数据挖掘是企业将原始数据转化为有用信息的过程。通过使用软件在大量数据中寻找模式,企业可以了解更多的客户信息,以制定更有效的营销策略,增加销售,降低成本。数据挖掘依赖于有效的数据收集、仓储和计算机处理。
数据挖掘过程用于构建机器学习模型,为搜索引擎技术和网站推荐程序等应用程序提供动力。
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数据挖掘涉及探索和分析大量信息,以收集有意义的模式和趋势。它可以用于多种方式,如数据库营销、信用风险管理、欺诈检测、垃圾邮件过滤,甚至可以辨别用户的情绪或意见。
数据挖掘过程分为五个步骤。首先,组织收集数据并将其加载到数据仓库中。接下来,他们在内部服务器或云上存储和管理数据。业务分析人员、管理团队和信息技术专业人员访问数据并确定如何组织数据。然后,应用软件根据用户的结果对数据进行排序,最后,最终用户以易于共享的格式(如图形或表格)呈现数据。
数据挖掘程序根据用户的请求分析数据中的关系和模式。例如,公司可以使用数据挖掘软件创建信息类。举例来说,假设一家餐厅想使用数据挖掘来确定何时应该提供某些特色菜。它查看所收集的信息,并根据客户访问的时间和他们订购的内容创建类。
在其他情况下,数据挖掘者根据逻辑关系找到信息集群,或者查看关联和顺序模式,得出消费者行为趋势的结论。
仓储是数据挖掘的一个重要方面。仓储是指公司将数据集中到一个数据库或程序中。有了数据仓库,组织可以衍生出数据片段,供特定用户分析和使用。
然而,在其他情况下,分析师可能会从他们想要的数据开始,并基于这些规范创建数据仓库。无论企业和其他实体如何组织数据,他们都使用它来支持管理层的决策过程。
杂货店是数据挖掘技术的知名用户。许多超市向顾客提供免费的忠诚卡,让他们可以享受非会员无法享受的降价优惠。这些卡片让商店很容易追踪谁在买什么,什么时候买,什么价格。在分析数据之后,商店就可以利用这些数据向顾客提供针对他们购买习惯的优惠券,并决定什么时候将商品**或什么时候以全价**。
当一个公司只使用不代表整个样本组的选定信息来证明某一假设时,数据挖掘可能会引起关注。
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