在當今的大數據時代，數據來源越來越多，包括網站、企業應用、社交媒體、移動設備和物聯網以及物聯網產生的越來越多的數據。對于企業來說，如何從這些數據中獲得真正的業務價值變得越來越重要，數據挖掘是數據分析過程中有針對性的環節。優秀的數據分析師將使用智能挖掘操作，使復雜的數據更加方便。

術語中數據挖掘通常用于收集、提取、存儲和分析數據等各種大型數據處理活動。它還可以用來幫助改進應用程序和技術的決策，如人工智能、機器學習和商業智能。

今日我們就來談談數據挖掘技術能給企業帶來什么。

發現有價值的數據

一、數據挖掘的定義

數據挖掘是指通過大量的程序，通過數據分析確定趨勢和模式，建立關系，從而解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量、不完整的、噪音的、模糊的、隨機的數據中提取出來的。而人們事先不知道的是一種潛在有用的數據和知識過程。

二、與數據分析的區別

數據分析和數據挖掘都是從數據庫中發現知識的，所以我們稱之為數據分析和數據挖掘。但是嚴格來說，數據挖掘才是真正意義上的數據庫中的知識發現(Knowledge?discovery?in?database，KDD)。

數據分析以數據庫為基礎，通過統計、計算、抽樣等相關方法從數據庫中獲取數據表示的知識，即從數據庫中獲取一些有代表性的信息。數據挖掘是通過機器學習或數學算法從數據庫中獲取深層知識(如規則或屬性間預測)的技術。

三、數據挖掘，有利有弊

數據挖掘原則上可應用于任何類型的數據存儲庫和瞬態數據(如數據流)，如數據庫、數據倉庫、數據市場、事務數據庫、空間數據庫(如地圖)、工程設計數據(如建筑設計)、多媒體數據(文本、圖像、視頻、音頻)、網絡、時間序列數據庫。

因此，數據挖掘具有以下特點:

1、數據集大而不完整。

數據挖掘所需的數據集非常大。數據集越大，得到的規律就越接近正確的實際規律，結果就越準確。此外，數據往往不完整。

2、數據不準確。

數據挖掘的不準確性主要是由噪聲數據引起的。例如，在業務中，用戶可能會提供虛假數據；在工廠環境中，正常數據經常受到超過正常值的電磁或輻射干擾。這些異常和絕對不可能的數據被稱為噪聲，這將導致數據挖掘不準確。

3、數據模糊隨機。

數據挖掘模糊隨機。這里的歧義可能與不準確有關。由于數據不準確，我們只能從整體上觀察數據，或者由于隱私信息，我們不能知道一些具體的內容。此時，如果我們想做相關的分析操作，我們只能做一些一般的分析，不能做出準確的判斷。

對數據的隨機性有兩種解釋。一是收集數據的隨機性；我們不知道用戶填寫了什么。第二，分析結果是隨機的。若將數據交給機器進行判斷和學習，則所有操作均屬于灰箱操作。

由此可見，數據挖掘作為一種強大的工具，有其優缺點。只有在適當的時候使用，我們才能事半功倍。

四、業務數據挖掘技術的可持續發展不容忽視

1、開發模型更方便

多年來，首要原則模型(first-principlemodels)是科學工程領域最經典的模型。比如想知道一輛車從起步到穩定速度的距離，首先要計算從起步到穩定的時間、穩定的速度、加速度等參數；然后利用牛頓第二定律(或其他物理公式)建立模型；最后，根據車輛的多次試驗結果，列出方程組來計算模型參數。

通過這個過程，你就相當于學習了一門知識——汽車從起步到穩定速度的具體型號。然后將車輛的啟動參數輸入模型，自動計算車輛達到穩定速度前的行駛距離。

然而，在數據挖掘的思想中，知識學習不需要建模具體問題的專業知識。如果我記錄了100種車型和性能相似的車輛從起步到穩定速度的距離，我可以計算出這100個數據的平均值并得到結果。顯然，這個過程直接面向數據，或者我們直接從數據開發模型。

這實際上是對人們最初學習過程的模擬。例如，如果你想預測一個人跑100米需要多長時間，你必須估計像他這樣的人跑100米需要多長時間，而不是使用牛頓定律。

2、計算機技術的成熟

數據挖掘理論涉及面廣，其實來自很多學科。例如，建模部分主要來自統計和機器學習。統計方法由模型驅動，通常建立能夠產生數據的模型；機器學習是由算法驅動的，它允許計算機通過執行算法來發現知識。

隨著互聯網工具的發展，共享和合作的成本大大降低。我們每天用手機聊天、購物、刷短視頻、看新聞等日常無意行為，為互聯網行業提供大量數據。這些數據通常收集并存儲在大型數據存儲庫中。沒有強大的工具，我們無法理解它們。數據挖掘技術的出現解決了這個問題。它可以從海量數據中提取有價值的信息，作為決策的重要依據。

3、預測企業的生產和銷售

數據挖掘的真正價值在于可以以數據中的模式和關系的形式挖掘隱藏的寶石，可以用來預測對企業的重大影響。比如一個公司確定某個特定的營銷活動，導致某個特定型號的產品在國內某些地區銷量很高，但在其他地區沒有，那么以后可以重新調整廣告活動，實現最大回報。

該技術的優勢可能因業務類型和目標而異。例如，零售業的銷售和營銷經理可能會以不同的方式挖掘客戶信息，以提高轉化率，這與航空公司或金融服務業非常不同。

無論哪個行業，過去應用于銷售模式和客戶行為的數據挖掘都可以用來創建模型來預測未來的銷售和行為。數據挖掘也有助于消除可能危害企業的活動。例如，您可以使用數據挖掘來提高產品安全性或檢測保險和金融服務交易中的欺詐行為。

四、數據挖掘工具

數據挖掘系統可以獨立于數據倉庫系統。但為了提高挖掘效率，一般以數據倉庫為基礎，利用挖掘算法從準備好的數據中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，降低風險，做出正確的決策。

預測未來不是依靠任何法術或天書，而是采用科學的方法和先進的Smartbi數據挖掘科學平臺，分析和挖掘隱藏在大量數據中的秘密，揭示數據之間的關系，判斷事務發展趨勢。

傳統的數據分析揭示了已知的。過去的數據關系，而數據挖掘揭示了未知的。未來的數據關系；傳統的數據分析采用計算機技術，而數據挖掘不僅采用計算機技術，還涉及統計、模型算法等技術。因為數據挖掘發現了未來的信息，所以主要用于預測！預測公司未來的銷量，預測產品未來的價格等。

Smartbi數據挖掘科學平臺提供一站式數據挖掘服務，涵蓋數據預處理、機器學習算法應用、模型訓練、評估、部署和服務發布的全生命周期。

它廣泛應用于各個領域，包括企業運營、生產控制、市場分析、工程設計、城市規劃和科學探索，從大量數據中挖掘出有用的信息和知識，以更好地指導我們的工作；該功能具有以下特點:

1.Spark分布式云計算。

2.直觀的流式建模和拖拽操作。

3.實用統計分析。探索可視化數據。

4.預測、聚類等成熟機器學習算法。

5.算法極簡配置，門檻低。

6.支持Python擴展。

7.模型集中管理，易于發布到BI平臺。

編輯：jq