什么是数据挖掘？ 关键概念，它是如何工作的？

数据挖掘可以理解为通过清理、发现模式、设计模型和创建测试来探索数据的过程。 数据挖掘包括机器学习、统计和数据库管理的概念。 因此，通常很容易将数据挖掘与数据分析、数据科学或其他数据过程相混淆。

数据挖掘有着悠久而丰富的历史。 作为一个概念，它是随着 1960 年代计算时代的出现而出现的。 从历史上看，数据挖掘主要是一个密集的编码过程，需要大量的编码专业知识。 即使在今天，数据挖掘也涉及到清理、处理、分析和解释数据的编程概念。 数据专家需要具备统计学知识和至少一种编程语言才能准确执行数据挖掘任务。 得益于智能 AI 和 ML 系统，一些核心数据挖掘过程现在实现了自动化。 如果您是 python 和数据科学的初学者，upGrad 的数据科学程序绝对可以帮助您深入了解数据和分析的世界。

在本文中，我们将通过引导您了解所有细微差别，包括它是什么、要了解的关键概念、它如何工作以及数据挖掘的未来，来帮助您澄清有关数据挖掘的所有困惑！

首先——数据挖掘并不完全是数据分析

将数据挖掘与其他数据项目（包括数据分析）混淆是很自然的。 然而，作为一个整体，数据挖掘比数据分析更广泛。 事实上，数据分析只是数据分析的一个方面。 数据挖掘专家负责清理和准备数据，创建评估模型，并根据商业智能项目的假设测试这些模型。 换句话说，数据清理、数据分析、数据探索等任务是整个数据挖掘范围的一部分，但它们只是更大整体的一部分。

关键数据挖掘概念

成功执行任何数据挖掘任务都需要多种技术、工具和概念。 围绕数据挖掘的一些最重要的概念是：

• 数据清理/准备：将来自不同来源的所有原始数据转换为易于处理和分析的标准格式。 这包括识别和删除错误、查找缺失值、删除重复项等。

• 人工智能：人工智能系统围绕人类智能执行分析活动，例如规划、推理、解决问题和学习。

• 关联规则学习：也称为购物篮分析，此概念对于查找数据集不同变量之间的关系至关重要。 通过扩展，这是确定客户通常一起购买哪些产品的极其重要的组成部分。

• 聚类：聚类是将大型数据集划分为更小的、有意义的子集（称为聚类）的过程。 这有助于理解数据集元素的个体性质，从而可以更有效地进行进一步的聚类或分组。

• 分类：分类的概念用于将大型数据集中的项目分配给目标类，以提高目标类对每个新数据的预测精度。

• 数据分析：将所有数据汇集在一起​​并进行处理后，数据分析将用于评估所有信息、发现模式并产生见解。

• 数据仓库：这是以有助于快速决策的方式存储大量业务数据的过程。 仓储是任何大型数据挖掘项目中最关键的组成部分。

• 回归：回归技术用于根据特定数据集预测一系列数值，例如温度、股票价格、销售额。

现在我们已经掌握了所有关键术语，让我们看看典型的数据挖掘项目是如何工作的。

数据挖掘如何工作？

任何数据挖掘项目通常都是从找出范围开始的。 提出正确的问题并收集正确的数据集来回答这些问题至关重要。 然后，为分析准备数据，项目的最终成功很大程度上取决于数据的质量。 糟糕的数据会导致结果不准确和错误，因此认真准备数据并消除所有异常变得更加重要。

数据挖掘过程通常通过以下六个步骤进行：

1. 了解业务

这个阶段涉及对手头的项目有一个全面的了解，包括当前的业务状况、业务目标和成功的指标。

2. 理解数据

一旦项目的范围和业务目标明确，接下来就是收集解决问题所需的所有相关数据的任务。 这些数据是从所有可用来源收集的，包括数据库、云存储和孤岛。

3. 准备数据

一旦收集了所有来源的数据，就该准备数据了。 在这一步中，执行数据清洗、归一化、填充缺失值等任务。 此步骤旨在将所有数据以最合适和标准化的格式提供，以进行进一步的处理。

4. 开发模型

现在，在将所有数据转换为适合分析的格式后，下一步就是开发模型。 为此，编程和算法用于提出一个模型，该模型可以从手头的数据中识别趋势和模式。

5. 测试和评估模型

建模是根据手头的数据完成的。 但是，要测试模型，您需要将其他数据提供给它，看看它是否抛出了相关的输出。 确定模型交付新结果的效果将有助于实现业务目标。 这通常是一个重复的过程，直到找到解决手头问题的最佳算法。

6. 部署

一旦模型经过测试和迭代改进，最后一步就是部署模型并将数据挖掘项目的结果提供给所有利益相关者和决策者。

在整个数据挖掘生命周期中，数据挖掘者需要保持领域专家和其他团队成员之间的密切协作，以使每个人都处于循环中，并确保没有任何东西漏掉。

企业数据挖掘的优势

企业现在每天都在处理大量数据。 这些数据只会随着时间的推移而增加，而且这些数据的数量永远不会减少。 因此，公司除了数据驱动之外别无选择。 在当今世界，任何企业的成功很大程度上取决于他们对数据的理解程度、从中获得洞察力并做出可操作的预测。 数据挖掘通过分析他们过去的数据趋势并对可能发生的事情做出准确的预测，真正使企业能够改善他们的未来。

例如，数据挖掘可以告诉企业他们的潜在客户可能会根据过去的数据成为有利可图的客户，并且最有可能参与特定的活动或报价。 有了这些知识，企业可以通过只提供那些可能会做出回应并成为有价值客户的潜在客户来提高他们的投资回报率。

总而言之，数据挖掘为任何企业提供以下好处：

• 了解客户的偏好和情绪。
• 获取新客户并保留现有客户。
• 改善向上销售和交叉销售。
• 提高客户之间的忠诚度。
• 提高投资回报率并增加业务收入。
• 检测欺诈活动并识别信用风险。
• 监控运营绩效。

通过使用数据挖掘技术，企业可以根据实时数据和情报做出决策，而不仅仅是直觉或直觉，从而确保他们不断交付成果并在竞争中保持领先地位。

数据挖掘的未来

由于世界上的数据量不断增加，数据挖掘，甚至数据科学的其他领域，有着极其光明的未来。 去年本身，我们累积的数据从4.4 zettabytes 增长到 44 zettabytes 。

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