数据挖掘的概念是什么？
数据挖掘是分析大量数据以发现新模式、含义、规则、相关性、异常和未来预测的过程。术语数据挖掘也称为“数据库中的知识发现”。
数据挖掘对于未来的预测或结果很有用。此外，您还可以使用数据挖掘来构建机器学习 (ML) 模型，该模型为搜索引擎算法等人工智能 (AI) 应用程序以及 Netflix 和 Spotify 等许多应用程序的推荐提供支持。
数据挖掘对于统计学也至关重要，统计学是对数据关系的数值研究。
数据挖掘的目的是从数据库中可用的数据集中提取信息，并将该信息转换为有意义的结构化过程，以便有助于进一步使用。
现在，在下一步中，我们将弄清楚数据挖掘的过程。
数据挖掘的 5 个关键步骤
数据整合
首先，您需要从各种来源收集数据并将它们集成到一个门户（数据库）中。这些数据可以是任何东西，从有用的到不太有用的，定性的到定量的，连续的到离散的。
数据选择
与第一步一样，我们收集了数据库的数据。现在，在这一步中，我们必须标记并选择需要保留的最相关的数据。
数据清理
因为我们从各种来源收集了数据。因此，数据可能会包含一些缺失的数字、错误或不一致。因此，为了摆脱这种情况，我们需要应用不同的技术。
造型
为了首先对数据进行正确的建模，我们需要创建数据集。每个数据集都包含有关特定主题的信息。并且，下一步应该是测试数据以确认其质量。
评估
在此阶段，将以满足业务目标的方式评估数据。此外，在这个阶段，由于从流程中发现新的数据和信息，可能会出现一些新的业务需求。
在数据挖掘过程中了解业务是至关重要的部分。
现在，在博客的下一部分中，我们将了解一些最佳的数据挖掘技术。
促进业务增长的 11 种数据挖掘技术
数据仓库
如果没有适当的数据仓库系统，几乎不可能实现数据挖掘。数据仓库涉及在数据库中构建数据以供进一步使用，例如分析商业智能数据、报告等。
但数据仓库的首要任务是对数据进行排序、分类，并设置元数据以便于识别。这样做时，此时不重要的数据将被丢弃。
数据需要分类
数据分类是指将不同的数据集划分为不同的类别。这种技术就像数据聚类。
在聚类中，数据被分成不同的部分，但在数据分类中，数据被分为不同的类别。
数据分类是数据挖掘的一项非常重要的技术，因为一旦您的组织确定了数据的主要特征，他们就可以根据需要对数据进行分类。
将数据分成簇
数据聚类意味着将本质上相似的数据集组合起来。让我们通过一个例子来理解这一点。
假设我们对美国肯德基进行聚类，那么这里，肯德基芝加哥将是一个集群，芝加哥员工的电子邮件 ID 是同一组数据，将属于各自的集群。
清洁数据是关键
数据清洗是数据挖掘的一项关键技术。我们为维护数据库而收集的数据称为原始数据。而且，必须对这些原始数据进行清理和格式化以供进一步使用。
数据清理包括数据建模、数据从一个集群迁移到另一个集群、ETL（提取、转换和加载）、数据集成和聚合的各种要素。
干净的数据本身就等同于业务增长。而且，不干净的数据是不可靠的，因此对组织来说毫无意义。
遵循跟踪模式
跟踪模式涉及识别数据使用模式和监控趋势。而且，通过分析这一点，您的组织可以做出更好的决策。
跟踪模式是数据挖掘的基本技术。那么，让我们通过一个例子来理解这一点。假设您的组织分析了 XYZ 产品在特定人群中的销售趋势，该人群表现良好。
因此，他们可以在该产品表现不佳的另一个位置使用类似的技术
回归
数据挖掘的另一个关键技术是回归。您可以使用此技术来识别数据库中变量的性质。
该技术也称为白盒技术，它揭示了变量如何相互关联。此外，该技术还用于预测和数据建模。
对未来的预测
分析是数据挖掘的主要部分，预测代表分析的四个分支之一。
该技术用于查找历史数据和当前数据之间的模式，这有助于您轻松预测未来。
您可以通过多种方式使用预测技术进行数据挖掘。但目前的场景，它是用于人工智能和机器学习。
决策树
决策树技术将帮助您了解数据的输入将如何影响分析的输出或结果。
如果您组合不同的决策树模型进行预测分析，则该过程称为随机森林。
随机森林测试模型被认为是所有模型中最复杂的，因为很难理解它的输出。这种类型的分析也称为黑盒机器学习技术。
决策树是一种特定类型的预测模型。更具体地说，决策树技术是机器学习（ML）的主要组成部分，通常被称为白盒机器学习技术。
统计技术是准确性的新名称
该模型对于数据挖掘非常重要，代表了人工智能（AI）的主要分支之一。用于数据挖掘的分析模型依赖于统计数据。
大多数其他技术都基于数据（过去和现在），而统计模型则依赖于概率，这使其成为同类技术之一。数据挖掘统计技术的结果比其他技术更准确。
顺序模式
通过这种技术，您可以按顺序分析数据。而且，最重要的是，了解顺序模式技术对于您的组织来说至关重要，因为它不仅有助于数据挖掘，而且还可以帮助您增加销售额。
这里发生的事情是，您可以通过了解一起购买哪些特定产品来分析消费者行为。
例如，您发现许多从您商店购物的人通常会组合购买鞋子和袜子。
这可以帮助您得出某种推论来改进您的销售策略。
数据可视化
数据可视化是数据挖掘的另一个关键技术。数据可视化是一个可以帮助您以复杂的演示方式查看数据的过程。
它允许您以更简单的方式理解数据，例如图形表示、图表、图像或动画。
目前，市场上有很多数据可视化工具，可以让您的数据易于理解。
其中一些是 Microsoft Excel、RapidMiner、R 编程语言等等。
