解释数据挖掘的技术、工具和用例方便和自动化的方法。面对收集的越来越多的数据集，可以发现的信息的相关性变得越来越复杂。目前，主要的零售商、银行、制造商和医疗保健公司都在使用数据挖掘技术来发现价格变化和促销策略。、用户偏好、消费习惯和支付风险等，对商业模式、收入、运营和客户关系有着深远的影响。但随着各企业获取数据能力的增强，也会遇到如何充分利用海量结构化和非结构化数据促进业务增长等新问题。这些通常需要数据科学家的协助和实施。什么是数据挖掘？从商业角度，我们将分析大数据，发现商业智能，协助企业解决实际问题，化解风险，抓住新机遇，统称为数据挖掘。在计算机科学中，它是在大量数据中发现有用模式及其相互关系的过程。它通常涉及统计、人工智能(AI)工具和数据库管理的组合。通过分析大数据集，发现隐藏的异常，发现数据模式和相关性，将原始数据转化为实际信息，进而实现结果预测。数据挖掘过程的基本步骤1.收集数据，将其加载到数据仓库中。2.在本地服务器或云端存储和管理数据。3.业务分析师、管理团队和IT专业人员访问数据以确定应如何塑造数据。4、应用软件根据具体要求对数据进行排序。5.以图形或表格的形式向最终用户共享或呈现数据。为了及时获得可靠的分析结果，我们通常需要通过以下六个步骤对数据进行结构化处理：1.业务理解全面了解当前的业务情况、项目的主要目标以及成功的标准。2.数据理解确定解决问题所需的数据并从所有可用来源收集数据。3.数据准备为满足业务需求，准备合适的数据格式，防止数据丢失或重复等质量问题。4.建模使用算法来识别数据中的潜在模式。5.评估给定模型产生的效果与业务目标之间的差距。为了获得最好的结果，我们通常需要一个迭代的过程来寻找最好的算法。6.部署将输出交付给决策者。数据挖掘技术目前，企业可以使用以下数据挖掘技术从原始数据中获取有价值的见解：1.模式跟踪模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。它旨在通过识别和监控数据中的趋势或模式来对业务成果进行智能推断。例如，企业可以使用它来识别销售数据的趋势。如果发现某种产品在某些人群中比其他人群卖得更好，企业就可以利用它来创造类似的产品或服务，甚至可以简单地为这些人群增加原始产品的库存。2.数据清洗和准备作为数据挖掘过程中的一个重要环节，我们必须对原始数据进行清洗和格式化，以便于后续的各种分析。具体来说，数据清洗和准备包括数据建模、转换、迁移、集成和聚合等各个要素。这是了解数据的基本特征和属性以确定其最佳用途的重要步骤。3.分类基于分类的数据挖掘技术主要涉及分析各类数据之间的相关属性。一旦确定了数据类型的关键特征，企业就可以对其进行分类。公司可以使用它来确定是保护还是删除某些个人身份信息。4.异常值检测异常值检测可用于识别数据集中的异常。在发现数据中的异常值后，企业可以防止此类事件的发生，从而成功实现业务目标。例如，如果信用卡系统在某段时间出现使用高峰和交易高峰，企业可以通过分析知道这可能是“大促销”造成的，并为以后的此类活动做好资源准备。准备。5.相关性相关性是一种与统计相关的数据挖掘技术。它旨在建立某些数据与其他数据或数据驱动事件之间的联系。它类似于机器学习中“共现”的概念，即基于数据的一个事件的概率由另一个事件的存在来识别。例如，用户购买汉堡包的行为往往伴随着购买薯片的可能性。两者之间有很强的相关性，但不是绝对的陪伴。6.聚类聚类是一种依靠可视化方法来理解数据的分析技术。聚类机制使用图形或颜色来表示数据在不同类别指标下的分布情况。通过图形化的聚类分析，用户可以直观地了解到数据发展趋势与业务目标。7.回归作为一种简单的白盒技术，回归技术可用于识别数据集中变量之间的因果关系或相关属性。它在数据建模和预测等方面非常有用。8.顺序模式这类数据挖掘技术侧重于发现和挖掘一系列顺序事件，因此常用于事务数据环境。例如，它可以预测客户在最初购买了某种款式的鞋子后最有可能购买哪件匹配的服装。顺序模型可以帮助企业向客户推荐和销售其他增值商品。9.预测预测分析是指对当前或历史数据中发现的模式进行扩展，使企业能够基于现有数据洞察未来趋势。我们可以使用简单的算法以及高级机器学习和人工智能进行预测分析。10.决策树作为一种特殊的预测模型，决策树可以让企业高效地提取他们需要的数据。从技术上讲，决策树是一种极其简单的“白盒”机器学习技术。实际上，决策树使用户能够清楚地了解输入数据如何影响结果。当组合多个决策树模型时，它们会创建一个称为随机森林的预测分析模型。复杂的随机森林模型通常被认为是“黑盒”机器学习技术，因为输入不能总是被轻易猜到，而输出会被猜到。当然，在大多数情况下，集成建模的基本形式比简单地使用决策树更准确。11.神经网络作为机器学习模型的一种特殊类型，神经网络通常可以与人工智能和深度学习结合使用。由于该网络具有类似于人脑神经元的不同功能层，因此被誉为目前最准确的机器学习模型之一。12.可视化数据可视化可以在数据挖掘过程中为用户提供可视化的数据视图。目前，数据可视化可以应用于实时数据流的传输场景，以不同的颜色动态显示数据中的不同趋势和模式。企业不仅可以使用统计模型的数值结果，还可以使用基于不同指标的仪表板来直观地突出数据中的模式。13.统计技术是数据挖掘过程的核心。统计技术是基于统计学的概念，使用不同的分析模型来产生适合特定业务目标的数值。例如，神经网络可以使用基于不同权重和指标的复杂统计数据来确定输入图像识别系统的图像是狗还是猫。14.长期记忆处理（Long-termMemoryProcessing）长期记忆处理是指长时间分析数据的能力。存储在数据仓库中的历史数据可用于此目的。组织需要使用长期分析来识别否则难以检测的模式。例如，通过分析过去几年员工的离职情况，企业可以发现可能导致财务恶化的蛛丝马迹。15.数据仓库传统上，数据仓库将结构化数据存储在关系数据库管理系统中，用于商业智能分析、报告和基本仪表板显示。目前业界有基于云的数据仓库，也有半结构化和非结构化数据仓库（如Hadoop）。过去，数据仓库主要处理历史数据。今天，它还可以使用各种现代技术和方法来实时提供对数据的深入分析。16.机器学习和人工智能机器学习的高级形式，如深度学习，可以在处理大规模数据时提供高精度预测。因此，它们可用于AI实施中的数据处理，包括：计算机视觉、语音识别和使用自然语言处理的复杂文本分析等。这种数据挖掘技术有助于识别半结构化和非结构化数据的价值。数据挖掘的重要性筛选和过滤掉数据中各种混杂和重复的“噪音”。确定相关数据并使用它来评估可能的结果。加快为您的企业做出明智决策的过程。数据挖掘的优势在于可以帮助企业获取基于知识的信息。可以在新的或现有的平台上部署和实施。可以协助企业在生产经营中根据需要进行调整。促进趋势和行为的自动预测，以及隐藏模式的自动发现。比应用其他统计数据类型更具成本效益。有助于改进决策过程。作为一个快速过程，它允许用户在更短的时间内轻松分析大量数据。十大数据挖掘工具由于数据挖掘过程是在获取数据后立即进行的，因此找到能够对不同数据结构进行分类、分析和挖掘的工具至关重要。下面，我们就来探讨一下业内常用的十种挖矿工具。1.OracleDataMiningOracleDataMining（也称ODM）是OracleAdvancedAnalyticsDatabase的一个模块。数据挖掘工具不仅可以方便数据分析师生成详细的数据洞察并做出预测；还要协助识别交叉销售（Cross-sells）的机会，开发用户画像（profiles），最终预测用户行为。行为。2.RapidMinerRapidMiner，用Java语言编写，是目前最好的预测分析系统之一。它为深度学习、文本挖掘、机器学习和预测分析提供了一个集成环境。其产品系列可用于构建全新的数据挖掘流程，以及执行预测集分析。3.OrangeDataMining作为机器学习和数据挖掘的完美软件套件，OrangeDataMining通过基于组件的方法辅助数据的可视化。它的组件通常被称为“小部件”，其中包括各种预处理、数据可视化、算法评估和预测建模组件。它们可以协助：显示数据表、选择不同的特征、读取数据、训练预测器、比较学习算法和可视化数据元素，以及其他服务。4.WekaWeka，用Java语言编写，提供了一个GUI，方便用户轻松访问它的所有功能。开发人员可以在其图形界面中执行各种数据挖掘任务，例如预处理、分类、回归、聚类和可视化。Weka作为一款开源的机器学习软件，内置并提供了大量的机器学习算法，可用于各种任务的数据挖掘。因此您无需编写任何代码即可快速验证您的数据猜测并部署相应的模型。5.KNIME基于模块化数据管道，KNIME是KNIMEAG开发的最好的数据分析和报告集成平台。它不仅是免费开源的，还有各种机器学习和数据挖掘相关的组件。其直观的界面使用户可以轻松创建从建模到生产环境的端到端数据科学工作流。KNIME作为一个通用的可扩展平台，具有强大的扩展和集成功能，可以通过各种先进的算法处理复杂的数据类型。由于KNIME的不同预构建组件，无需键入任何代码即可快速制作原型。因此，数据科学家可以利用它来创建金融行业常用的信用评分系统等应用和服务，以实现商业智能和分析。6.Sisense是一款非常实用的商业智能（BI）软件。Sisense可以根据不同企业的报表用途进行数据处理和挖掘，以仪表盘的形式对大型或分散的数据集进行分析和分析。可视化。它可以结合各种来源的数据，构建一个公共存储库，然后生成全面、丰富的数据报告，供各部门享用。Sisense通过提供具有拖放功能的小部件，使非技术用户可以轻松设计饼图、折线图和条形图。用户只需点击即可查看详细信息和数据全貌。7.Dundas是一款出色的仪表板、报告和数据分析工具。Dundas可以通过快速集成提供漂亮的表格、图表和图形、无限的数据转换模式和可靠的洞察力。DundasBI能够以特定的方式将数据放入定义良好的结构中，以简化用户的后续处理。同时，它利用各种关联方法，方便用户构建多维分析，关注那些业务关键的事项。此外，它生成的报告可以降低成本，同时消除对其他附加软件的依赖。8.Intetsoft作为分析仪表盘和报表工具，可以提供数据报表和视图的迭代开发，生成像素级完美的报表。它可以快速灵活地转换各种数据源。9.Qlik作为数据挖掘和可视化工具，Qlik不仅可以提供仪表盘，还支持多种数据源和文件类型。此外，其丰富的功能还包括通过拖放界面灵活的交互式数据可视化、对各种交互和变化的即时响应、支持多种数据源和文件类型以及在各种设备上轻松安全地保护数据。数据和内容，允许集中共享应用程序和分析故事情节。10.MonkeyLearn是一个专门从事文本挖掘的机器学习平台。MonkeyLearn通过友好的用户界面实现与其他工具的轻松集成，通过实时数据挖掘，基于预训练的文本挖掘模型进行目标情感分析，或通过构建定制解决方案来满足更具体的业务需求。从检测主题、情感和意图，到提取关键字和命名实体，MonkeyLearn能够支持各种数据挖掘任务。此外，MonkeyLearn的文本挖掘功能还可用于客户支持场景，自动标记和路由工单，自动检测社交媒体中的负面反馈，并提供细粒度的洞察力以做出更好的决策。决定。数据挖掘的典型用例下面，我们通过各行业的典型用例来探讨数据挖掘如何改变商业策略设计，预测商业趋势。市场数据挖掘可用于搜索不断增长的数据库并改进当前的市场细分。通过分析客户年龄、性别、品味等参数之间的关系，我们可以预测他们的行为，推出个性化的用户忠诚度计划。在营销活动中，数据挖掘还可以预测哪些用户可能会取消订阅的服务，了解他们的搜索偏好，然后定制邮件内容和列表以获得更高的转化率。为了更好地了解市场风险，银行业可以将数据挖掘应用于信用评级和智能反欺诈系统，以分析银行卡交易、购买模式和客户财务数据。通过对银行APP的数据挖掘，还可以更深入地了解用户的上网习惯和偏好，研究销售渠道的表现，以及合规管理的义务，从而提高营销活动的回报。在获取学生数据的基础上，教育工作者可以通过数据挖掘来预测他们的知识掌握程度，并对一些成绩较差的学生进行额外的辅导和关注。电子商务亚马逊等知名电子商务平台通过使用数据挖掘技术，不仅可以实现向上销售和交叉销售，还可以吸引更多客户访问其平台。零售超市可以采用联合采购模式，识别产品之间的关系，然后决定如何将它们放在过道和货架上；他们还可以通过数据挖掘在结账队列中检测出哪些产品最受顾客欢迎，以增加购买量。服务提供商手机和公用事业等服务提供商可以使用数据挖掘技术来分析账单细节、与客户服务的交互，并根据投诉历史为每个客户分配一个概率分数，以提供定制的优化激励计划，或判断其丢失的可能性。通过医药行业的数据挖掘，医院和医生可以掌握患者的全面信息（包括病历、体检报告、治疗模型等），并据此制定更准确有效的诊疗方案。他们还可以通过识别风险、预测疾病在人群中的传播和预测住院时间来更经济高效地管理公共卫生资源。医疗机构可??以利用数据挖掘的优势，及时发现各种欺诈和违规行为，加强与患者的联系，更好地满足患者的需求。保险公司可以利用数据挖掘，根据利润目标对产品进行综合定价，然后向新老客户推介。制造在数据挖掘的帮助下，制造商可以预测其生产资源的磨损速度，并通过预防性维护最大限度地减少停机时间。犯罪调查通过数据挖掘和分析，安全机构可以预测频繁犯罪的地点和时间，并提前部署警力。电视和广播借助网络应用和实时数据挖掘，网络电视（如IPTV）和广播可以实时收集和分析来自不同频道和节目的收视和收听信息，了解观众的兴趣和爱好和听众实时。在了解他们的习惯和行为的基础上，我们可以更准确地定位潜在客户，实现个性化推送。数据挖掘应用于不同行业的成功案例：拜耳帮助农民实现可持续粮食生产在农业种植过程中，破坏农作物的杂草一直是困扰农民的难题。尽管农民可以使用窄谱除草剂来有效杀死田间杂草，而且副作用尽可能小。然而，他们首先需要准确识别田间杂草的类型。拜耳数字农业使用Talend实时大数据开发WEEDSCOUT应用程序。农户完成免费下载安装后，APP利用机器学习和人工智能，将拜耳数据库中的杂草图片与农户拍摄的杂草照片进行匹配，从而为农户选择种子和农作物。保护产品、收获时机等环节，给出更准确的预测和建议。法荷航集团满足客户的旅行偏好。该航空公司使用数据挖掘技术，将旅行搜索、预订和航班运营的数据与互联网、社交媒体、呼叫中心和出发大厅的交互进行整合，然后创建360度的客户视图。他们利用这种深入的客户洞察力来打造个性化的旅行体验。Groupon协调营销活动每天，Groupon都需要实时处理超过TB的原始数据，并将这些信息存储在各种数据库系统中。数据挖掘技术使Groupon能够实时分析海量客户数据，将营销活动与客户偏好更紧密地结合起来，协助公司识别业务发展趋势。达美乐创造完美的购买体验作为全球最大的披萨公司，达美乐通过各种渠道（包括：短信、社交媒体和亚马逊Echo）收集了85,000个结构化和非结构化数据源，包括全球销售点系统和26个供应链中心。这种洞察力可实现跨销售点的一对一客户购买体验，同时提高他们的业务绩效。一般来说，您可以根据自己的实际需要使用数据挖掘技术来解决诸如：增加收入、了解客户群体的特征和偏好、获取新客户、提高交叉销售和推荐销售、留住客户和提高忠诚度等问题，通过营销活动提高投资回报率、检测和发现欺诈、识别信用风险、监控运营绩效以及其他业务问题和需求。原标题：DataMining:UseCases,Benefits,andTools，作者：EkaterinaNovoseltseva
