什么是数据挖掘系统？(a data mining system?)
数据挖掘系统是一种收集、组织和分析数据集的系统方法。在收集的数据中发现模式和关系是数据挖掘的目标。发现的模式和关系有助于组织根据过去的模式预测未来趋势。虽然这些模式可用于预测目的，但当用于分析的原始数据损坏、错误分类或不包含产生精确结果所需的样本时，会出现不准确的模式。
将数据挖掘系统应用于以前收集的数据需要创建结构设计。然后通过体系结构过滤数据。如果有一个完善的体系结构，过滤后的数据将显示模式和数据之间的重要关系。在数据挖掘系统发展之前，数据是按原样收集并交付给用户的；然而，一个设计合理的数据挖掘系统将用户定义的目标或业务模型应用于数据，并提供对最相关信息的分析。在系统进一步蒸馏后，该信息可用于规划预期活动，并评估这些活动的潜在成功或失败。
通过专注于数据挖掘，以消费者为中心的公司以更高的效率运作。例如，由于数据挖掘系统允许对数据趋势进行分析，因此在食品杂货行业，这可能是对与特定类型买家相关的产品类型进行分析。注意到这些趋势，公司可以根据该群体的关系预测购买周期。例如，如果当地一家杂货店通过其数据挖掘系统发现，上班族母亲经常在周二来购买冷冻比萨饼，那么他们可以在周二将冷冻比萨饼移至冷冻食品展示的前面，以此作为目标群体。这一小动作有可能增加杂货店的利润。
数据挖掘系统的用途多种多样。从监视恐怖分子到改进视频游戏，数据挖掘可以增强直接影响用户产品或服务体验的流程和策略。许多企业使用数据挖掘来增加利润，将目标锁定在最有可能购买特定商品的特定客户，然后这些企业将重点放在让这些客户进入商店进行购买。当然，这使企业能够从这些客户那里收集更多的数据，他们还可以进一步改进数据收集方法。
- 发表于 2021-12-10 10:22
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