什么是数据挖掘以及企业如何使用不同的数据挖掘技术？

你一定在互联网、市场趋势和报纸上听说过很多关于数据挖掘和机器学习的知识，但很少有人知道究竟什么是数据挖掘。 我们被数据淹没了。 就像我们拥有如此多的数据而我们没有知识，因为我们大多数人都以非常错误的方式理解数据挖掘。

如果您从事金矿或煤炭开采，您实际上是在挖掘黄金或煤炭，而在数据挖掘中，您不是在挖掘数据，而是在挖掘其中包含的知识和见解。 我们有大量的信息和数据可以提供决策支持系统和一些关于模式和行为的有用见解，以便人们可以使用它。

现在有海量数据，统计显示，近两年产生的数据超过了整个上个世纪产生的数据总量。 那么这些数据是从哪里来的呢？ 这些数据来自您所连接的不同平台，例如社交媒体平台、电子邮件、互联网浏览器、电子商务平台，以及您每天使用的几乎所有东西。 您登录到 Facebook、Instagram、Twitter 等社交媒体平台，并且您一直在将互联网用于不同目的，这会产生大量反映您的心态的数据。

您提出对趋势的看法，阅读不同的主题，搜索不同的查询，从电子商务平台购买商品或对产品进行正面或负面的评价——所有这些都以包含大量数据的形式存储了解您的个人喜好、选择、好恶、倾向、购物行为和生活方式。

数据挖掘基本上是从以硬拷贝、软拷贝或在线记录的形式存储的现有数据中发现隐藏的模式。 从这些数据中提取知识可以使决策对企业、政府或您自己有效。

在这篇文章中，我们将讨论数据挖掘的多维方面，比如你可以挖掘什么样的数据，可以挖掘什么样的模式，有哪些不同的数据挖掘技术，以及每个人都知道的数据挖掘的主要概念。应该知道。

数据挖掘和科学的发展

要了解数据挖掘如何随时间演变，您需要了解科学的演变。 在 1600 年之前，我们有经验科学。 从 1600 年到 1950 年，我们谈论理论科学，我们在其中发表了许多理论、规律和模型，后来，我们发展了一种完全不同的科学研究模式，我们称之为计算科学。 现在我们计算模式、计算数据并提供基于从大量数据池中提取的知识的模型。

大约在 1990 年左右，当我们开始深入研究数据挖掘和数据仓库以跟踪人们的行​​为时，我们进入了数据科学时代。 我们有大量的信息和大量的数据，这导致了一个严重的问题，即我们是否可以使用这些大量数据来提高生产力并创新新的理论和科学？

计算机科学不断增长的力量以自动数据处理、神经网络、聚类、强大的算法、决策树和其他发现的力量刺激了数据收集及其存储的过程。 1990 年，“数​​据挖掘”一词首次出现在数据库界，随后金融界、企业和零售商开始使用数据挖掘技术来分析模式和预测趋势，以提高销售量并预测客户需求。

究竟什么是数据挖掘

如果您曾经淘金，您就会知道即使是小金块也需要花费大量时间和精力。 据估计，要提取足够的黄金来制作一个金戒指，你需要分拣大约 26 吨岩石和其他东西。 要筛选的东西很多。 当某些企业或个人挖掘数据时也会发生同样的事情，不同之处在于我们获得洞察力而不是黄金，并且在算法的帮助下执行平移过程。

组织存储、处理和分析数据的次数比历史上任何时候都多，而且这种趋势将继续增长。 数据挖掘的概念在商业、商业活动领域以及一般情况下越来越受欢迎，但它是一个被误解或被误解的话题。

数据挖掘基本上是从现有数据中发现知识。 通常，这些知识并非微不足道，但是当您查看模式时，您就会知道如何分析特定数据集并将其解释为知识、见解和模式预测。

数据挖掘是从大型数据集中提取有价值信息的过程，它用于从营销到医疗保健的各种行业。 它可以帮助企业做出更明智的决策。 从根本上说，这一切都是关于处理数据并识别该信息中的模式和趋势。 当我们考虑诸如数据仓库之类的事物的演变时，当我们考虑诸如庞大的数据量之类的事物时，大数据。

目前，我们所拥有的只有数据，每过一分钟，数据都变得越来越强大和丰富。 每次你刷你的杂货卡时，当你试图获得购买任何产品的折扣时，在你进行的大多数交易中，都会有一些数据被下载到数据库中。

数据持续增长，例如，LinkedIn、Twitter 和 Facebook 等社交网络平台呈指数级增长，我们拥有大量数据来描述人们、他们做什么、他们喜欢什么、他们是谁、他们什么时候外出，购买或做任何事情。 有数据收集和数据捕获，从数据中提取战略信息的方法是数据挖掘。

数据挖掘是定量方法或数学方法的结合，可能包括方程式、算法和方法，如传统逻辑回归、神经网络分割、分类或聚类。

数据挖掘适用于各个行业。 借助这些技术，任何组织都可以分析数据挖掘并提取可操作的信息，以微调其流程并提高生产力和效率。

在过去的几十年中，数据挖掘技术迅速发展。 我们需要处理大量此类数据并将其转化为有用的知识。

为什么数据挖掘很重要

数据挖掘可以帮助您预测未来趋势。 通过分析过去的数据，您可以了解未来的发展趋势。 数据挖掘还可以帮助您识别以前可能无法看到的不同数据之间的关系。

例如，您可能会发现某人在您的网站上花费的时间与他们进行购买的可能性之间存在相关性。

数据挖掘有哪些不同的步骤

• 第一步：首先你需要设定目标。 这就是数据科学家和业务利益相关者共同定义将应用数据挖掘的业务问题的地方。
• 第二步：定义了范围并定义了问题，我们进入第二步，即数据准备。 这确定了哪组数据将有助于回答我们在第一步中设置的业务相关问题。 现在，这里不仅仅是识别数据。 我们还需要清理它，去除任何噪音，例如重复、缺失值和异常值。
• 第三步：在第三阶段，我们专注于通过数据挖掘算法专门应用数据。 我们在这里寻找有趣的数据关系并应用深度学习技术。
• 第四步：最后，第四步是评估结果。 所以这实际上是在解释有效、新颖、有用和可理解的结果。

不同的数据挖掘技术

让我们在这里谈谈构成第三阶段（专门通过数据挖掘算法应用数据）的一些数据挖掘技术。 数据挖掘是各种算法和数据聚合工具的组合，可将大量数据汇总为可操作且有用的信息。 数据挖掘中包含了许多技术和方法，以下是一些最流行的：

关联：它是一种最直接的数据挖掘技术。 关联是基于规则的，它是一种在给定数据集中查找变量之间关系的方法。 您可以在两个或多个通常属于同一类型的项目之间建立简单的关联，以识别模式。

因此，例如，在跟踪人们的购买习惯时，您可能会发现客户总是购买奶油，然后他们倾向于购买草莓。 因此，您可以建议他们下次购买草莓时，可能还想购买奶油。

分类：分类所做的就是通过描述多个属性来识别特定类别，从而建立客户类型或项目类型或对象类型的概念。

因此，例如，您可以轻松地将汽车分类为不同的类型，如轿车、4×4 和敞篷车，您可以通过识别不同的属性（如座位数量或汽车的形状）来做到这一点。 然后，给定一辆新车，您可以通过将属性与我们已知的定义进行比较来将其应用于特定的类。

聚类：另一种有用的技术是聚类。 现在，聚类使您能够将各个数据块组合在一起以形成一个结构。 将数据实例与其他示例相关联，以便您可以看到相似性和范围一致的地方。

神经网络：还有许多利用人工神经网络的深度学习技术，我们可以使用它们来形成诸如预测之类的东西。 通过分析过去的事件或过去的实例，您可以对事件进行预测。 如果输入数据被标记，则可以应用回归来预测特定分配的可能性。 如果数据集没有被标记，则将各个数据点和训练集相互比较以发现潜在的相似性——根据这些共享特征对它们进行聚类。

您还将看到此处使用的决策树和 K 最近邻或 KNN 算法等内容。 要记住的最重要的事情之一是，数据挖掘技术并不是一种万能的解决方案，不同的技术或多或少会根据您的数据（业务问题以及您要实现的目标）而发挥作用.

确定哪种方法最适合您通常需要反复试验。 因此，数据挖掘在整个过程中结合了业务利益相关者和数据科学家。 如果做得好，您可以找到可以为企业带来变革的黄金见解。