数据挖掘技术：什么是&重要性

已发表: 2022-08-18

作为日常运营的一部分，公司收集有关销售、客户、生产、人员、营销计划等方面的信息。这就是为什么企业可以使用数据挖掘技术来增加这一重要企业资产的价值。

数据挖掘知识可以转化为可操作的信息，公司可以利用这些信息来加强营销、预测消费者趋势、识别欺诈、过滤电子邮件、管理风险、促进销售和改善客户关系。

在这篇博客中，我们将了解什么是数据挖掘技术以及为什么数据挖掘在研究中至关重要。

定义数据挖掘技术

组织使用数据挖掘来查找数据中的模式，这些模式可能会提供对其运营需求的洞察力。它对于商业智能和数据科学都是必要的。组织可以利用各种数据挖掘技术将非结构化数据转换为可以使用的洞察力。

在数据中找到隐藏的、计划外的和以前未识别但合法的相关性是数据挖掘的主要目标。它被描述为一种从大量原始数据中分离有价值数据的方法。

这需要使用一个或多个软件来分析重要数据集中的数据模式。研究和科学只是可以使用数据挖掘的众多领域中的两个例子。

可以使用用于各种数据科学应用的各种技术来挖掘数据。试图在数据集中找到异常值的异常检测和模式识别是通过各种技术实现的常见数据挖掘用例。

数据挖掘专家致力于提高我们对如何从大量信息中分析和得出结论的知识。他们依赖于数据库管理、统计和机器学习融合的方法和技术。

根据公司的数据挖掘目标，使用各种方法来创建适合预期结果的模型。这些模型可用于解释当前数据、预测未来趋势或帮助识别数据中的异常。

在这里，我们将讨论几种数据挖掘技术来估计期望的结果。

分类是最复杂的数据挖掘技术之一，它要求您将不同的属性划分为清晰的类别。此方法用于获取有关重要且有用的数据和元数据的信息，并有助于将数据设置为其他组。然后，您可以使用它得出更多结论或做其他事情。

例如，查看有关客户财务和购买的信息。您或许可以将它们归类为“低”、“中”或“高”信用风险。然后，您可以使用这些类别来了解有关这些客户的更多信息。

聚类很像分类，但涉及根据相似性组合数据块。这是一种查找相似数据组的方法。此过程可帮助您了解数据的不同之处和相同之处。

例如，您可能会根据他们花了多少钱或他们在您的商店购物的频率将您的受众分成不同的组。

跟踪模式是挖掘数据的最基本方法之一。这意味着发现并密切关注数据中的趋势或模式，以得出有关业务成果的明智结论。一旦公司看到其销售数据的趋势，它就有理由采取行动以充分利用这些信息。

假设发现特定产品对特定人群的销售比其他产品更好。在这种情况下，组织可以使用这些信息来制造类似的产品或服务，或者确保他们拥有更多适合该群体的原始产品。

关联类似于跟踪模式，但更具体于相互依赖的变量。这种数据挖掘技术有助于找到两个或多个事物之间的联系。它找到了一种隐藏在数据集中的方式。

在这种情况下，您将寻找与另一个事件或属性密切相关的事件或特征。例如，您可能会注意到，当您的消费者购买特定商品时，他们通常会购买第二个相关商品。这是大多数在线商店用来填写“人们也购买了”部分的内容。

在许多情况下，您无法仅通过查看全局来清楚地了解您的数据集。如果您还发现数据中的异常或异常值，这将有所帮助。

例如，如果您的几乎所有买家都是男性，但在 8 月的一个奇怪的一周内女性买家的数量大幅增加，您将需要调查这种跳跃并找出原因，以便您可以重复它或了解有关您的观众的更多信息。

在存在其他因素的情况下，回归用于确定变量的概率。这可以识别和分析变量关系。在存在其他因素的情况下，它确定变量的概率。

例如，您可以使用它来预测取决于供应、需求和竞争的价格。回归可帮助您找到数据集中两个（或多个）变量之间的联系。

预测是最强大的数据挖掘技术之一，因为它可以让您猜测将来会找到什么样的数据。您经常需要查看和了解历史模式，才能很好地了解未来会发生什么。

例如，您可以查看一个人的信用记录以及他们过去购买的东西，以确定从长远来看它们是否会构成信用风险。

这些数据挖掘技术都可以用来研究各种数据角度。有了这些知识，您可以选择将数据转化为可用于处理各种公司问题并提高利润、满足客户或节省成本的事实的最佳技术。

根据研究的目标和数据类型，使用不同的数据挖掘方法。现在，您可以通过使用您对数据挖掘的基础知识和研究方法学的知识来提高对数据挖掘的理解。

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