什麼是數據挖掘：範圍、職業機會

某種形式或形式的數據不斷地圍繞著我們。 無論是在我們的智能手機還是筆記本電腦上，我們使用的任何應用程序都會產生大量有價值的數據。 這些數據對於希望收集見解和製定業務決策的公司非常有益。

因此，數據分析已成為所有公司的絕對救星，並幫助他們做出更多經過深思熟慮的決策。 然而，數據分析有點像數據科學過程的最後階段。 這一切都始於正確收集和收集數據，這就是所謂的數據挖掘。 如果您是數據分析和數據科學的初學者， upGrad 的數據科學課程絕對可以幫助您深入了解數據和分析的世界。

數據挖掘的過程並不像看起來那麼容易，如果你是從這個領域開始的，你需要知道數據挖掘的所有內容、方法和原因。 通過本文，我們將帶您了解各種細微差別，這些細微差別將幫助您以更嚴格的方式理解數據挖掘的基礎知識。

數據挖掘的目的是什麼？

數據挖掘的目的是從不同的來源收集數據並將它們集中在一個引擎蓋下。 挖掘就是收集數據，將其轉化為適當的格式，對其進行處理並從中提取相關見解。

數據挖掘有助於從大量數據中檢測趨勢、預測結果、為目標受眾建模，並收集有關客戶行為和情緒的深刻信息。 利用這些見解，公司可以做出相應的調整併提供最好的服務。

讓我們深入了解不同的數據挖掘操作！

數據挖掘如何工作？

數據挖掘是一個循序漸進的過程，大致包括以下階段：

• 通過選擇所需的數據類型來構建目標數據集。
• 探索數據並對其進行預處理以使其格式一致。
• 通過創建分割規則、清除噪聲、執行異常檢查、填充缺失值等來準備數據。
• 終於到了在挖掘的數據上使用機器學習算法來完成任務的階段！

談到機器學習，以下是一些經常使用的學習算法類型：

• 監督機器學習算法
  • 用於結構化數據的排序和排列。
  • 分類方法用於找出已知模式，然後應用於新信息（例如，將輸入的電子郵件信件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件）。
  • 然後，執行回歸以預測特定值，如溫度、速率等。
  • 回歸完成後，進行歸一化以展平數據集的自變量並將數據重組為更具凝聚力的形式。
• 無監督機器學習算法
  • 用於探索未標記的不同數據集。
  • 聚類過程用於形成具有不同模式的相似數據的聚類/組/結構。
  • 關聯規則用於識別輸入數據變量之間的關係。
  • 總結然後用於報告發現和可視化數據。
• 半監督機器學習算法：這種方法結合了監督和非監督機器學習算法。
• 神經網絡學習：神經網絡從構成我們大腦結構和功能的生物神經元網絡中汲取靈感。 這些是用於構建自學習模型以處理更複雜的任務和操作的更複雜的系統。

最常用的數據挖掘技術

上面列出的方法用於使機器能夠自行學習。 這些步驟涉及基於以下技術的各種統計和模式識別策略：

• 分類和聚類：這是在數據集中發現組、聚類的過程。 在監督學習的情況下使用分類，而在無監督學習的情況下使用聚類。 例如，根據客戶在過去一個月的購買情況，您可以將其分為“低支出”和“高支出”，然後基於此分類（或聚類），您可以針對這些細分優化營銷策略團體。
• 模式檢測：跟踪和檢測模式涉及以特定間隔識別數據集中的偏差。 例如，網站流量可能會在一天中的特定時間達到峰值。 這些模式揭示了很多關於人們如何與服務互動的信息。
• 關聯：關聯是跟踪模式和分析依賴關係和關聯的過程。 例如，客戶在購買手機後往往會購買手機保護套——這種簡單的關聯對營銷活動很有用。
• 回歸分析：回歸分析就是識別各種變量並分析它們對您正在研究的指標的影響。 例如，冷飲的銷量將與溫帶直接相關。
• 異常值檢測：異常值是那些與大量其他數據具有看似不同特徵的數據值。 檢測和消除此類異常值對於準確的數據分析至關重要。
• 預測：數據挖掘可以幫助構建預測模型，該模型可以在以後預測自變量在未來可能如何修改。 例如，電子商務企業可以使用客戶和銷售數據來開發預測哪些產品可能被退回或更換的模型。

顯然，數據挖掘對許多事情都非常有用。 稍後我們將看到使用數據科學時的各種範圍和機會。 現在，讓我們談談數據挖掘的一些挑戰。

從世界頂級大學在線學習數據分析課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。

數據挖掘的挑戰

如果您剛剛開始使用數據分析並熟悉數據挖掘，那麼了解該領域面臨的各種挑戰非常重要。 以下是您應該注意的一些此類挑戰！

多餘的數據

這是一個顯而易見的挑戰，但無論如何都必須重申。 隨著時間的推移，數據庫變得越來越大，越來越分散，並且越來越難以全面理解它們。 這一挑戰以三種方式呈現：

• 通過識別重要因素和要素來分割數據。
• 通過消除異常值、填充缺失值等來過濾噪聲。
• 激活將所有收集到的信息整合到業務流程中的數據。

上述所有三個步驟都需要成功解決某些或其他機器學習算法。

隱私和安全問題

數據挖掘直接處理易於識別的數據和信息。 因此，隱私和安全一直是更大的挑戰之一。 此外，鑑於數據盜竊和洩露的歷史，對任何形式的數據收集往往存在一定的不信任。

除此之外，由於 GDPR，在歐盟使用收集的數據方面有嚴格的合規性和法規。 這也讓數據挖掘和收集業務發生了翻天覆地的變化。 如果你真的想一想，你就會意識到數據挖掘是如何輕鬆變成一種監視形式的。 您可以了解用戶行為、消費習慣、與廣告的互動以及更多可用於好的和壞的目的的信息。 採礦和監視之間的細線在於目的。 數據挖掘始終致力於提供更好的用戶體驗。

因此，至關重要的是要確保所有挖掘的數據不會在未經許可的情況下被更改、修改或訪問。 以下是可以採取的一些步驟來確保：

• 加密機制
• 不同的訪問級別和權限
• 對網絡進行一致的安全審計。
• 個人責任和犯罪的明確後果。

數據訓練集

為了使最終的機器學習算法更有效，應該為機器提供足夠數量的數據以滿足所需的原因。 由於以下主要原因，這當然是說起來容易做起來難：

• 數據集不具有代表性。 例如，考慮診斷患者的規則。 必須存在具有各種組合的廣泛用例，以提供所需的靈活性。 因此，如果這些規則是基於對成人的診斷，那麼它們對兒童的應用將是不准確的。
• 缺少邊界案例。 邊界案例確保機器清楚地知道一件事與另一件事之間的區別——例如，貓和狗之間的區別。 機器需要具有一組特定於這兩個類的屬性。 此外，還必須有一個例外列表。
• 缺乏足夠的信息。 為了獲得適當的訓練效率，需要為算法提供足夠的數據，這些數據具有明確定義的對像類別和條件。 此過程中的模糊性通常會導致數據整體混亂。 例如，如果區分貓和狗的特徵集過於模糊，機器可能會將兩者都標記為“哺乳動物”。

數據集的準確性

為了值得解決業務問題，挖掘的數據必須完整、準確和可靠。 如果不滿足這些因素，數據通常會指向錯誤的解決方案。 有許多算法旨在幫助您檢查準確性、可靠性和完整性。 但是，整個事情在很大程度上取決於您對需要哪些信息以及需要執行哪些操作的理解。

數據集中的噪聲

使用數據挖掘時，嘈雜的數據是最大的挑戰之一。 將噪音視為對業務運營沒有任何價值的事物。 因此，在處理任何重要的算法或流程之前，必須將其過濾掉，以確保主要工作集中在用戶數據上，而不是噪音上。 數據中的噪音是針對特定問題的，因此在您的情況下，任何不能為您提供所需信息的此類數據都會對您產生噪音。

除了噪聲之外，您還需要處理以下兩件事——缺失值和損壞的值。

這兩個因素都會影響您最終結果的質量，進而影響您的業務決策。 無論您是在執行預測、分類還是分割——嘈雜或缺失的值都會讓您陷入完全不同的方向。

現在，更詳細地討論數據挖掘的範圍，讓我們探索數據挖掘對企業的好處。 我們還將看到現實生活中數據挖掘的各種示例和一些主要趨勢——這將使您了解在數據挖掘領域等待您的職業機會！

數據挖掘對企業的好處

除了幫助企業做出數據驅動決策的總體好處之外，還有數據挖掘的其他一些好處。 這些好處可以幫助企業改善客戶體驗和關係並加強與團隊的聯繫！

• 可能的欺詐檢測：數據挖掘有利於企業檢測潛在的欺詐活動。 例如，對 POS 數據的分析可以讓零售商深入了解過去的欺詐交易，從而進行某種形式的模式檢測。 銀行和其他金融機構使用此類技術來識別可能存在缺陷的客戶。
• 營銷優化：通過收集與舊活動相關的數據，公司可以找出哪些對他們有效，哪些無效。 這使他們能夠提出基於個性化的更具吸引力的營銷技術。
• 改進決策：數據挖掘使企業能夠做出更明智的決策，而不僅僅是依靠他們的經驗或直覺。 例如，直覺可能會說某個特定產品因為其價格點而沒有銷售。 另一方面，分析可以揭示這實際上是因為分銷渠道較少。 這樣的洞察力使企業能夠解決根本問題。
• 提高團隊凝聚力：數據挖掘對於內部事務和麵向客戶的外部操作一樣有用。 使用數據，公司可以了解員工的行為和敬業度，相應地獎勵他們，或者在需要時幫助他們成長。 從這個意義上說，數據挖掘可以幫助提高整體團隊凝聚力。

真實場景中的數據挖掘

從中小型企業到大型企業——實際上，今天的每個組織都以一種或另一種方式從數據挖掘中受益。 他們降低了成本，增加了收入，增強了客戶服務，並聚集了更多的客戶。 以下是一些真實世界的用例，其中數據挖掘被證明是組織的遊戲規則改變者：

讓我們看一些公司如何將數據轉換為美元的真實示例。

• 使用正確的跟進策略將轉化率提高 40%：Envelopes 通過為客戶找出正確的郵寄策略來提高客戶保留率。 在分析跳出率並找出客戶離開網站的模式後，他們決定在訪問者跳出網站 48 小時後發送電子郵件——這使他們的轉化率比在一天內發送後續電子郵件高 40%！
• 產品設計改進和提高市場份額：一家大型 CPG 公司希望提高其牙科護理產品的市場份額。 為此，他們與一家數據分析公司合作，從不同來源挖掘數據，包括他們自己的 AWS 數據庫和社交平台。 他們使用文本和回歸分析（包括其他技術）分析了超過 250,000 種客戶行為模式。
• 購物籃分析：購物籃分析使用關聯來幫助識別個人客戶可能購買的商品。 這方面的一個例子是亞馬遜的推薦引擎，它分析用戶歷史、廢棄和履行的購物車、推薦網站等數據以提供個性化廣告。

正如我們所看到的，數據挖掘在各種規模的不同組織中都有使用。 這直接反映在對數據挖掘和分析領域感興趣的人可以獲得的機會和職業道路上。 數據挖掘作為收集急需見解的工具的重要性不會很快消失，即將到來的趨勢就是證明。 讓我們看一下！

數據挖掘趨勢和最新發展

迄今為止，模式檢測、分類、聚類、回歸分析等技術已被廣泛使用。 然而，持續的技術進步不斷帶來新的東西。 以下是數據挖掘的一些趨勢，它們希望解決我們之前談到的挑戰，同時提供更好的數據集進行分析。

• 解決安全挑戰：在過去出現各種安全問題之後，數據挖掘在保持數據安全方面變得更加謹慎。
• 分佈式數據挖掘：由於當今數據存儲在不同的位置和設備中，因此正在開發複雜的算法和技術來挖掘這些不同的數據，並使其保持一致和結構化以進行分析。
• 空間數據挖掘：空間數據挖掘與地理、天文和環境數據有關，以尋找有關拓撲和地理的模式和見解。 這對於從事地圖業務、旅行、導航或政府服務的企業非常有用。

綜上所述

數據挖掘是精細數據分析過程的第一步。 因此，把它做好是極其重要的。 挖掘數據的問題可能導致機器學習模型的錯誤訓練，從而導致結果不准確。 因此，數據挖掘是應該謹慎從事的事情。 這就是為什麼對數據挖掘專業人員的需求不斷增加的原因。

如果您需要專業幫助，我們隨時為您服務。 upGrad 的商業決策數據科學專業證書課程旨在推動您在數據科學之旅中更上一層樓。

如果您正在尋找職業轉變並尋求專業幫助 - upGrad 就是您的理想之選。 我們在 85 多個國家/地區擁有穩固的學習者基礎、全球 40,000 多名付費學習者和 500,000 多名快樂工作的專業人士。 我們的 360 度職業幫助，結合全球學生的學習和頭腦風暴，讓您充分利用您的學習體驗。 立即聯繫我們，獲取有關數據科學、機器學習、管理、技術等方面的精選課程列表！