大数据开发有必要学习数据挖掘么：谈论大数据之前

大数据开发有必要学习数据挖掘么：谈论大数据之前关联规则学习：这些工具（也称为市场购物篮分析）搜索数据集中变量之间的关系，例如确定通常一起购买哪些产品。人工智能（AI）：这些系统执行与人类智能相关的分析活动，例如计划，学习，推理和解决问题。数据挖掘应用于商业和研究等许多领域，包括但不限于销售和营销、产品开发、医疗、教育和交通等。当正确使用，数据挖掘可以提供比竞争对手更深刻的优势，通过让你更多地了解客户，制定有效的营销策略，增加收入降低成本。从数据挖掘中获得有效的结果需要一系列工具和技术，一些最常用的功能包括：数据清理和准备：将数据转换为适合进一步分析和处理的形式步骤，例如识别和删除错误和丢失数据。

数据挖掘并不是数字化时代的新发明。这个概念已经存在了一个多世纪，但直到20世纪30年代才引起了更多的公众关注。数据挖掘的第一个例子发生在1936年，当时艾伦·图灵提出了一种通用机器的概念，这种机器可以执行与现代计算机类似的计算。

从那时起，我们走了很长一段路。如今，企业正利用数据挖掘和机器学习来改善从销售流程到为投资目的解读财务报表的方方面面。随着公司寻求通过数据科学实现比以往更大的目标，数据分析师已经变得对全世界的企业至关重要。

数据挖掘是分析大量数据以发现商业智能的过程，它可以帮助企业解决问题、降低风险和抓住新机遇。

数据挖掘可以回答传统上手动解决过于耗时的业务问题，使用一系列统计技术以不同的方式分析数据，用户可以识别他们可能错过的模式、趋势和关系。应用这些发现来预测未来可能发生什么，并采取行动影响业务结果。

数据挖掘应用于商业和研究等许多领域，包括但不限于销售和营销、产品开发、医疗、教育和交通等。当正确使用，数据挖掘可以提供比竞争对手更深刻的优势，通过让你更多地了解客户，制定有效的营销策略，增加收入降低成本。

从数据挖掘中获得有效的结果需要一系列工具和技术，一些最常用的功能包括：

数据清理和准备：将数据转换为适合进一步分析和处理的形式步骤，例如识别和删除错误和丢失数据。

人工智能（AI）：这些系统执行与人类智能相关的分析活动，例如计划，学习，推理和解决问题。

关联规则学习：这些工具（也称为市场购物篮分析）搜索数据集中变量之间的关系，例如确定通常一起购买哪些产品。

聚类：将数据集划分为一组有意义的子类（称为群集）的过程，以帮助用户了解数据中的自然分组或结构。

分类：此技术将数据集中的项目分配给目标类别或类，目标是准确预测数据中每个案例的目标类。

数据分析：将数字信息评估为有用的商业智能的过程。

数据仓库：用于帮助组织做出决策的大量业务数据。它是大多数大规模数据挖掘工作的基础组成部分。

机器学习：一种计算机编程技术，它使用统计概率为计算机提供“学习”的能力，而无需明确编程。

回归：一种用于根据特定数据集预测一系列数值（如销售额、温度或股票价格）的技术。

数据正以前所未有的速度和数量以多种格式涌入企业。成为一个数据驱动的企业不再是一个选择。数字化经济时代企业的成功取决于你能以多快的速度从大数据中发现见解，并将其整合到业务决策和流程中，从而推动整个企业采取更好的行动。然而，要管理这么多数据，这似乎是一项庞大艰难的任务。

数据挖掘使企业能够通过了解过去和现在来优化未来，并对下一步可能发生的事情做出准确的预测。

例如，数据挖掘可以根据过去的客户资料告诉你哪些潜在客户可能成为有利可图的客户，以及哪些最有可能对特定的报价做出响应。有了这些知识，就可以通过向那些可能响应并成为有价值客户的潜在客户提供合适报价来提高投资回报率（ROI）。

可以使用数据挖掘来解决几乎涉及数据的任何业务问题，包括：

增加收入；

了解客户群和偏好；

收购新客户；

改善交叉销售和向上销售；

留住客户并提高忠诚度；

提高营销活动的投资回报率；

检测欺诈；

识别信用风险；

监控运营绩效；

通过应用数据挖掘技术，决策可以基于真实的商业智能 - 而不是本能或直觉反应 - 并提供一致的结果，使企业在竞争中领先。

随着机器学习和人工智能等大规模数据处理技术变得越来越容易获取，公司现在能够在数分钟或数小时内（而不是数天或数周）挖掘数据，从而帮助进行创新和快速增长。