数据挖掘:定义、重要性、应用和最佳实践

数据挖掘
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数据挖掘并不是一个新概念,它也没有伴随数字革命而来。 这个概念已经存在了近一个世纪,尽管它在 1930 年代变得更加流行。 1936 年,艾伦·图灵提出了一种通用机器的想法,该机器可以使用当今计算机的技术进行计算。 这是最早的数据挖掘模型之一。

从那时起,我们已经走了很长一段路。 数据挖掘和机器学习已成为企业中可行的工具,有助于改善从销售运营到 财务分析 用于投资目的。 因此,数据科学家现在对世界各地的企业都更加重要。

什么是数据挖掘?

简而言之,它是分析大量数据以发现 商业智能 可以帮助企业解决问题, 降低风险,并抓住新的可能性。 在庞大的数据库中寻找重要信息与在山上开采矿石之间的相似之处激发了该系统的名称。 这两个过程都需要梳理大量数据以发现隐藏的价值。

数据挖掘提供了对过去过于耗时而无法手动回答的业务问题的答案。 在大多数情况下,它可以帮助用户找到他们可能会忽略的模式、趋势和关系。 这可以通过使用各种统计工具以各种方式检查数据来实现。 因此,这些信息有助于预测未来会发生什么,并采取行动影响业务成果。

数据挖掘的使用在销售和营销、产品开发、医疗保健等业务领域非常突出。 如果做得好,数据挖掘可以让您更多地了解您的客户,从而为您提供显着的竞争优势。 这最终导致制定成功的营销策略、提高收入和适当的成本管理。

另请参阅: 数据驱动的决策和营销

数据挖掘的工作原理

探索和分析大量数据以找到相关模式和趋势是数据挖掘的全部内容。 除了上述好处之外,它派上用场的其他领域包括: 数据库营销、信用风险管理、欺诈检测、垃圾邮件筛选,甚至确定用户态度。

同时,数据挖掘过程有四个步骤。 组织首先收集数据并将其加载到数据仓库中。 然后在本地或云端存储和管理数据。

数据被访问 业务分析师、管理团队和信息技术专家,然后他们决定如何组织它。 然后应用软件接管。 它根据用户的响应对数据进行排序,然后以易于共享的格式(例如图形或表格)由最终用户呈现数据。

数据挖掘的过程

数据挖掘涉及从数据收集到可视化的一系列阶段,以便从海量数据集中提取有用的信息。 数据挖掘技术基本上有助于产生关于目标数据集的描述和预测。 下面的过程揭示了这是如何实现的。

#1。 定义业务目标:

这通常是数据挖掘过程中最困难的部分,尽管许多公司倾向于忽略这个关键阶段。

此时,数据科学家和业务利益相关者必须合作确定业务问题。 这将指导特定项目的数据查询和参数。 但是,分析师可能需要进行额外的研究才能完全理解业务环境。

#2。 数据准备:

一旦确定了问题的严重程度,数据科学家将能够确定哪些数据集合将帮助他们更轻松地回答基本的业务问题。

他们在收集数据后从字面上清理数据,消除任何噪音,例如重复、丢失的数字和异常值。 同时,可能需要额外的步骤,具体取决于数据集。 目的是减少维度的数量,因为太多的特征会减慢任何后续计算。 为了保证任何模型的最佳准确性,数据科学家将寻求保留最重要的预测变量。

#3。 建模和模式挖掘:

根据研究的类型,数据科学家可能会查看任何有趣的数据链接,例如顺序模式、关联规则或相关性。 但是,虽然高频模式提供了更广泛的用途,但数据变化有时可能更令人着迷,从而暴露了潜在的欺诈领域。

根据可用数据,深度学习算法可以在对数据集合进行分类时派上用场。 如果输入数据被标记(监督学习),则可以使用分类模型或回归来对数据进行分类,或者仅使用回归来预测特定任务的合理性。

另一方面,将训练集中的各个数据点相互比较以发现潜在的相似性,然后如果数据集没有标记(即无监督学习),则根据这些特征进行组装。

#4。 结果评估和知识实施

汇总数据后,必须检查和理解结果。 在最终确定结果时,它们应该是有效的、独特的、有价值的并且易于理解。 如果满足此标准,则组织可以利用此信息来制定新的战略,以帮助他们实现目标。

数据挖掘示例

数据挖掘技术广泛用于杂货店。 客户可以从几家超市获得免费的会员卡,这使他们可以享受非会员无法获得的特殊折扣。 换句话说,商店可以使用卡轻松跟踪谁在购买什么、何时购买以及以什么价格购买。 分析数据后,零售商可以根据客户的购买习惯使用它为客户提供优惠券。 他们还可以确定何时出售商品或以全价出售。

当一家公司仅使用几乎不能反映整个样本组的选定信息来建立理论时,数据挖掘可能是一个令人担忧的原因。

数据挖掘技术

为了将大量数据转化为有意义的信息,数据挖掘采用了多种算法和方法。 以下是一些最常见的:

#1。 关联规则:

术语“关联规则”是指用于确定数据集中变量之间关联的基于规则的方法。

市场篮子分析使组织能够更好地理解不同项目之间的联系,基本上采用了这些方法。 企业可以通过了解客户的消费习惯来制定更强大的交叉销售策略和推荐引擎。

#2。 神经网络:

神经网络通过模拟人脑通过节点层的互连来帮助处理数据。 输入、权重、偏差(或阈值)和输出构成每个节点。

如果输出值达到某个阈值,则节点“触发”或“激活”,将数据发送到网络的下一层。 通过监督学习,神经网络学习这个映射函数,然后使用梯度下降根据损失函数改变它。

当成本函数为零或接近零时,我们可以确定模型的准确性以产生正确的答案。

#3。 决策树:

这种数据挖掘技术基于使用分类或回归方法的决策集合对潜在结果进行分组或预测。 顾名思义,它使用树状图像来显示这些决策的潜在结果。

#4。 K-最近邻(KNN):

这是一种非参数技术,根据数据点与其他可用数据的接近程度和关系对数据点进行分类。 该技术假设可比较的数据点可以在附近被发现。 因此,它试图确定数据点之间的距离,使用 欧氏距离,然后根据最常见的类别或平均值分配一个类别。

数据挖掘的应用

商业智能和数据分析团队越来越多地使用数据挖掘技术为其组织和行业获取洞察力。 以下是数据挖掘应用程序的一些示例:

销售预测

销售预测 是利用数据挖掘算法揭示的链接的一种方式。

使用数据挖掘工具来回答有关将销售什么以及何时销售的业务问题被称为销售预测。

另请参阅: 销售预测软件:15+ 2021 年最佳选项(+ 免费提示)

例如,沃尔玛广泛使用其数据挖掘者收集的数据。 根据沃尔玛的研究,当该地区有风暴警告时,个人更有可能购买草莓馅饼。 草莓馅饼随后被沃尔玛战略性地放置在结账处。

沃尔玛的业务问题(飓风来袭时顾客会买什么?)通过数据挖掘解决了通过提高结账时的冲动购买(人们购买更多草莓馅饼)。

然而,这是对数据挖掘的一个相当广泛的定义; 试图预测每个人的行为。

市场细分

市场细分 是数据挖掘最强大的功能之一。 它可以被认为是一种分组形式。

公司可能会检查收集到的信息,并开始根据年龄或性别等标准做出业务决策。

例如,假设我们收集有关 iPhone 购买的信息。 当我们结合我们的数据时,我们发现 30 岁以下的人更有可能购买 iPhone。 数据科学家可以建议 Apple 的营销团队将广告定位到 30 岁以下的人群。

我们在这里建立预测模型,因为我们知道我们想卖什么,并试图弄清楚我们应该向谁推销。

这只是一个例子; 你可以得到更具体的。 我们可能会根据性别、种族和信用评分进一步划分我们的市场。 然后我们可能会发现,iPhone 的目标市场是 30 岁以下、信用评级出色的白人女性。

细分的可能性是无限的,并且完全取决于您拥有的数据。

教育

教育机构已经开始收集数据,以便更好地了解他们的学生群体和促进成功的环境。 基本上,随着越来越多的课程转移到在线平台,教师可以使用各种维度和指标来跟踪和评估绩效,例如击键、学生档案、课程、大学和花费的时间。

运营优化

流程挖掘利用数据挖掘技术来降低运营任务的成本,从而使企业能够更有效地运营。 这有助于企业主识别代价高昂的瓶颈并改进决策。

数据挖掘是什么意思?

数据挖掘是大多数公司用来将原始数据转换为有意义信息的概念。 企业基本上是通过使用软件在海量数据中寻找趋势来更多地了解他们的客户。 这使他们能够设计更成功的营销活动、提高销售量并降低成本。 数据挖掘都需要有效的数据收集、存储和计算机处理。

数据挖掘的用途是什么?

数据挖掘的使用在销售和营销、产品开发、医疗保健等业务领域非常突出。 如果做得好,数据挖掘可以让您更多地了解您的客户,从而为您提供显着的竞争优势。 这最终导致制定成功的营销策略、提高收入和适当的成本管理。

什么是数据挖掘及其工作原理?

组织首先收集数据并将其加载到数据仓库中。 然后在本地或云端存储和管理数据。 数据由业务分析师、管理团队和信息技术专家访问,然后他们决定如何组织数据。 然后应用软件接管。 它根据用户的响应对数据进行排序,然后以易于共享的格式(例如图形或表格)由最终用户呈现数据。

数据挖掘的三种类型是什么?

一些类型的数据挖掘是:

  1. 聚类。
  2. 预言。
  3. 分类。

数据挖掘的 7 个步骤是什么?

  • 数据清洗。
  • 数据集成。
  • 数据减少
  • 数据转换。
  • 数据挖掘。
  • 模式评估
  1. 分析类型:如何在任何业务中应用它们
  2. 什么是销售预测? 方法和现实世界的例子
  3. 预测方法:预测的权威指南
  4. 业务预测定义、方法、示例、类型(更新)
  5. 预测分析:定义、示例和好处
  6. 预测性与规范性分析,解释!!! (+ 详细指南)
  7. 需求预测:方法、示例、模型(+ 详细指南)
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