方法，包括數據可視化、機器學習、數據庫管理、統計學等。 這些技術可以協同工作以解決複雜的問題。 通常，數據挖掘軟件或系統利用這些方法中的一種或多種來處理不同的數據需求、數據類型、應用領域和挖掘任務。

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