在当今的大数据时代，数据来源越来越多，包括网站、企业应用、社交媒体、移动设备和物联网产生的越来越多的数据。对于企业来说，如何从这些数据中获取真正的商业价值变得越来越重要，而数据挖掘是数据分析过程中有针对性的环节。优秀的数据分析师会利用智能挖掘操作，让复杂的数据变得更加便捷。

术语数据挖掘通常用于各种大规模数据处理活动，例如收集、提取、存储和分析数据。它还可以用于帮助改善应用和技术决策，如人工智能、机器学习和商业智能。

今天，我们来谈谈数据挖掘技术能给企业带来什么。

发现了有价值的数据

一、数据挖掘的定义

数据挖掘是指通过大量的程序和数据分析，确定趋势和模式，建立关系，从而解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量不完整、有噪声、模糊和随机的数据中提取出来的。人们事先不知道的是一个潜在有用的数据和知识过程。

二。与数据分析的区别

数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识，所以我们称之为数据分析和数据挖掘。但严格地说，数据挖掘是数据库中的知识发现(KDD)。

数据分析是以数据库为基础，通过统计、计算、抽样等相关方法从数据库中获取数据表示的知识，即从数据库中获取一些有代表性的信息。数据挖掘是通过机器学习或数学算法从数据库中获取深层知识(如规则或属性间预测)的技术。

三。数据挖掘，优势和劣势

数据挖掘原则上可以应用于任何类型的数据仓库和瞬态数据(如数据流)，如数据库、数据仓库、数据市场、交易数据库、空 inter-database(如地图)、工程设计数据(如建筑设计)、多媒体数据(文本、图像、视频、音频)、网络和时间序列数据库。

因此，数据挖掘具有以下特点:

1。数据集很大而且不完整。

数据挖掘所需的数据集非常大。数据集越大，得到的规则越接近正确的实际规则，结果越准确。此外，数据往往不完整。

2。数据不准确。

数据挖掘的不准确性主要是由噪声数据引起的。比如在商业上，用户可能提供虚假数据；在工厂环境中，正常数据经常受到超过正常值的电磁或辐射的干扰。这些异常的、绝对不可能的数据被称为噪音，会导致数据挖掘不准确。

3。数据是模糊和随机的。

数据挖掘具有模糊性和随机性。这里的模糊可能与不准确有关。因为数据不准确，只能从整体上观察数据，或者因为私人信息，无法了解一些具体内容。此时，如果要做相关分析，只能做一些大概的分析，无法做出准确的判断。

数据的随机性有两种解释。第一，收集数据的随机性；我们不知道用户填写了什么。第二，分析结果具有随机性。如果把数据交给机器去判断和学习，所有的操作都是灰箱操作。

因此，作为一种强有力的工具，数据挖掘有利也有弊。只有用对了时间，才能事半功倍。

四。商业数据挖掘技术的可持续发展不容忽视

1。开发模型更方便

多年来，第一原理模型是科学工程领域最经典的模型。比如你想知道一辆车从起步到稳速的距离，首先要计算出从起步到稳速的时间、稳速、加速等参数；然后用牛顿第二定律(或者其他物理公式)建立模型；最后根据多次整车试验结果，列出方程计算模型参数。

通过这个过程，你相当于学习了一门知识——汽车从起步到稳定速度的具体型号。然后将车辆的起步参数输入到模型中，自动计算出车辆达到稳定速度前的行驶距离。

然而，在数据挖掘的思想中，知识学习不需要对特定问题建模的专业知识。如果我记录100种性能相近的车辆从起步到稳定速度的距离，就可以计算这100个数据的平均值，得出结果。显然，这个过程是直接面向数据的，或者我们可以直接从数据中开发模型。

这其实是对人最初学习过程的模拟。比如，你想预测一个人跑100米需要多长时间，你必须估算出像他这样的人跑100米需要多长时间，而不是用牛顿定律。

2。计算机技术的成熟

数据挖掘理论涵盖的范围很广，实际上它来自于很多学科。比如建模部分，主要来源于统计学和机器学习。统计方法是由模型驱动的，通常会建立能够产生数据的模型。机器学习是算法驱动的，它允许计算机通过执行算法来发现知识。

3。预测企业的生产和销售情况

数据挖掘的真正价值在于，可以在数据中以模式和关系的形式挖掘出隐藏的宝石，可以用来预测对企业的重大影响。例如，如果一个公司确定了一个特定的营销活动，导致某种型号的产品在中国的某些地区销量很高，而在其他地区却没有，那么它可以在未来重新调整广告活动，以实现最大回报。

这项技术的优势可能因业务类型和目标而异。比如零售行业的销售和营销经理，可能会通过不同的方式挖掘客户信息来提高转化率，这和航空空公司或者金融服务有很大的区别。

无论在哪个行业，过去应用于销售模式和客户行为的数据挖掘都可以用来创建模型，预测未来的销售和行为。数据挖掘还有助于消除可能损害企业的活动。例如，您可以使用数据挖掘来提高产品安全性或检测保险和金融服务交易中的欺诈行为。

四。数据挖掘工具

数据挖掘系统可以独立于数据仓库系统。然而，为了提高挖掘的效率，基于数据仓库，一般使用挖掘算法从准备好的数据中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，降低风险，做出正确的决策。

预测未来不依赖任何魔法或天书，而是利用科学的方法和先进的Smartbi数据挖掘科学平台，分析和挖掘隐藏在大量数据中的秘密，揭示数据之间的关系，判断交易的发展趋势。

传统的数据分析揭示了已知的。过去的数据关系，而数据挖掘揭示了未知。未来数据关系；传统的数据分析使用计算机技术，而数据挖掘不仅使用计算机技术，还涉及统计学、模型算法等技术。因为数据挖掘发现了未来的信息，所以主要用于预测！预测公司未来的销售情况，预测产品未来的价格等。

Smartbi数据挖掘科学平台提供一站式数据挖掘服务，覆盖数据预处理、机器学习算法应用、模型训练、评估、部署、服务发布全生命周期。

它广泛应用于企业运营、生产控制、市场分析、工程设计、城市规划和科学探索等各个领域，从大量的数据中挖掘有用的信息和知识，更好地指导我们的工作。该功能具有以下特点:

1.Spark分布式云计算。

2.直观的流程建模和拖放操作。

3.实用统计分析。探索视觉数据。

4.预测、聚类等成熟的机器学习算法。

5.算法极小，阈值低。

6.支持Python扩展。

7.该模型是集中管理的，易于发布到BI平台。

Smartbi预测分析智能软件收集了50+个数据挖掘算法组件，主要包括分类、聚类、关联规则、回归等丰富的算法组件。支持Java和Python算法扩展，定制用户场景。

在企业发展的过程中，产生的数据是不断增加的。好的数据挖掘工具能够对企业的数据进行有效的处理和分析，从而让“啄木鸟般”的查漏补缺，让企业更加健康的发展，通过数据挖掘进行预测和分析，更好的把握未来趋势。[/s2/]