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3月25日 | 太平洋时间上午11:00
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数据挖掘及其用途快速指南
一次奇怪的运气，你成为了一座金矿的主人。 黄金是你的，但你不是开采它并从中获取利润，而是坐在上面，高兴地成为它的主人。 没有意义，对吧？ 当您不利用数据做出决策时就会发生这种情况。 如今的组织拥有数据宝库。 然而，这种洞察力的金矿往往会被浪费，因为公司无法从中提取有用的信息。 数据可以帮助您更好地了解客户、提高忠诚度并最终提高您的收入，但前提是您充分利用它。 这就是数据挖掘工具发挥作用的地方。
数据挖掘 可以为您提供推动决策的见解，从而为您的组织带来竞争优势。 让我们探讨什么是数据挖掘以及您的组织如何从中受益。
什么是数据挖掘？
数据挖掘是分析大量数据并从中推断出有用结果的过程。 随着运营的增长和业务变得更加复杂，大型企业很难从大型数据集中推断出有用的信息。
处理数据的这种复杂性导致了数据挖掘的普及。 因此，导致数据挖掘工具的使用增加，试图寻找数据中的隐藏模式。 一些常见的日常数据挖掘示例包括股票市场分析、在线购物、欺诈检测和金融银行业务。
数据挖掘过程使用挖掘算法对组装的数据进行挖掘 数据仓库 或数据库来识别隐藏的模式并发现有价值的发现。 数据挖掘已成为企业不可或缺的一部分，组织在选择和使用数据挖掘方面投入了更多的时间和金钱。 工具 用于数据挖掘。
数据挖掘与数据集成——区别
数据集成 是以统一格式组合、清理和呈现数据的过程。 这包括统一来自不同源系统的不同格式的数据、消除重复、 根据业务规则清洗数据，并将其转换为所需的格式。
另一方面，数据挖掘的目的是专注于使用高效的挖掘工具发现隐藏在大数据集中的模式和关系。 数据挖掘项目的开发需要统计、机器学习算法等方面的知识 数据库系统。 使用先进的分析和算法，使数据可用于更快的决策。
什么时候使用数据挖掘？
企业使用数据挖掘从数据中获得可理解的见解。 然而，数据挖掘过程是一个广泛的过程，需要许多步骤的组合。 数据挖掘过程因不同的用例和公司而异，但本数据挖掘指南将以简单和基本的方式解释该过程。 对于“数据挖掘有多少步骤”这个常见问题的答案是，该过程包括以下七个主要步骤：
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选择数据
数据挖掘分析过程的第一步是选择 数据源 可以用来挖掘并获取有价值的信息。
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提取数据
下一步涉及数据收集和 提取。 数据科学家识别和分析数据源，并使用转换来整合数据。
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转换数据
一旦收集完毕，来自不同来源和格式的数据必须 转换 为可用的通用格式。
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清理数据
数据转换为通用格式后，必须对其进行清洗，以确保数据无错误、一致且唯一。 数据清理涉及最大限度地减少数据冗余、操作数据、组织数据以及应用治理策略以使数据满足合规性标准。
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存储和管理数据
下一步是根据数据类型跨不同目标系统存储和管理数据。 数据可以是事务性的、非操作性的或元数据。
事务数据（包括日常操作）与非操作数据存储在不同的位置。 元数据与逻辑数据库设计有关并单独处理。 然后，使用应用程序软件将存储的数据提供给业务分析师。
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分析和挖掘数据
然后，在收集数据并将其加载到目标系统后， 商业智能 数据挖掘算法用于挖掘数据。 了解业务使数据科学家更容易生成用于数据分析的数据挖掘模型。 那么问题来了——什么是数据挖掘模型？
数据挖掘模型是通过对数据应用不同的算法来创建的。 每个算法都涉及识别数据集中趋势并使用获得的输出来定义参数的过程。 然后使用这些参数进行描述性分析、诊断分析、规范性分析、风险管理或预测分析。 上面给出的模型可以应用于多种数据挖掘示例，例如金融投资行业。
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可视化数据
最后，在获得数据挖掘过程的结果后，有必要确保数据以可理解的形式直观地表示。 企业使用图表和信息图表形式的数据可视化来呈现结果。
应用领域
数据挖掘在不同行业都有有用的应用，例如：
- 卫生保健： 强大的数据挖掘工具可用于 医疗保健行业 降低成本、检测欺诈活动并改善患者治疗结果。
- Education: 数据挖掘工具的使用 教育 可以帮助教育行业的不同方面，例如确定如何鼓励学生的学习需求、预测某些学生在考试中的表现以及做出有效的运营决策。
- 客户关系管理 (CRM)： 数据挖掘工具还可以帮助分析 客户数据 帮助企业采取以客户为中心的战略，并与其客户或客户建立成功、忠诚、持久的关系。
选择最佳数据挖掘工具的指南
您需要的数据挖掘工具取决于您的业务类型、要实施的数据挖掘方法或技术以及样本数据大小。 一些数据挖掘工具使用可视化编程和机器学习来提供理想的结果，而其他工具则是拖放式的。 最适合您企业的产品就是满足您要求的产品。
以下是您应该研究的一些功能：
数据量
您选择的数据挖掘工具必须能够处理您每天管理的数据量。 如果您处理大量事务数据，那么购买高性能数据挖掘工具是有意义的。 如果您的数据集很小，免费的数据挖掘解决方案可能是满足您的要求的合适选择。
人力资源
使用数据挖掘工具还很大程度上取决于您手头拥有的资源。 如果您的团队中有数据分析和挖掘专家，那么完全放弃使用数据挖掘工具的想法可能是有意义的。 尽管如此，如果您的团队缺乏技术专业知识，建议投资一个可以帮助自动化整个过程的数据挖掘工具。
功能验证
您需要从数据挖掘活动中获得什么结果？ 您想要预测未来结果、检测异常、对数据进行分类或跟踪模式吗？ 您选择的数据挖掘工具还取决于您想要的结果以及您所在的组织类型。
支持
选择提供 24×7 支持和充足且易于遵循的文档的数据挖掘工具。
图形用户界面
进行大量计算但无法可视化结果的数据挖掘工具并不适合任何业务。 选择具有易于使用的 UI 和无代码界面的数据挖掘工具。
易于使用和升级
选择易于使用、学习曲线短且提供定期升级的工具。 优秀的数据挖掘软件提供商会根据不断变化的业务需求定期升级其产品。
对云系统的支持
根据您组织的规模，您可能必须处理不同的云源和目标来提取和加载数据。 因此，请确保您选择的数据挖掘解决方案提供对云连接的支持。
结语
通过 Astera ReportMiner，您可以执行对您的业务需求至关重要的所有数据挖掘任务。 作为一个无代码工具， ReportMiner 非常容易使用。 您可以使用 AI 构建多个报告模型，从 PDF 报告和其他非结构化来源中提取数据，并自动化整个数据挖掘过程，该解决方案可以将提取的数据转换为结构化格式并存储在任何所需位置。
自动化您的数据挖掘过程 ReportMiner 为您节省关键的时间和人力资源，同时提高效率和生产力。
作者：
Astera 营销团队
