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TUhjnbcbe - 2025/6/22 20:46:00

近十年来,随着计算机处理能力和速度的显著提高,我们逐渐能够从繁琐且耗时的手动式数据分析,转变成为快速便捷的自动化方法。面对被收集到的数据集日趋增长,能够发现的信息相关性也日益复杂,目前各大零售商、银行、制造商、医疗保健公司,都在通过数据挖掘技术,在发现价格变化、促销策略、用户偏好、消费习惯、以及支付风险等方面,针对业务模型、收入、运营、以及客户关系产生深远的影响。不过,随着各个公司能够获取数据能力的增强,它们会碰到如何充分利用好海量的结构化与非结构化数据,促进业务增长等新问题。而这些往往需要数据科学家的协助与实现。

什么是数据挖掘?

从业务角度而言,我们将分析大数据,发现商业智能,协助公司解决现实问题,减轻风险,以及抓住新机遇的过程,统称为数据挖掘。而在计算机科学中,它是在大量数据中,发现实用的模式、及其相互关系的过程。它通常涉及到将统计学、人工智能(AI)工具、以及数据库管理相结合,通过对大型数据集予以分析,查找潜藏的异常情况,发现数据模式与相关性,将原始数据转化为实用信息,进而实现结果预测。

数据挖掘过程的基本步骤

收集数据,将其加载到数据仓库中。

在本地服务器或云端,存储与管理数据。

业务分析师、管理团队和IT专业人员通过访问数据,以确定该如何规整数据。

应用软件根据特定的需求,对数据进行排序。

以图形或表格等形式,向最终用户共享或展示数据。

为了及时获取可靠的分析结果,我们通常需要通过如下六个步骤,对数据进行结构化:

(1)业务理解

全面了解当前的业务状况、项目的主要目标、以及成功的标准等方面。

(2)数据理解

确定解决问题所需的数据,并从所有可用来源收集数据。

(3)数据准备

为满足业务需求,准备适当的数据格式,防范数据出现丢失或重复等质量问题。

(4)建模

使用算法,识别出数据中的潜在模式。

(5)评估

评估给定模型所产生的效果与业务目标之间的差距。为了获得最佳结果,我们通常需要一个迭代的过程,来找到最佳算法。

(6)部署

将输出的结果提供给决策者。

数据挖掘的技术

目前,企业可以使用如下多种数据挖掘技术,来从原始数据中获取有价值的洞见:

(1)模式跟踪

模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。它旨在通过识别和监视数据中的趋势或模式,以对业务成果形成智能推断。例如,企业可以用它来识别销售数据的发展趋势。如果发现某种产品在某些特定人群中的销售情况,要好于其他产品,那么该企业便可以据此来创建类似的产品或服务,甚至只是简单地为此类人群增加原始产品的库存。

(2)数据清理和准备

作为数据挖掘过程中的一个重要环节,我们必须对原始数据进行清理和格式化,以用于各种后续的分析。具体而言,数据的清理和准备工作包含了:数据建模,转换,迁移,集成和聚合等各种元素。这是理解数据基本特征和属性,进而确定其最佳用途的必要步骤。

(3)分类

基于分类的数据挖掘技术,主要涉及到分析各种类型数据之间的关联属性。一旦确定了数据类型的关键特征,企业便可以对它们进行分类。企业可以据此判定是该保护,还是该删除某些个人身份信息。

(4)异常值(Outlier)检测

异常值检测可被用于识别数据集中的异常情况。企业在发现数据中异常值后,可以通过防范此类事件的发生,以顺利实现业务目标。例如,信用卡系统在某个特定时段出现使用和交易的高峰,那么企业便可以通过分析了解到,可能是由于“大促”所致,并为将来的此类活动做好资源上的事先部署与准备。

(5)关联

关联是一种与统计学相关的数据挖掘技术。它旨在建立某些数据与其他数据、或数据驱动型事件的联系。它与机器学习中的“共现(co-occurrence)”概念相似,即:某个基于数据的事件的发生概率,是由另一个事件的存在性所标识的。例如,用户购买汉堡这一行为,往往会伴随着购买薯片的可能性。两者之间有着较强的关联性,却又不是绝对的伴生关系。

(6)聚类

聚类是一种依靠可视化方法,来理解数据的分析技术。聚类机制使用图形或颜色,来显示数据在不同类别指标下的分布情况。通过图形式的聚类分析,用户可以直观地获悉数据随业务目标发展的趋势。

(7)回归

作为一种简单的白盒技术,回归技术可被用于识别出,数据集中变量之间的因果关系、或相关性质。它在数据建模和预测等方面非常实用。

(8)顺序模式

此类数据挖掘技术

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