什么是數(shù)據(jù)挖掘它能給企業(yè)帶來什么

在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)來源越來越多，包括網(wǎng)站、企業(yè)應(yīng)用、社交媒體、移動(dòng)設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的越來越多的數(shù)據(jù)。對(duì)于企業(yè)來說，如何從這些數(shù)據(jù)中獲得真正的業(yè)務(wù)價(jià)值變得越來越重要，數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)分析過程中有針對(duì)性的環(huán)節(jié)。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師將使用智能挖掘操作，使復(fù)雜的數(shù)據(jù)更加方便。

術(shù)語中數(shù)據(jù)挖掘通常用于收集、提取、存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)等各種大型數(shù)據(jù)處理活動(dòng)。它還可以用來幫助改進(jìn)應(yīng)用程序和技術(shù)的決策，如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和商業(yè)智能。

今日我們就來談?wù)剶?shù)據(jù)挖掘技術(shù)能給企業(yè)帶來什么。

發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的數(shù)據(jù)

一、數(shù)據(jù)挖掘的定義

數(shù)據(jù)挖掘是指通過大量的程序，通過數(shù)據(jù)分析確定趨勢(shì)和模式，建立關(guān)系，從而解決業(yè)務(wù)問題。換句話說，數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完整的、噪音的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)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(jù)和知識(shí)過程。

二、與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別

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

數(shù)據(jù)分析以數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，通過統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、抽樣等相關(guān)方法從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)表示的知識(shí)，即從數(shù)據(jù)庫中獲取一些有代表性的信息。數(shù)據(jù)挖掘是通過機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)學(xué)算法從數(shù)據(jù)庫中獲取深層知識(shí)(如規(guī)則或?qū)傩蚤g預(yù)測)的技術(shù)。

三、數(shù)據(jù)挖掘，有利有弊

數(shù)據(jù)挖掘原則上可應(yīng)用于任何類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫和瞬態(tài)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)流)，如數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)市場、事務(wù)數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫(如地圖)、工程設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)(如建筑設(shè)計(jì))、多媒體數(shù)據(jù)(文本、圖像、視頻、音頻)、網(wǎng)絡(luò)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫。

因此，數(shù)據(jù)挖掘具有以下特點(diǎn):

1、數(shù)據(jù)集大而不完整。

數(shù)據(jù)挖掘所需的數(shù)據(jù)集非常大。數(shù)據(jù)集越大，得到的規(guī)律就越接近正確的實(shí)際規(guī)律，結(jié)果就越準(zhǔn)確。此外，數(shù)據(jù)往往不完整。

2、數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。

數(shù)據(jù)挖掘的不準(zhǔn)確性主要是由噪聲數(shù)據(jù)引起的。例如，在業(yè)務(wù)中，用戶可能會(huì)提供虛假數(shù)據(jù)；在工廠環(huán)境中，正常數(shù)據(jù)經(jīng)常受到超過正常值的電磁或輻射干擾。這些異常和絕對(duì)不可能的數(shù)據(jù)被稱為噪聲，這將導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘不準(zhǔn)確。

3、數(shù)據(jù)模糊隨機(jī)。

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

對(duì)數(shù)據(jù)的隨機(jī)性有兩種解釋。一是收集數(shù)據(jù)的隨機(jī)性；我們不知道用戶填寫了什么。第二，分析結(jié)果是隨機(jī)的。若將數(shù)據(jù)交給機(jī)器進(jìn)行判斷和學(xué)習(xí)，則所有操作均屬于灰箱操作。

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

四、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(xué)工程領(lǐng)域最經(jīng)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(jì)算從起步到穩(wěn)定的時(shí)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(jù)車輛的多次試驗(yàn)結(jié)果，列出方程組來計(jì)算模型參數(shù)。

通過這個(gè)過程，你就相當(dāng)于學(xué)習(xí)了一門知識(shí)——汽車從起步到穩(wěn)定速度的具體型號(hào)。然后將車輛的啟動(dòng)參數(shù)輸入模型，自動(dòng)計(jì)算車輛達(dá)到穩(wěn)定速度前的行駛距離。

然而，在數(shù)據(jù)挖掘的思想中，知識(shí)學(xué)習(xí)不需要建模具體問題的專業(yè)知識(shí)。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(jì)算出這100個(gè)數(shù)據(jù)的平均值并得到結(jié)果。顯然，這個(gè)過程直接面向數(shù)據(jù)，或者我們直接從數(shù)據(jù)開發(fā)模型。

這實(shí)際上是對(duì)人們最初學(xué)習(xí)過程的模擬。例如，如果你想預(yù)測一個(gè)人跑100米需要多長時(shí)間，你必須估計(jì)像他這樣的人跑100米需要多長時(shí)間，而不是使用牛頓定律。

2、計(jì)算機(jī)技術(shù)的成熟

數(shù)據(jù)挖掘理論涉及面廣，其實(shí)來自很多學(xué)科。例如，建模部分主要來自統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)。統(tǒng)計(jì)方法由模型驅(qū)動(dòng)，通常建立能夠產(chǎn)生數(shù)據(jù)的模型；機(jī)器學(xué)習(xí)是由算法驅(qū)動(dòng)的，它允許計(jì)算機(jī)通過執(zhí)行算法來發(fā)現(xiàn)知識(shí)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)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(jī)聊天、購物、刷短視頻、看新聞等日常無意行為，為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)提供大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常收集并存儲(chǔ)在大型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫中。沒有強(qiáng)大的工具，我們無法理解它們。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)解決了這個(gè)問題。它可以從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，作為決策的重要依據(jù)。

3、預(yù)測企業(yè)的生產(chǎn)和銷售

數(shù)據(jù)挖掘的真正價(jià)值在于可以以數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系的形式挖掘隱藏的寶石，可以用來預(yù)測對(duì)企業(yè)的重大影響。比如一個(gè)公司確定某個(gè)特定的營銷活動(dòng)，導(dǎo)致某個(gè)特定型號(hào)的產(chǎn)品在國內(nèi)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(diào)整廣告活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)最大回報(bào)。

該技術(shù)的優(yōu)勢(shì)可能因業(yè)務(wù)類型和目標(biāo)而異。例如，零售業(yè)的銷售和營銷經(jīng)理可能會(huì)以不同的方式挖掘客戶信息，以提高轉(zhuǎn)化率，這與航空公司或金融服務(wù)業(yè)非常不同。

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

四、數(shù)據(jù)挖掘工具

數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。但為了提高挖掘效率，一般以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，利用挖掘算法從準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，降低風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。

預(yù)測未來不是依靠任何法術(shù)或天書，而是采用科學(xué)的方法和先進(jìn)的Smartbi數(shù)據(jù)挖掘科學(xué)平臺(tái)，分析和挖掘隱藏在大量數(shù)據(jù)中的秘密，揭示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，判斷事務(wù)發(fā)展趨勢(shì)。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析揭示了已知的。過去的數(shù)據(jù)關(guān)系，而數(shù)據(jù)挖掘揭示了未知的。未來的數(shù)據(jù)關(guān)系；傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析采用計(jì)算機(jī)技術(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘不僅采用計(jì)算機(jī)技術(shù)，還涉及統(tǒng)計(jì)、模型算法等技術(shù)。因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)了未來的信息，所以主要用于預(yù)測！預(yù)測公司未來的銷量，預(yù)測產(chǎn)品未來的價(jià)格等。

Smartbi數(shù)據(jù)挖掘科學(xué)平臺(tái)提供一站式數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，涵蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用、模型訓(xùn)練、評(píng)估、部署和服務(wù)發(fā)布的全生命周期。

它廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，包括企業(yè)運(yùn)營、生產(chǎn)控制、市場分析、工程設(shè)計(jì)、城市規(guī)劃和科學(xué)探索，從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息和知識(shí)，以更好地指導(dǎo)我們的工作；該功能具有以下特點(diǎn):

1.Spark分布式云計(jì)算。

2.直觀的流式建模和拖拽操作。

3.實(shí)用統(tǒng)計(jì)分析。探索可視化數(shù)據(jù)。

4.預(yù)測、聚類等成熟機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

5.算法極簡配置，門檻低。

6.支持Python擴(kuò)展。

7.模型集中管理，易于發(fā)布到BI平臺(tái)。

編輯：jq