什麼是數據挖掘？ 關鍵概念，它是如何工作的？

數據挖掘可以理解為通過清理、發現模式、設計模型和創建測試來探索數據的過程。 數據挖掘包括機器學習、統計和數據庫管理的概念。 因此，通常很容易將數據挖掘與數據分析、數據科學或其他數據過程相混淆。

數據挖掘有著悠久而豐富的歷史。 作為一個概念，它是隨著 1960 年代計算時代的出現而出現的。 從歷史上看，數據挖掘主要是一個密集的編碼過程，需要大量的編碼專業知識。 即使在今天，數據挖掘也涉及到清理、處理、分析和解釋數據的編程概念。 數據專家需要具備統計學知識和至少一種編程語言才能準確執行數據挖掘任務。 得益於智能 AI 和 ML 系統，一些核心數據挖掘過程現在實現了自動化。 如果您是 python 和數據科學的初學者，upGrad 的數據科學程序絕對可以幫助您深入了解數據和分析的世界。

在本文中，我們將通過引導您了解所有細微差別，包括它是什麼、要了解的關鍵概念、它如何工作以及數據挖掘的未來，來幫助您澄清有關數據挖掘的所有困惑！

首先——數據挖掘並不完全是數據分析

將數據挖掘與其他數據項目（包括數據分析）混淆是很自然的。 然而，作為一個整體，數據挖掘比數據分析更廣泛。 事實上，數據分析只是數據分析的一個方面。 數據挖掘專家負責清理和準備數據，創建評估模型，並根據商業智能項目的假設測試這些模型。 換句話說，數據清理、數據分析、數據探索等任務是整個數據挖掘範圍的一部分，但它們只是更大整體的一部分。

關鍵數據挖掘概念

成功執行任何數據挖掘任務都需要多種技術、工具和概念。 圍繞數據挖掘的一些最重要的概念是：

• 數據清理/準備：將來自不同來源的所有原始數據轉換為易於處理和分析的標準格式。 這包括識別和刪除錯誤、查找缺失值、刪除重複項等。

• 人工智能：人工智能係統圍繞人類智能執行分析活動，例如規劃、推理、解決問題和學習。

• 關聯規則學習：也稱為購物籃分析，此概念對於查找數據集不同變量之間的關係至關重要。 通過擴展，這是確定客戶通常一起購買哪些產品的極其重要的組成部分。

• 聚類：聚類是將大型數據集劃分為更小的、有意義的子集（稱為聚類）的過程。 這有助於理解數據集元素的個體性質，從而可以更有效地進行進一步的聚類或分組。

• 分類：分類的概念用於將大型數據集中的項目分配給目標類，以提高目標類對每個新數據的預測精度。

• 數據分析：將所有數據匯集在一起並進行處理後，數據分析將用於評估所有信息、發現模式並產生見解。

• 數據倉庫：這是以有助於快速決策的方式存儲大量業務數據的過程。 倉儲是任何大型數據挖掘項目中最關鍵的組成部分。

• 回歸：回歸技術用於根據特定數據集預測一系列數值，例如溫度、股票價格、銷售額。

現在我們已經掌握了所有關鍵術語，讓我們看看典型的數據挖掘項目是如何工作的。

數據挖掘如何工作？

任何數據挖掘項目通常都是從找出範圍開始的。 提出正確的問題並收集正確的數據集來回答這些問題至關重要。 然後，為分析準備數據，項目的最終成功很大程度上取決於數據的質量。 糟糕的數據會導致結果不准確和錯誤，因此認真準備數據並消除所有異常變得更加重要。

數據挖掘過程通常通過以下六個步驟進行：

1. 了解業務

這個階段涉及對手頭的項目有一個全面的了解，包括當前的業務狀況、業務目標和成功的指標。

2. 理解數據

一旦項目的範圍和業務目標明確，接下來就是收集解決問題所需的所有相關數據的任務。 這些數據是從所有可用來源收集的，包括數據庫、雲存儲和孤島。

3. 準備數據

一旦收集了所有來源的數據，就該準備數據了。 在這一步中，執行數據清洗、歸一化、填充缺失值等任務。 此步驟旨在將所有數據以最合適和標準化的格式提供，以進行進一步的處理。

4. 開發模型

現在，在將所有數據轉換為適合分析的格式後，下一步就是開發模型。 為此，編程和算法用於提出一個模型，該模型可以從手頭的數據中識別趨勢和模式。

5. 測試和評估模型

建模是根據手頭的數據完成的。 但是，要測試模型，您需要將其他數據提供給它，看看它是否拋出了相關的輸出。 確定模型交付新結果的效果將有助於實現業務目標。 這通常是一個重複的過程，直到找到解決手頭問題的最佳算法。

6. 部署

一旦模型經過測試和迭代改進，最後一步就是部署模型並將數據挖掘項目的結果提供給所有利益相關者和決策者。

在整個數據挖掘生命週期中，數據挖掘者需要保持領域專家和其他團隊成員之間的密切協作，以使每個人都處於循環中，並確保沒有任何東西漏掉。

企業數據挖掘的優勢

企業現在每天都在處理大量數據。 這些數據只會隨著時間的推移而增加，而且這些數據的數量永遠不會減少。 因此，公司除了數據驅動之外別無選擇。 在當今世界，任何企業的成功很大程度上取決於他們對數據的理解程度、從中獲得洞察力並做出可操作的預測。 數據挖掘通過分析他們過去的數據趨勢並對可能發生的事情做出準確的預測，真正使企業能夠改善他們的未來。

例如，數據挖掘可以告訴企業他們的潛在客戶可能會根據過去的數據成為有利可圖的客戶，並且最有可能參與特定的活動或報價。 有了這些知識，企業可以通過只提供那些可能會做出回應並成為有價值客戶的潛在客戶來提高他們的投資回報率。

總而言之，數據挖掘為任何企業提供以下好處：

• 了解客戶的偏好和情緒。
• 獲取新客戶並保留現有客戶。
• 改善向上銷售和交叉銷售。
• 提高客戶之間的忠誠度。
• 提高投資回報率並增加業務收入。
• 檢測欺詐活動並識別信用風險。
• 監控運營績效。

通過使用數據挖掘技術，企業可以根據實時數據和情報做出決策，而不僅僅是直覺或直覺，從而確保他們不斷交付成果並在競爭中保持領先地位。

數據挖掘的未來

由於世界上的數據量不斷增加，數據挖掘，甚至數據科學的其他領域，有著極其光明的未來。 去年本身，我們累積的數據從4.4 zettabytes 增長到 44 zettabytes 。

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