什么是数据挖掘：范围、职业机会

某种形式或形式的数据不断地围绕着我们。 无论是在我们的智能手机还是笔记本电脑上，我们使用的任何应用程序都会产生大量有价值的数据。 这些数据对于希望收集见解和制定业务决策的公司非常有益。

因此，数据分析已成为所有公司的绝对救星，并帮助他们做出更多经过深思熟虑的决策。 然而，数据分析有点像数据科学过程的最后阶段。 这一切都始于正确收集和收集数据，这就是所谓的数据挖掘。 如果您是数据分析和数据科学的初学者， upGrad 的数据科学课程绝对可以帮助您深入了解数据和分析的世界。

数据挖掘的过程并不像看起来那么容易，如果你是从这个领域开始的，你需要知道数据挖掘的所有内容、方法和原因。 通过本文，我们将带您了解各种细微差别，这些细微差别将帮助您以更严格的方式理解数据挖掘的基础知识。

数据挖掘的目的是什么？

数据挖掘的目的是从不同的来源收集数据并将它们集中在一个引擎盖下。 挖掘就是收集数据，将其转化为适当的格式，对其进行处理并从中提取相关见解。

数据挖掘有助于从大量数据中检测趋势、预测结果、为目标受众建模，并收集有关客户行为和情绪的深刻信息。 利用这些见解，公司可以做出相应的调整并提供最好的服务。

让我们深入了解不同的数据挖掘操​​作！

数据挖掘如何工作？

数据挖掘是一个循序渐进的过程，大致包括以下阶段：

• 通过选择所需的数据类型来构建目标数据集。
• 探索数据并对其进行预处理以使其格式一致。
• 通过创建分割规则、清除噪声、执行异常检查、填充缺失值等来准备数据。
• 终于到了在挖掘的数据上使用机器学习算法来完成任务的阶段！

谈到机器学习，以下是一些经常使用的学习算法类型：

• 监督机器学习算法
  • 用于结构化数据的排序和排列。
  • 分类方法用于找出已知模式，然后应用于新信息（例如，将输入的电子邮件信件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件）。
  • 然后，执行回归以预测特定值，如温度、速率等。
  • 回归完成后，进行归一化以展平数据集的自变量并将数据重组为更具凝聚力的形式。
• 无监督机器学习算法
  • 用于探索未标记的不同数据集。
  • 聚类过程用于形成具有不同模式的相似数据的聚类/组/结构。
  • 关联规则用于识别输入数据变量之间的关系。
  • 总结然后用于报告发现和可视化数据。
• 半监督机器学习算法：这种方法结合了监督和非监督机器学习算法。
• 神经网络学习：神经网络从构成我们大脑结构和功能的生物神经元网络中汲取灵感。 这些是用于构建自学习模型以处理更复杂的任务和操作的更复杂的系统。

最常用的数据挖掘技术

上面列出的方法用于使机器能够自行学习。 这些步骤涉及基于以下技术的各种统计和模式识别策略：

• 分类和聚类：这是在数据集中发现组、聚类的过程。 在监督学习的情况下使用分类，而在无监督学习的情况下使用聚类。 例如，根据客户在过去一个月的购买情况，您可以将其分为“低支出”和“高支出”，然后基于此分类（或聚类），您可以针对这些细分优化营销策略团体。
• 模式检测：跟踪和检测模式涉及以特定间隔识别数据集中的偏差。 例如，网站流量可能会在一天中的特定时间达到峰值。 这些模式揭示了很多关于人们如何与服务互动的信息。
• 关联：关联是跟踪模式和分析依赖关系和关联的过程。 例如，客户在购买手机后往往会购买手机保护套——这种简单的关联对营销活动很有用。
• 回归分析：回归分析就是识别各种变量并分析它们对您正在研究的指标的影响。 例如，冷饮的销量将与温带直接相关。
• 异常值检测：异常值是那些与大量其他数据具有看似不同特征的数据值。 检测和消除此类异常值对于准确的数据分析至关重要。
• 预测：数据挖掘可以帮助构建预测模型，该模型可以在以后预测自变量在未来可能如何修改。 例如，电子商务企业可以使用客户和销售数据来开发预测哪些产品可能被退回或更换的模型。

显然，数据挖掘对许多事情都非常有用。 稍后我们将看到使用数据科学时的各种范围和机会。 现在，让我们谈谈数据挖掘的一些挑战。

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数据挖掘的挑战

如果您刚刚开始使用数据分析并熟悉数据挖掘，那么了解该领域面临的各种挑战非常重要。 以下是您应该注意的一些此类挑战！

多余的数据

这是一个显而易见的挑战，但无论如何都必须重申。 随着时间的推移，数据库变得越来越大，越来越分散，并且越来越难以全面理解它们。 这一挑战以三种方式呈现：

• 通过识别重要因素和要素来分割数据。
• 通过消除异常值、填充缺失值等来过滤噪声。
• 激活将所有收集到的信息整合到业务流程中的数据。

上述所有三个步骤都需要成功解决某些或其他机器学习算法。

隐私和安全问题

数据挖掘直接处理易于识别的数据和信息。 因此，隐私和安全一直是更大的挑战之一。 此外，鉴于数据盗窃和泄露的历史，对任何形式的数据收集往往存在一定的不信任。

除此之外，由于 GDPR，在欧盟使用收集的数据方面有严格的合规性和法规。 这也让数据挖掘和收集业务发生了翻天覆地的变化。 如果你真的想一想，你就会意识到数据挖掘是如何轻松变成一种监视形式的。 您可以了解用户行为、消费习惯、与广告的互动以及更多可用于好的和坏的目的的信息。 采矿和监视之间的细线在于目的。 数据挖掘始终致力于提供更好的用户体验。

因此，至关重要的是要确保所有挖掘的数据不会在未经许可的情况下被更改、修改或访问。 以下是可以采取的一些步骤来确保：

• 加密机制
• 不同的访问级别和权限
• 对网络进行一致的安全审计。
• 个人责任和犯罪的明确后果。

数据训练集

为了使最终的机器学习算法更有效，应该为机器提供足够数量的数据以满足所需的原因。 由于以下主要原因，这当然是说起来容易做起来难：

• 数据集不具有代表性。 例如，考虑诊断患者的规则。 必须存在具有各种组合的广泛用例，以提供所需的灵活性。 因此，如果这些规则是基于对成人的诊断，那么它们对儿童的应用将是不准确的。
• 缺少边界案例。 边界案例确保机器清楚地知道一件事与另一件事之间的区别——例如，猫和狗之间的区别。 机器需要具有一组特定于这两个类的属性。 此外，还必须有一个例外列表。
• 缺乏足够的信息。 为了获得适当的训练效率，需要为算法提供足够的数据，这些数据具有明确定义的对象类别和条件。 此过程中的模糊性通常会导致数据整体混乱。 例如，如果区分猫和狗的特征集过于模糊，机器可能会将两者都标记为“哺乳动物”。

数据集的准确性

为了值得解决业务问题，挖掘的数据必须完整、准确和可靠。 如果不满足这些因素，数据通常会指向错误的解决方案。 有许多算法旨在帮助您检查准确性、可靠性和完整性。 但是，整个事情在很大程度上取决于您对需要哪些信息以及需要执行哪些操作的理解。

数据集中的噪声

使用数据挖掘时，嘈杂的数据是最大的挑战之一。 将噪音视为对业务运营没有任何价值的事物。 因此，在处理任何重要的算法或流程之前，必须将其过滤掉，以确保主要工作集中在用户数据上，而不是噪音上。 数据中的噪音是针对特定问题的，因此在您的情况下，任何不能为您提供所需信息的此类数据都会对您产生噪音。

除了噪声之外，您还需要处理以下两件事——缺失值和损坏的值。

这两个因素都会影响您最终结果的质量，进而影响您的业务决策。 无论您是在执行预测、分类还是分割——嘈杂或缺失的值都会让您陷入完全不同的方向。

现在，更详细地讨论数据挖掘的范围，让我们探索数据挖掘对企业的好处。 我们还将看到现实生活中数据挖掘的各种示例和一些关键趋势——这将使您了解在数据挖掘领域等待您的职业机会！

数据挖掘对企业的好处

除了帮助企业做出数据驱动决策的总体好处之外，还有数据挖掘的其他一些好处。 这些好处可以帮助企业改善客户体验和关系并加强与团队的联系！

• 可能的欺诈检测：数据挖掘有利于企业检测潜在的欺诈活动。 例如，对 POS 数据的分析可以让零售商深入了解过去的欺诈交易，从而进行某种形式的模式检测。 银行和其他金融机构使用此类技术来识别可能存在缺陷的客户。
• 营销优化：通过收集与旧活动相关的数据，公司可以找出哪些对他们有效，哪些无效。 这使他们能够提出基于个性化的更具吸引力的营销技术。
• 改进决策：数据挖掘使企业能够做出更明智的决策，而不仅仅是依靠他们的经验或直觉。 例如，直觉可能会说某个特定产品因为其价格点而没有销售。 另一方面，分析可以揭示这实际上是因为分销渠道较少。 这样的洞察力使企业能够解决根本问题。
• 提高团队凝聚力：数据挖掘对于内部事务和面向客户的外部操作一样有用。 使用数据，公司可以了解员工的行为和敬业度，相应地奖励他们，或者在需要时帮助他们成长。 从这个意义上说，数据挖掘可以帮助提高整体团队凝聚力。

真实场景中的数据挖掘

从中小型企业到大型企业——实际上，今天的每个组织都以一种或另一种方式从数据挖掘中受益。 他们降低了成本，增加了收入，增强了客户服务，并聚集了更多的客户。 以下是一些真实世界的用例，其中数据挖掘被证明是组织的游戏规则改变者：

让我们看一些公司如何将数据转换为美元的真实示例。

• 使用正确的跟进策略将转化率提高 40%：Envelopes 通过为客户找出正确的邮寄策略来提高客户保留率。 在分析跳出率并找出客户离开网站的模式后，他们决定在访问者跳出网站 48 小时后发送电子邮件——这使他们的转化率比在一天内发送后续电子邮件高 40%！
• 产品设计改进和提高市场份额：一家大型 CPG 公司希望提高其牙科护理产品的市场份额。 为此，他们与一家数据分析公司合作，从不同来源挖掘数据，包括他们自己的 AWS 数据库和社交平台。 他们使用文本和回归分析（包括其他技术）分析了超过 250,000 种客户行为模式。
• 购物篮分析：购物篮分析使用关联来帮助识别个人客户可能购买的商品。 这方面的一个例子是亚马逊的推荐引擎，它分析用户历史、废弃和履行的购物车、推荐网站等数据以提供个性化广告。

正如我们所看到的，数据挖掘在各种规模的不同组织中都有使用。 这直接反映在对数据挖掘和分析领域感兴趣的人可以获得的机会和职业道路上。 数据挖掘作为收集急需见解的工具的重要性不会很快消失，即将到来的趋势就是证明。 让我们看一下！

数据挖掘趋势和最新发展

迄今为止，模式检测、分类、聚类、回归分析等技术已被广泛使用。 然而，持续的技术进步不断带来新的东西。 以下是数据挖掘的一些趋势，它们希望解决我们之前谈到的挑战，同时提供更好的数据集进行分析。

• 解决安全挑战：在过去出现各种安全问题之后，数据挖掘在保持数据安全方面变得更加谨慎。
• 分布式数据挖掘：由于当今数据存储在不同的位置和设备中，因此正在开发复杂的算法和技术来挖掘这些不同的数据，并使其保持一致和结构​​化以进行分析。
• 空间数据挖掘：空间数据挖掘与地理、天文和环境数据有关，以寻找有关拓扑和地理的模式和见解。 这对于从事地图业务、旅行、导航或政府服务的企业非常有用。

综上所述

数据挖掘是精细数据分析过程的第一步。 因此，把它做好是极其重要的。 挖掘数据的问题可能导致机器学习模型的错误训练，从而导致结果不准确。 因此，数据挖掘是应该谨慎从事的事情。 这就是为什么对数据挖掘专业人员的需求不断增加的原因。

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