什么是数据挖掘？

数据挖掘是一种计算机辅助技术，用于分析以处理和探索大型数据集。借助数据挖掘工具和方法，组织可以发现其数据中隐藏的模式和关系。数据挖掘将原始数据转化为实用的知识。公司利用这些知识来解决问题、分析业务决策对未来的影响以及提高利润率。

数据挖掘是任何成功的分析计划的关键部分。企业可以使用知识发现流程来增加客户信任，寻找新的收入来源，并保持客户回头率。有效的数据挖掘有助于业务规划和运营管理的各个方面。以下是不同行业如何使用数据挖掘的一些示例。

电信、媒体和技术

电信、媒体和技术等竞争激烈的垂直行业使用数据挖掘，通过发现客户行为模式来改进客户服务。例如，公司可以分析带宽使用模式并提供定制的服务升级或建议。

银行和保险

金融服务可以使用数据挖掘应用程序来解决复杂的欺诈、合规、风险管理和客户流失问题。例如，保险公司可以通过比较过去的产品性能和竞争对手的定价来发现最佳产品定价。

教育

教育机构可以使用数据挖掘算法来测试学生、定制课程和增加学习趣味。对学生进步的统一、数据驱动的观点可以帮助教育工作者了解学生需要什么，并更好地支持他们。

制造业

制造业服务可以使用数据挖掘技术，为整体设备效率、服务水平、产品质量和供应链效率提供实时和预测分析。例如，制造商可以使用历史数据来预测生产机械的磨损并预测维护情况。因此，他们可以优化生产计划并减少停机时间。

零售

零售公司拥有大型客户数据库，其中包含有关客户购买行为的原始数据。数据挖掘可以处理这些数据，以获得营销活动和销售预测的相关见解。通过更精确的数据模型，零售公司可以优化销售和物流，以提升客户满意度。例如，数据挖掘可以揭示流行的季节性产品，这些产品可以提前贮备，以避免在紧急关头出现短缺。

使用灵活的 CRISP-DM 阶段，数据团队可以根据需要在阶段之间来回移动。此外，软件技术可以完成或支持其中的一些任务。

1.业务了解

数据科学家或数据挖掘者从确定项目目标和范围开始。他们与业务的利益相关者合作，以识别某些信息。

• 需要解决的问题
• 项目约束或限制
• 潜在解决方案的业务影响

然后，他们使用这些信息来定义数据挖掘目标，并确定知识发现所需的资源。

2.数据了解

数据科学家一旦了解了业务问题，就开始对数据进行初步分析。他们从各种来源收集数据集，获得访问权限，并准备数据描述报告。报告包括数据类型、数量以及数据处理的硬件和软件要求。一旦企业批准了他们的计划，他们就开始探索和验证数据。他们使用基本统计技术处理数据，评估数据质量，并为下一阶段选择最终数据集。

3.数据准备

数据挖掘者在这一阶段花费的时间最多，因为数据挖掘软件需要高质量的数据。业务流程出于挖掘以外的原因收集和存储数据，数据挖掘者必须在将其用于建模之前对其进行优化。数据准备包括以下流程。

清理数据

例如，处理丢失的数据、数据错误、默认值和数据更正。

集成数据

例如，将两个完全不同的数据集组合起来以获得最终的目标数据集。

设置数据格式

例如，为正在使用的特定挖掘技术转换数据类型或配置数据。

4.数据建模

数据挖掘者将准备好的数据输入数据挖掘软件并研究结果。为实现此目的，他们可以选择多种数据挖掘技术和工具。他们还必须编写测试来评估数据挖掘结果的质量。为了对数据建模，数据科学家可以：

• 在具有已知结果的较小数据集上训练机器学习（ML）模型
• 使用模型进一步分析未知数据集
• 调整并重新配置数据挖掘软件，直到结果令人满意

5.评估

创建模型后，数据挖掘者开始对照原业务目标对其进行衡量。他们与业务分析师分享结果并收集反馈。模型可能很好地回答了原来的问题，或者显示出以前未知的新模式。数据挖掘者可以根据业务反馈更改模型、调整业务目标或重访数据。持续评估、反馈和修改是知识发现过程的一部分。

6.部署

在部署期间，其他利益相关者使用工作模型生成商业智能。数据科学家计划部署流程，包括向其他人传授模型功能、持续监控和维护数据挖掘应用程序。业务分析师使用该应用程序创建管理报告，与客户共享结果，并改进业务流程。