數據挖掘技術：什麼是&重要性

已發表: 2022-08-18

作為日常運營的一部分，公司收集有關銷售、客戶、生產、人員、營銷計劃等方面的信息。這就是為什麼企業可以使用數據挖掘技術來增加這一重要企業資產的價值。

數據挖掘知識可以轉化為可操作的信息，公司可以利用這些信息來加強營銷、預測消費者趨勢、識別欺詐、過濾電子郵件、管理風險、促進銷售和改善客戶關係。

在這篇博客中，我們將了解什麼是數據挖掘技術以及為什麼數據挖掘在研究中至關重要。

定義數據挖掘技術

組織使用數據挖掘來查找數據中的模式，這些模式可能會提供對其運營需求的洞察力。它對於商業智能和數據科學都是必要的。組織可以利用各種數據挖掘技術將非結構化數據轉換為可以使用的洞察力。

在數據中找到隱藏的、計劃外的和以前未識別但合法的相關性是數據挖掘的主要目標。它被描述為一種從大量原始數據中分離有價值數據的方法。

這需要使用一個或多個軟件來分析重要數據集中的數據模式。研究和科學只是可以使用數據挖掘的眾多領域中的兩個例子。

可以使用用於各種數據科學應用的各種技術來挖掘數據。試圖在數據集中找到異常值的異常檢測和模式識別是通過各種技術實現的常見數據挖掘用例。

數據挖掘專家致力於提高我們對如何從大量信息中分析和得出結論的知識。他們依賴於數據庫管理、統計和機器學習融合的方法和技術。

根據公司的數據挖掘目標，使用各種方法來創建適合預期結果的模型。這些模型可用於解釋當前數據、預測未來趨勢或幫助識別數據中的異常。

在這裡，我們將討論幾種數據挖掘技術來估計期望的結果。

分類是最複雜的數據挖掘技術之一，它要求您將不同的屬性劃分為清晰的類別。此方法用於獲取有關重要且有用的數據和元數據的信息，並有助於將數據設置為其他組。然後，您可以使用它得出更多結論或做其他事情。

例如，查看有關客戶財務和購買的信息。您或許可以將它們歸類為“低”、“中”或“高”信用風險。然後，您可以使用這些類別來了解有關這些客戶的更多信息。

聚類很像分類，但涉及根據相似性組合數據塊。這是一種查找相似數據組的方法。此過程可幫助您了解數據的不同之處和相同之處。

例如，您可能會根據他們花了多少錢或他們在您的商店購物的頻率將您的受眾分成不同的組。

跟踪模式是挖掘數據的最基本方法之一。這意味著發現並密切關注數據中的趨勢或模式，以得出有關業務成果的明智結論。一旦公司看到其銷售數據的趨勢，它就有理由採取行動以充分利用這些信息。

假設發現特定產品對特定人群的銷售比其他產品更好。在這種情況下，組織可以使用這些信息來製造類似的產品或服務，或者確保他們擁有更多適合該群體的原始產品。

關聯類似於跟踪模式，但更具體於相互依賴的變量。這種數據挖掘技術有助於找到兩個或多個事物之間的聯繫。它找到了一種隱藏在數據集中的方式。

在這種情況下，您將尋找與另一個事件或屬性密切相關的事件或特徵。例如，您可能會注意到，當您的消費者購買特定商品時，他們通常會購買第二個相關商品。這是大多數在線商店用來填寫“人們也購買了”部分的內容。

在許多情況下，您無法僅通過查看全局來清楚地了解您的數據集。如果您還發現數據中的異常或異常值，這將有所幫助。

例如，如果您的幾乎所有買家都是男性，但在 8 月的一個奇怪的一周內女性買家的數量大幅增加，您將需要調查這種跳躍並找出原因，以便您可以重複它或了解有關您的觀眾的更多信息。

在存在其他因素的情況下，回歸用於確定變量的概率。這可以識別和分析變量關係。在存在其他因素的情況下，它確定變量的概率。

例如，您可以使用它來預測取決於供應、需求和競爭的價格。回歸可幫助您找到數據集中兩個（或多個）變量之間的聯繫。

預測是最強大的數據挖掘技術之一，因為它可以讓您猜測將來會找到什麼樣的數據。您經常需要查看和了解歷史模式，才能很好地了解未來會發生什麼。

例如，您可以查看一個人的信用記錄以及他們過去購買的東西，以確定從長遠來看它們是否會構成信用風險。

這些數據挖掘技術都可以用來研究各種數據角度。有了這些知識，您可以選擇將數據轉化為可用於處理各種公司問題並提高利潤、滿足客戶或節省成本的事實的最佳技術。

根據研究的目標和數據類型，使用不同的數據挖掘方法。現在，您可以通過使用您對數據挖掘的基礎知識和研究方法學的知識來提高對數據挖掘的理解。

如果您需要幫助進行研究或進行數據分析，請與 QuestionPro 專業人士聯繫。我們可以指導您完成整個過程並幫助您最大限度地利用您的數據。