在當今的大數(shù)據時代，數(shù)據來源越來越多，包括網站、企業(yè)應用、社交媒體、移動設備和物聯(lián)網以及物聯(lián)網產生的越來越多的數(shù)據。對于企業(yè)來說，如何從這些數(shù)據中獲得真正的業(yè)務價值變得越來越重要，數(shù)據挖掘是數(shù)據分析過程中有針對性的環(huán)節(jié)。優(yōu)秀的數(shù)據分析師將使用智能挖掘操作，使復雜的數(shù)據更加方便。

術語中數(shù)據挖掘通常用于收集、提取、存儲和分析數(shù)據等各種大型數(shù)據處理活動。它還可以用來幫助改進應用程序和技術的決策，如人工智能、機器學習和商業(yè)智能。

今日我們就來談談數(shù)據挖掘技術能給企業(yè)帶來什么。

發(fā)現(xiàn)有價值的數(shù)據

一、數(shù)據挖掘的定義

數(shù)據挖掘是指通過大量的程序，通過數(shù)據分析確定趨勢和模式，建立關系，從而解決業(yè)務問題。換句話說，數(shù)據挖掘是從大量、不完整的、噪音的、模糊的、隨機的數(shù)據中提取出來的。而人們事先不知道的是一種潛在有用的數(shù)據和知識過程。

二、與數(shù)據分析的區(qū)別

數(shù)據分析和數(shù)據挖掘都是從數(shù)據庫中發(fā)現(xiàn)知識的，所以我們稱之為數(shù)據分析和數(shù)據挖掘。但是嚴格來說，數(shù)據挖掘才是真正意義上的數(shù)據庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge?discovery?in?database，KDD)。

數(shù)據分析以數(shù)據庫為基礎，通過統(tǒng)計、計算、抽樣等相關方法從數(shù)據庫中獲取數(shù)據表示的知識，即從數(shù)據庫中獲取一些有代表性的信息。數(shù)據挖掘是通過機器學習或數(shù)學算法從數(shù)據庫中獲取深層知識(如規(guī)則或屬性間預測)的技術。

三、數(shù)據挖掘，有利有弊

數(shù)據挖掘原則上可應用于任何類型的數(shù)據存儲庫和瞬態(tài)數(shù)據(如數(shù)據流)，如數(shù)據庫、數(shù)據倉庫、數(shù)據市場、事務數(shù)據庫、空間數(shù)據庫(如地圖)、工程設計數(shù)據(如建筑設計)、多媒體數(shù)據(文本、圖像、視頻、音頻)、網絡、時間序列數(shù)據庫。

因此，數(shù)據挖掘具有以下特點:

1、數(shù)據集大而不完整。

數(shù)據挖掘所需的數(shù)據集非常大。數(shù)據集越大，得到的規(guī)律就越接近正確的實際規(guī)律，結果就越準確。此外，數(shù)據往往不完整。

2、數(shù)據不準確。

數(shù)據挖掘的不準確性主要是由噪聲數(shù)據引起的。例如，在業(yè)務中，用戶可能會提供虛假數(shù)據；在工廠環(huán)境中，正常數(shù)據經常受到超過正常值的電磁或輻射干擾。這些異常和絕對不可能的數(shù)據被稱為噪聲，這將導致數(shù)據挖掘不準確。

3、數(shù)據模糊隨機。

數(shù)據挖掘模糊隨機。這里的歧義可能與不準確有關。由于數(shù)據不準確，我們只能從整體上觀察數(shù)據，或者由于隱私信息，我們不能知道一些具體的內容。此時，如果我們想做相關的分析操作，我們只能做一些一般的分析，不能做出準確的判斷。

對數(shù)據的隨機性有兩種解釋。一是收集數(shù)據的隨機性；我們不知道用戶填寫了什么。第二，分析結果是隨機的。若將數(shù)據交給機器進行判斷和學習，則所有操作均屬于灰箱操作。

由此可見，數(shù)據挖掘作為一種強大的工具，有其優(yōu)缺點。只有在適當?shù)臅r候使用，我們才能事半功倍。

四、業(yè)務數(shù)據挖掘技術的可持續(xù)發(fā)展不容忽視

1、開發(fā)模型更方便

多年來，首要原則模型(first-principlemodels)是科學工程領域最經典的模型。比如想知道一輛車從起步到穩(wěn)定速度的距離，首先要計算從起步到穩(wěn)定的時間、穩(wěn)定的速度、加速度等參數(shù)；然后利用牛頓第二定律(或其他物理公式)建立模型；最后，根據車輛的多次試驗結果，列出方程組來計算模型參數(shù)。

通過這個過程，你就相當于學習了一門知識——汽車從起步到穩(wěn)定速度的具體型號。然后將車輛的啟動參數(shù)輸入模型，自動計算車輛達到穩(wěn)定速度前的行駛距離。

然而，在數(shù)據挖掘的思想中，知識學習不需要建模具體問題的專業(yè)知識。如果我記錄了100種車型和性能相似的車輛從起步到穩(wěn)定速度的距離，我可以計算出這100個數(shù)據的平均值并得到結果。顯然，這個過程直接面向數(shù)據，或者我們直接從數(shù)據開發(fā)模型。

這實際上是對人們最初學習過程的模擬。例如，如果你想預測一個人跑100米需要多長時間，你必須估計像他這樣的人跑100米需要多長時間，而不是使用牛頓定律。

2、計算機技術的成熟

數(shù)據挖掘理論涉及面廣，其實來自很多學科。例如，建模部分主要來自統(tǒng)計和機器學習。統(tǒng)計方法由模型驅動，通常建立能夠產生數(shù)據的模型；機器學習是由算法驅動的，它允許計算機通過執(zhí)行算法來發(fā)現(xiàn)知識。

隨著互聯(lián)網工具的發(fā)展，共享和合作的成本大大降低。我們每天用手機聊天、購物、刷短視頻、看新聞等日常無意行為，為互聯(lián)網行業(yè)提供大量數(shù)據。這些數(shù)據通常收集并存儲在大型數(shù)據存儲庫中。沒有強大的工具，我們無法理解它們。數(shù)據挖掘技術的出現(xiàn)解決了這個問題。它可以從海量數(shù)據中提取有價值的信息，作為決策的重要依據。

3、預測企業(yè)的生產和銷售

數(shù)據挖掘的真正價值在于可以以數(shù)據中的模式和關系的形式挖掘隱藏的寶石，可以用來預測對企業(yè)的重大影響。比如一個公司確定某個特定的營銷活動，導致某個特定型號的產品在國內某些地區(qū)銷量很高，但在其他地區(qū)沒有，那么以后可以重新調整廣告活動，實現(xiàn)最大回報。

該技術的優(yōu)勢可能因業(yè)務類型和目標而異。例如，零售業(yè)的銷售和營銷經理可能會以不同的方式挖掘客戶信息，以提高轉化率，這與航空公司或金融服務業(yè)非常不同。

無論哪個行業(yè)，過去應用于銷售模式和客戶行為的數(shù)據挖掘都可以用來創(chuàng)建模型來預測未來的銷售和行為。數(shù)據挖掘也有助于消除可能危害企業(yè)的活動。例如，您可以使用數(shù)據挖掘來提高產品安全性或檢測保險和金融服務交易中的欺詐行為。

四、數(shù)據挖掘工具

數(shù)據挖掘系統(tǒng)可以獨立于數(shù)據倉庫系統(tǒng)。但為了提高挖掘效率，一般以數(shù)據倉庫為基礎，利用挖掘算法從準備好的數(shù)據中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，降低風險，做出正確的決策。

預測未來不是依靠任何法術或天書，而是采用科學的方法和先進的Smartbi數(shù)據挖掘科學平臺，分析和挖掘隱藏在大量數(shù)據中的秘密，揭示數(shù)據之間的關系，判斷事務發(fā)展趨勢。

傳統(tǒng)的數(shù)據分析揭示了已知的。過去的數(shù)據關系，而數(shù)據挖掘揭示了未知的。未來的數(shù)據關系；傳統(tǒng)的數(shù)據分析采用計算機技術，而數(shù)據挖掘不僅采用計算機技術，還涉及統(tǒng)計、模型算法等技術。因為數(shù)據挖掘發(fā)現(xiàn)了未來的信息，所以主要用于預測！預測公司未來的銷量，預測產品未來的價格等。

Smartbi數(shù)據挖掘科學平臺提供一站式數(shù)據挖掘服務，涵蓋數(shù)據預處理、機器學習算法應用、模型訓練、評估、部署和服務發(fā)布的全生命周期。

它廣泛應用于各個領域，包括企業(yè)運營、生產控制、市場分析、工程設計、城市規(guī)劃和科學探索，從大量數(shù)據中挖掘出有用的信息和知識，以更好地指導我們的工作；該功能具有以下特點:

1.Spark分布式云計算。

2.直觀的流式建模和拖拽操作。

3.實用統(tǒng)計分析。探索可視化數(shù)據。

4.預測、聚類等成熟機器學習算法。

5.算法極簡配置，門檻低。

6.支持Python擴展。

7.模型集中管理，易于發(fā)布到BI平臺。

編輯：jq