什麼是數據挖掘？分析如何揭示洞察力

摘要：數據挖掘是通過海量數據集進行排序的自動化過程, 用於識別趨勢和模式並建立關係。

今天的組織正在收集越來越多來自各種來源的信息，包括網站、企業應用、社交媒體、移動設備，以及越來越多的物聯網（lot）。

最大的問題是：如何從這些信息中獲得真正的業務價值？這就是數據挖掘可以做出重大貢獻的地方。數據挖掘是一種自動化的過程，通過大量的數據集來識別趨勢和模式，建立關係，通過分析數據來解決業務問題或產生新的機會。

這不僅僅是要看數據，還要看看過去發生了什麼，才能在當下明智地採取行動。數據挖掘工具和技術可以讓你預測未來會發生什麼，並據此採取行動來利用即將到來的趨勢。

「數據挖掘」一詞在IT行業中廣泛使用。它經常應用於各種大型數據處理活動，如收集、提取、存儲和分析數據。它還可以包括決策支持應用程序和技術，如人工智慧、機器學習和商業智能。

數據挖掘被應用於許多商業和研究領域，包括產品開發、銷售和市場營銷、遺傳學和控制論。如果以正確的方式使用，數據挖掘與預測分析相結合，可以使您比沒有使用這些工具的競爭者有很大的優勢。

從數據挖掘中獲得業務價值

數據挖掘的真正價值來自於能夠以數據的模式和關係的形式挖掘出隱藏的寶藏，這些數據可以用於對企業有重大影響的預測。

例如，如果一個公司決定某一特定的營銷活動導致某個特定地區的某一種產品的銷售非常高，而另一些地區卻沒有，那麼它就可以在未來重新集中精力以獲得最大的回報。

技術的好處取決於業務類型和目標。例如，零售業的銷售和營銷經理可能會以不同的方式挖掘客戶信息，以提高比航空公司或金融服務行業的轉換率。

無論行業如何，過去應用於銷售模式和客戶端的數據挖掘都可以用來創建預測未來銷售和行為的模型。

還有數據挖掘的潛力，可以幫助消除危害企業的活動。例如，可以使用數據挖掘來提高產品安全性，或者檢測保險和金融服務交易中的欺詐行為。

數據挖掘的應用

數據挖掘可以應用於幾乎所有行業的各種應用程序。

零售商可以部署數據挖掘，以更好地識別哪些產品可能是基於過去的購買習慣，或者哪些商品可能在一年的某些時間銷售。這可以幫助商家計劃庫存和店面布局。

銀行和其他金融服務提供商可以挖掘與客戶賬戶、交易和渠道偏好相關的數據，以更好地滿足他們的需求。他們還可以從他們的網站和社交媒體互動中分析數據，以幫助增加現有客戶的忠誠度，並吸引新的客戶。

製造公司可以使用數據挖掘來尋找生產過程中的模式，因此他們可以精確地識別瓶頸和有缺陷的方法，並找到提高效率的方法。他們還可以將數據挖掘的知識應用到產品的設計中，並根據客戶體驗的反饋進行調整。

教育機構可以從數據挖掘中獲益，例如分析數據集，預測學生未來的學習行為和表現，然後利用這些知識對教學方法或課程進行改進。

衛生保健提供者可以挖掘和分析數據，以確定更好的方式來為病人提供護理和降低成本。在數據挖掘的幫助下，他們可以預測他們需要照顧多少病人，以及那些病人需要什麼樣的服務。在生命科學中，採礦可以用來收集大量的生物數據，以幫助開發新的藥物和其他治療方法。

在包括醫療保健和零售在內的多個行業中，您可以使用數據挖掘來檢測欺詐和其他情況，這要比用傳統方法識別此類活動要快得多。

數據挖掘的關鍵組件

數據挖掘的過程包括幾個不同的組件，它們滿足不同的需求:

預處理，在應用數據挖掘演算法之前，需要構建一個目標數據集，進行預處理，以便能夠分析數據集。

數據清理和準備，必須對目標數據集進行清洗和準備，去除「雜訊」，處理缺失值，篩選輸出數據點(用於異常檢測)，消除錯誤，或進行進一步的探索，創建分割規則，執行與數據準備相關的其他功能。

關聯規則學習(也稱為市場購物籃分析)，這些工具搜索數據集中變數之間的關係，例如確定在商店中哪些產品經常一起購買。

集群，數據挖掘的這個特性用於發現數據集中的組和結構，這些數據集在某種程度上與彼此相似，而不使用數據中的已知結構。

分類，執行分類的工具將已知的結構一般化，應用於新的數據點，例如當電子郵件應用程序試圖將消息分類為合法郵件或垃圾郵件時。

回歸，數據挖掘技術用於預測給定數據集時的一系列數值，如銷售、房屋值、溫度或價格。

摘要，該技術提供了數據集的緊湊表示，包括可視化和報告生成。

幾十個供應商提供數據挖掘軟體工具，一些提供專有軟體，另一些提供通過開源軟體交付產品。

提供專有數據挖掘軟體應用程序的主要供應商有Angoss、Clarabridge、IBM、Microsoft、Open Text、Oracle、RapidMiner、SAS Institute和SAP。

提供開源數據挖掘軟體和應用程序的組織包括Carrot2、Knime、Massive Online Analysis、ml - flex、Orange、UIMA和Weka。

數據挖掘的風險與挑戰

數據挖掘伴隨著風險和挑戰，與任何涉及使用潛在敏感信息或個人身份信息的技術一樣，安全性和隱私是最大的問題。

在基本層面上，挖掘的數據需要完整、準確、可靠;畢竟，你用它來做重大的商業決策，經常與公眾、監管機構、投資者和商業夥伴進行互動。現代的數據形式也需要新的技術，例如將各種分散式計算環境(也就是大數據集成)和更複雜的數據(如圖像和視頻、時間數據和空間數據)組合在一起。

獲得正確的數據，然後把它集中到一起，這樣它就能被開採，這並不是它面臨的挑戰的終點。雲、存儲和網路系統需要啟用數據挖掘工具的高性能。從數據挖掘中得到的信息需要清晰地呈現給廣泛的用戶，希望他們能夠對其進行解釋和解釋。你需要在數據科學和相關領域有技能的人。

從隱私的角度來看，有關人們如何行為、購買什麼、訪問什麼網站等等的信息，可以引發人們對收集太多信息的擔憂。這不僅影響你的技術執行，也影響你的商業策略和風險配置。

除了對個人進行徹底的追蹤，還需要對如何收集數據、識別人和共享數據進行法律上的要求。美國的健康保險可移植性和責任法案(HIPAA)和歐盟的一般數據保護指令(GDPR)是最著名的。

在數據挖掘中，最初的準備行為，例如聚合和合理化數據，可以披露信息或模式，可能會損害數據的機密性。因此，有可能在無意中與倫理問題或法律要求相衝突。

數據挖掘還需要保護數據的每一步，以確保數據不會被竊取、修改或秘密訪問。安全工具包括加密、訪問控制和網路安全機制。

數據挖掘是一項關鍵技術

儘管存在這些挑戰，但數據挖掘已經成為許多組織IT策略的重要組成部分，它們試圖從收集或訪問的所有信息中獲取價值。隨著預測分析、人工智慧、機器學習和其他相關技術的不斷進步，這種驅動無疑會加速。

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