数据挖掘技术可在 2023 年扩展任何业务

数据挖掘技术
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企业现在拥有比以往更多的数据。 然而,由于数据量巨大,理解大量结构化和非结构化数据以实施改革可能非常困难。 如果不能有效解决这一困难,可能会降低所有数据的价值或有效性。 数据挖掘是企业在数据中寻找模式以获得与其需求相关的洞察力的过程。 换句话说,两者 商业智能 毫无疑问,数据科学需要它。 基本上,组织可以采用各种数据挖掘技术将原始数据转化为有用的见解。 这些范围从尖端的人工智能到数据准备的基础知识,所有这些对于充分利用数据投资至关重要。

因此,在这篇文章中,我们将深入探讨您应该了解的有关数据挖掘技术和过程的所有信息。 但为了确保你知道你正在进入什么,请查看我们的帖子 数据挖掘定义、重要性、应用和最佳实践 熟悉基础知识。

现在让我们开始吧……

数据挖掘的技术和步骤

下面是数据挖掘技术或步骤的完整列表,每个企业在数据挖掘过程中的某个时间点都需要。

#1。 数据清理和准备

清理和准备数据是数据挖掘过程中的一个重要步骤。 为了在各种分析过程中有所帮助,必须对原始数据进行清理和结构化。 数据建模、转换、数据迁移的不同部分, ETL、ELT、数据集成和聚合通常是数据清洗和准备的方面。 通常,这是确定数据最佳使用的关键步骤。 这也意味着了解它的基本特征和属性。

数据清理和准备对于企业的重要性不言而喻。 如果跳过第一阶段,数据要么对组织毫无意义,要么由于其质量而变得不可信。 企业应该能够信任他们的数据、分析结果以及因这些结果而采取的行动。

#2。 跟踪模式

模式识别是一种基本的数据挖掘技术。 它需要检测和跟踪数据中的趋势或模式,以便就业务成果得出有根据的结论。

例如,当一家公司注意到销售数据中的某种模式时,就有了采取行动的基础。 它必须利用信息。 此外,如果公司发现特定产品在特定人群中的销售情况优于其他产品,它可以利用此信息开发类似的产品或服务,或者只是为该群体更好地储存原始产品。

#3。 分类

通常使用几种分类数据挖掘技术来分析与不同类型数据相关的众多质量。

组织可以在识别各种数据类型的主要特征后对关联数据进行分类或分类。 例如,这对于识别企业可能希望保护或从文档中删除的个人身份信息至关重要。

#4。 协会

术语“关联”是指一种与统计有很多共同点的数据挖掘技术。 它表明某些数据(或数据驱动的事件)与其他数据或数据驱动的事件相关联。 换句话说,它类似于机器学习的共现概念,其中一个数据驱动事件的存在表明另一个事件的可能性。

此外,相关性是一个类似于关联概念的统计术语。 这表明数据分析揭示了两个数据事件之间的联系,例如购买汉堡包通常伴随着购买炸薯条这一事实。

#5。 异常值检测

通过异常值检测来检测数据集中的任何不规则性。 当公司在其数据中发现异常时,就更容易理解它们发生的原因并为未来的事件制定计划以实现公司目标。 例如,如果在一天中的特定时间使用信用卡交易系统有所增加,企业可以通过找出原因来使用此信息来优化当天剩余时间的销售。

另请参阅: 风险管理策略:您现在可以遵循的 5 种以上策略!!!

#6。 聚类

聚类是一种分析策略,它使用可视化方法来理解数据。 聚类方法使用图形来展示数据分布与某些指标的关系。 然而,为了描绘这些数据分布,聚类技术通常使用不同的颜色。

同时,集群分析最适合图形技术。 用户可以直观地观察数据分布的工作方式,并特别使用图表和聚类来检测与其业务目标相关的趋势。

#7。 回归

回归技术有助于确定数据集变量之间关系的性质。 在某些情况下,这些关联可能是因果关系,而在其他情况下,它们可能只是相关性。 回归是一种简单的白盒技术,用于确定变量之间的关系。 当谈到回归技术的应用时, 预测 数据建模位居榜首。

另请参阅: 预测模型:模型的类型和详细指南

#8。 预言

预测是分析的四个学科之一,并且是数据挖掘的一个特别强大的方面。 预测分析 通过将当前或历史数据中观察到的趋势扩展到未来。 因此,它为企业提供了洞察未来数据中将出现的趋势。

可以通过多种方式使用预测分析。 机器学习和人工智能的各个方面是一些更先进的方面的组成部分。 另一方面,预测分析几乎不必依赖这些技术。 它适用于更简单的算法。

#9。 顺序模式

这种数据挖掘技术侧重于揭示以预定顺序发生的一组事件。 这对于挖掘交易数据非常有帮助。 例如,这种方法可以揭示购买者在首次购买后更有可能购买的服装细分,例如一双鞋。

了解顺序模式可以帮助企业向客户推荐其他产品以增加销售额。

#10。 决策树

决策树是一种预测模型,允许企业有效地收集数据。 尽管决策树在技术上是一种机器学习,但由于其简单性,它通常被称为白盒版本。

用户可以使用决策树轻松查看数据输入如何影响输出。 例如,随机森林是通过组合多个决策树模型创建的预测分析模型。 复杂的随机森林模型被称为“黑盒”机器学习技术。 这是因为他们的输出并不总是根据他们的输入直接解释。 然而,在大多数情况下,这种基本的集成建模比仅依赖决策树更准确。

#11。 统计技术

统计技术是大多数数据挖掘分析的核心。 各种分析模型基于统计思想,这些思想产生有助于实现某些业务目标的数字。

例如,在图像识别系统中,神经网络使用基于不同权重和度量的复杂统计数据来识别图片是狗还是猫。

此外,统计模型是人工智能的两个主要领域之一。

一些统计技术具有静态模型,而其他使用机器学习的技术会随着时间的推移而改进。

#12。 可视化

数据挖掘的另一个重要方面是数据可视化。 它们为用户提供基于可能看到的感官体验的数据访问权限。

当今的数据可视化是动态的,可用于实时流式传输数据,并通过显示各种数据趋势和模式的各种颜色进行区分。

此外,仪表板是使用数据可视化揭示数据挖掘洞察力的强大工具。 因此,组织可以基于各种指标创建仪表板,并使用可视化来直观地突出数据中的模式,而不是仅仅依赖统计模型的数字输出。

#13。 神经网络

神经网络是一种机器学习模型,经常出现在人工智能和深度学习中。 神经网络是当今使用的更准确的机器学习模型之一。 它们的名字是因为它们具有不同的层,这些层反映了神经元在人脑中的工作方式。

尽管神经网络可以成为数据挖掘中的有用工具,但组织在使用它时应谨慎行事。 这是因为其中一些神经网络模型非常复杂,因此很难掌握神经网络最初是如何得出结果的。

#14。 数据仓库

数据挖掘过程的数据仓库阶段至关重要。 数据仓库需要将结构化数据存储在关系数据库管理系统中,以便对商业智能、报告和基本仪表板进行分析。

最近,云数据仓库和半结构化和非结构化数据存储库(如 Hadoop)中的数据仓库已经很容易获得。

虽然数据仓库曾经用于存储和分析历史数据,但许多现代方法现在可以提供深入的实时数据分析。

#15。 长时记忆处理

长时间解释数据的能力被称为长期记忆处理。 这就是数据仓库的历史数据派上用场的地方。

基本上,当一家公司可以长时间运行分析时,它可以发现否则可能难以注意到的模式。 例如,企业可能会通过分析几年内的流失率来发现降低财务流失率的微妙迹象。

#16。 人工智能和机器学习

机器学习和人工智能 (AI) 是两种最前沿的数据挖掘技术。 在处理大量数据时,机器学习的高级形式(例如深度学习)可提供高度准确的预测。 因此,它们在计算机视觉、语音识别和应用自然语言处理的高级文本分析等人工智能应用中非常有价值。

这些数据挖掘方法适用于半结构化和非结构化数据以提取价值。

云和数据挖掘的未来

云计算技术加速了数据挖掘的扩展。 云技术非常适合当今大多数企业必须处理的高速、海量半结构化和非结构化数据。 云的弹性资源可以快速扩展以满足这些庞大的数据需求。 因此,由于云可以以各种形式保存更多的数据,因此需要更多的数据挖掘技术来将这些数据转化为洞察力。 人工智能和机器学习等高级数据挖掘技术也可作为云服务使用。

但是,未来云计算的进步无疑会增加对更强大的数据挖掘工具的需求。 未来五年,人工智能和机器学习将变得比现在更加广泛。

数据挖掘:开始

可以通过访问相关技术来启动数据挖掘。 而且由于数据挖掘在数据摄取后立即开始,因此找到支持数据挖掘分析所需的各种数据结构的数据准备解决方案至关重要。 公司还希望对数据进行分类,以便使用上述策略对其进行调查。 现代数据仓库以及众多预测和机器学习/人工智能算法在这一领域很有帮助。

然而,对所有这些不同的数据挖掘过程使用单一工具可以帮助组织。 公司可以通过在一个位置进行这些不同的数据挖掘过程来提高可信数据所需的数据质量和数据治理控制。

五五数据挖掘技术是什么?

主要的数据挖掘技术包括:

  • 分类分析。
  • 关联规则学习
  • 异常或异常值检测
  • 聚类分析
  • 回归分析

什么是四种数据挖掘技术

数据挖掘领域实际上有四种以上的技术,但其中一些包括:

  • 回归(预测)
  • 关联规则发现(描述性)
  • 分类(预测)
  • 聚类(描述性

数据挖掘的三种类型是什么?

数据挖掘的类型有:

  • 聚类
  • 预测
  • 分类

什么是最好的数据挖掘技术?

在基于人工智能的机器学习模型中,神经网络也是最常用的数据挖掘技术 (AI) 之一。 类似于大脑中的神经元,它努力检测数据关系。 神经网络的许多层协作以提供来自数据分析的高度准确的结果。

  1. 分析类型:如何在任何业务中应用它们
  2. 云会计:初学者的简单演练指南(+免费工具)
  3. 预测模型:模型的类型和详细指南
  4. 预测分析工具和软件:15 种以上的最佳工具
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