什么是数据挖掘？

要作出明智的业务决策，获取预期利润，前提是必须收集大量公共网络数据。但如果随后没有正确使用数据，那么提取数据就毫无意义。那么如何正确使用呢？ 

答案就是数据挖掘。请耐心往下看，我们将解释什么是数据挖掘，以及如何用它来优化业务运营、削减成本和改善与客户的关系。 

什么是数据挖掘？

数据挖掘是对收集的数据集进行高级分析。这基本就是您的数据收集流程（例如网络爬虫）之后所进行的下一个步骤。

来看以下数据挖掘示例：假设您从电子商务网站使用数据提取工具抓取了大量产品定价数据，并且希望用这些数据来帮助调整定价策略。因此，您首先要分析和了解它，换句话说，要进行数据挖掘。 

数据挖掘：操作流程

数据挖掘过程包括一系列流程阶段：从数据收集到有价值见解的可视化。主要目标是通过观察、关联和相关性来描述数据。 

数据挖掘通常涉及四个关键步骤：定义目标、规划收集的数据、应用算法和评估结果。 

设定业务目标

明确定义业务目标对于成功进行数据挖掘结果至关重要。数据团队（分析师、科学家和工程师）必须与其他业务利益相关者合作描述业务问题，形成有意义的数据问题和框架。有时，分析师还需要其他意见和建议来帮助充分理解背景。 

数据准备

脑子里有了明确的业务问题，数据专家便可以快速确定哪些信息可以回答相关问题。收集数据后，他们会删除重复项和查找缺失值，这就是清理数据。 

有的数据集可能需要最小化维度，以免以后计算延迟。由数据科学家来决定如何保留基本特性，以确保模型的准确性。

模式挖掘

根据选择的数据分析类型，数据科学家会检查诸如序列、关联或相关性等关系。高频模式可能适用性更广，数据集中的特定偏差甚至可以反映出潜在欺诈领域。

在模式挖掘过程中，可以通过深度学习数据挖掘算法对数据集进行分类或聚类。  如果数据输入被标记（监督学习），系统会将分类模型应用于分组数据或回归以预测特定分配发生的可能性。

如果数据集没有被标记（无监督学习），系统会比较单独的数据点以探索相似性并根据这些特征对其进行分类。 

结果评估

数据被分组后，该评估和解释结果了。有助于实现公司目标的结果，在评估时必须满足以下标准：有效性、新颖性、有用性和可理解性。 

数据挖掘方法

在数据挖掘过程中，您可以采用一系列方法。最常见的数据挖掘用例是模式或异常识别，可以通过几种方法来实现。 

现在我们来简要了解最流行的数据挖掘方法。 

关联规则 

这是一种基于 if-then（“如果-那么”）规则的方法，用于发现数据集中元素之间的关系。关联规则包括两个标准：支持度和置信度。支持度评估数据集中特定组件的频率，而置信度则显示 if-then 语句的正确次数。 

神经网络

这一方法旨在通过节点层模拟人脑之间的交互来训练数据。节点包括输入、权重、偏差和输出。如果输出值超过设定的阈值，则将信息传递到下一层。 

这样，神经网络结合监督一起学习这个映射函数并根据损失函数对其进行调整。当损失函数接近零时，我们可以相信模型准确。 

分类

这种方法将元素按数据挖掘过程中的设计分为不同类别。分类的一些实例包括决策树、k-近邻算法（k-NN 算法）和逻辑回归。 

聚类

这种数据挖掘方法将同质组件放入基于数据挖掘应用程序的集群中。这种方法的实例包括层次聚类、k-均值聚类和高斯混合。 

回归

这是识别数据之间关系的另一种方法，需要根据特定变量对数据值进行预测。例如，我们将采用线性回归、多元回归或决策树。

序列分析

在某些数据挖掘用例中，分析师会寻找将一组事件或值导致后续事件或值的模式。 

数据挖掘的好处

一般来说，数据挖掘给企业带来的好处都是围绕探索数据集中隐藏的资料、趋势、关系和异常。将所有这些结合起来有利于优化决策过程和战略规划。 

数据挖掘的具体优势如下： 

• 营销和销售效率。营销人员和销售人员都可以受益于数据挖掘，从而更好地了解客户行为和偏好。这有助于开发有针对性的营销活动、提高潜在客户转化率以及更有效地向现有客户销售产品或服务。 

• 供应链改进。公司在了解市场趋势时，可以轻松预测产品需求并处理所有供应。最重要的是，您可以通过数据来优化仓库、配送和其他物流操作。 

• 优质客户支持。企业可以快速识别客户问题，并在与客户的电话和在线聊天中使用这些信息。 

• 强大的风险管理方法。风险经理和业务主管可以有效评估和管理公司的财务、法律、网络安全和其他风险。 

• 降低成本。数据挖掘可以节省公司的资源，确保流程的运营效率并最大限度地减少不必要支出。 

总体而言，如果您将数据挖掘流程部署到业务运营中，可能会带来更高收入和利润，同时形成优于相关领域中对手公司的竞争优势。 

网络抓取与数据挖掘

根据我们已经讨论过的内容，您可能已了解网络抓取与数据挖掘的区别。网络抓取是指从互联网上进行数据提取并将数据以易于分析的格式存放的过程。

而数据挖掘不再涉及任何数据收集。它是在数据到位后以方便的格式对数据执行的操作：准备数据、寻找模式以及评估结果。

总结 

从网络收集数据后，必须进行数据挖掘。它可以在营销、客户服务、销售、风险管理等方面为公司带来显著优势。

将所有这些优点结合起来，可以帮助您利用数据挖掘作出明智的业务决策，带来利润和收入。 

如果您想了解更多关于数据的知识，请查看我们关于数据归一化和经济高效的数据采集的博文。