数据挖掘:定义、方法、应用领域等

我们的世界由数据推动和塑造。无论是浏览社交媒体、网上购物还是阅读最新新闻,我们都在不断生成和消费数据。而 大型语言模型,如GPT-4 如果你认为数据挖掘等一些传统数据流程的重要性正在降低,那么你可能会认为,数据挖掘和重新定义机器所能理解和创造的极限已经成为一种趋势。但事实真的如此吗?

什么是数据挖掘--定义

数据挖掘的定义

数据挖掘是系统地应用计算机辅助方法来发现大量数据中的模式、趋势或相关性的实践。尽管数据挖掘最初只涉及 数据库知识发现(KDD)流程 这一术语现在通常用来描述整个 KDD 流程。这不仅包括分析本身,还包括数据准备和评估等上游和下游步骤。

数据挖掘--作为对定义本身的补充--在揭示大量数据的模式、趋势和联系方面发挥着核心作用。作为一种分析过程,数据挖掘结合了统计学、计算机科学和信息科学的方法,能够从大量数据集中识别和描述重要模式。 人工智能 相结合。这一过程有助于公司建立一个基于深入数据分析而非直觉的决策基础。

数据挖掘是指从大量数据中发现模式、相关性和趋势的过程。

数据挖掘过程和数据源

数据挖掘过程遵循一种迭代模式,简而言之,首先是确定目标和收集数据,然后是数据清理、转换分析、实际数据挖掘、评估结果以及随后应用新获得的知识。通过这种循环过程,可以逐步深化和完善研究结果。用于数据挖掘的数据可以来自各种来源。数据源举例如下

公司内部数据

公司在其内部系统中收集和存储信息,如数据库、客户关系管理 (CRM) 系统、企业资源规划 (ERP) 系统和其他业务应用程序。这些资产可能包括交易数据、客户数据、产品详情或运营信息。

外部数据源

数据也可以从外部来源获得,如公共数据库、社交媒体、在线平台、政府档案或市场调研报告。这些测量结果可以提供有关客户行为、市场趋势或人口统计信息的更多信息。

传感器数据

随着物联网(IoT)时代的到来,各种设备和应用中的传感器正在产生大量数据。这些传感器数据可用于智能家居、工业自动化、医疗保健和交通等领域。

数据挖掘任务

数据挖掘涉及多种任务,主要分为以下几类:

  • 种类 - 将数据对象分配到预定义的类别中,以发现模式或趋势。
  • 分段(聚类) - 根据相似性对数据对象进行分组,以确定同质子组。
  • 预测 - 利用历史数据预测未来事件或趋势。
  • 依赖性分析 - 调查不同数据特征之间的关系。
  • 偏差分析 - 识别明显偏离预期标准的数据点。

这些任务有助于从数据中提取隐藏的知识,无论是通过检测欺诈、了解用户行为还是发现流程中的瓶颈。

数据挖掘和大数据

数据挖掘与大数据密切相关,但后者侧重于处理大量数据,而数据挖掘则关注分析这些数据以获得有价值的见解。虽然数据挖掘通常应用于海量数据,但它并不局限于大数据,也可应用于较小的数据集。

与其他专业领域的区别

数据挖掘与其他学科既有重叠,又有区别:

  • 统计资料 - 所使用的许多方法源于统计学,但经调整后用于数据挖掘,通常会因运行时间而损失准确性。
  • 机器学习(ML) - 同时 机器学习 (机器学习侧重于发现和识别已知模式,而数据挖掘旨在发现新模式)。然而,这两个领域的界限是模糊的。
  • 数据库系统 - 数据库技术领域的研究,特别是有关开发高效索引结构的研究,通过优化搜索和分析程序为数据挖掘过程提供支持。
  • 信息检索 - 数据挖掘通过聚类分析等方法改进了信息检索技术,有助于更有效地组织和展示搜索结果。
  • 技术 - 使用的方法包括关联规则、神经网络、决策树和 K 近邻算法。这些技术用于发现趋势、进行预测或根据相似性对数据点进行分组。有关这些方法的更多信息,请参阅下文。

数据挖掘方法

数据挖掘是数据分析的一个重要过程,它利用各种方法从数据中提取隐藏的知识。这些方法涉及分类、细分、预测、依赖性分析和偏差分析等特定任务。这些任务对于识别数据中的模式、趋势和异常现象至关重要:

数据挖掘方法

种类

分类是数据挖掘中常用的关键方法之一,其目的是根据预定义的类别对数据对象进行分类。这种方法在实践中得到广泛应用,例如在信贷风险评估中,申请人会被分为好的借款人和坏的借款人,或者在客户流失分析中,预测哪些客户可能会离开公司。决策树是最常见的分类算法之一、 奈何贝叶斯诸如k-近邻(k-NN)和支持向量机(SVM)。

聚类

聚类包括将类似的数据对象分组,以识别数据中的自然结构。这种方法适用于客户细分(根据客户的购物习惯或偏好对其进行分组)或图像细分(将图像划分为不同区域)等任务。K 均值、分层聚类和 DBSCAN(基于密度的噪声应用空间聚类)等算法在这方面尤其适用。

协会规则

协会规则 揭示不同数据属性之间的有趣关系。一个典型的例子是购物篮分析,它可以识别经常购买的产品组合,从而制定交叉销售策略。Apriori 和 FP-Growth 等算法在这方面尤为有效,通过分析用户行为,可以在网站上进行个性化推荐。

回归

回归侧重于连续值的预测。例如,它用于创建销售预测或确定产品的最佳价格。这里使用的算法包括线性回归、逻辑回归和支持向量回归 (SVR)。

决策树

决策树 提供了一种基于数据属性对数据进行分类或预测连续值的清晰方法。这些算法直观易懂,可用于从客户细分到疾病诊断等各种任务。该领域著名的算法有 C4.5、CART 和 随机森林.

神经网络

神经网络受生物神经网络结构的启发,是复杂模式识别任务的理想选择。例如,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像识别,而递归神经网络(RNN)则主要用于处理文本或时间序列等连续内容。

异常情况检测

异常检测可识别严重偏离常规的数据点。这种方法尤其适用于欺诈检测、网络安全和质量保证。使用的方法包括统计异常点检测、基于聚类的方法和单类 SVM。

优势与挑战

优势挑战
获取知识 - 数据挖掘可以发现大数据中的模式、关联和隐藏内容。这样就能获得有价值的见解,从而做出有理有据的决策和改进。数据保护和道德规范 - 数据挖掘需要访问敏感数据,这就提出了数据保护和道德问题。保护隐私和遵守数据保护准则是必须考虑的重要方面。
预测和预后 - 数据挖掘模型可用于预测未来事件、趋势或行为模式。这可以帮助组织采取预防措施或在早期阶段发现机会。数据质量和相关性 - 数据挖掘结果在很大程度上取决于基础值的质量和相关性。不完整、不正确或不准确的数据会导致结果失真。
效率提高 - 数据挖掘可以实现数据分析和处理的自动化,从而提高效率和节省时间。大量数据可以得到快速准确的分析。复杂性和解释 - 数据挖掘方法可能很复杂,对结果的解释往往需要专业知识。如果不能正确解释或理解结果,就有可能得出不正确的结论。
竞争优势 - 利用数据挖掘可以获得竞争优势。您可以更好地洞察客户行为、市场状况和业务流程,从而做出有理有据的战略决策。对算法的依赖 - 数据挖掘基于在现有数据基础上训练的算法和模型。结果的性能和准确性取决于算法的选择和定制。
个性化的建议 - 通过数据挖掘,可以为客户提供个性化建议和量身定制的服务。这使企业能够提高客户忠诚度和客户满意度。数据采购和准备 - 为数据挖掘收集和准备数据的过程既耗时又复杂。它需要广泛的数据基础设施和合格的数据专家。

使用案例

在浅绿色的盒子上印有用例和konfuzio标志的绿色图片

电子商务和零售

  • 推荐系统 - 根据客户的购买行为和偏好,利用数据挖掘生成个性化的产品推荐。
  • 客户分析 - 分析客户数据,以确定行为模式、客户群和趋势,从而制定有针对性的营销策略。
  • 价格优化 - 根据市场条件、竞争数据和客户行为,利用数据挖掘确定最佳定价策略。

医疗保健

  • 疾病预测 - 利用数据挖掘分析风险因素和症状组合,以便及早发现疾病并制定治疗策略。
  • 药物开发 - 分析医疗值和基因信息,找出有助于开发新药的相关性。
  • 优化运行 - 数据挖掘用于分析医院和医疗机构的病人流量、资源利用率和提高效率。

金融

  • 信用风险评估 - 利用数据挖掘来评估借款人的信用度和违约风险,并为信贷决策提供支持。
  • 欺诈检测 - 分析交易数据,识别异常或可疑活动,发现欺诈行为。
  • 投资组合优化 - 用于分析金融市场数据,并根据风险/收益比率和投资者偏好优化投资组合。

电信

  • 客户忠诚度和防止客户流失 - 分析客户行为数据,识别潜在的客户流失,采取有针对性的措施留住客户。
  • 网络优化 - 分析网络数据,找出瓶颈、质量波动和优化机会。
  • 需求预测 - 根据历史数据和季节性模式预测数据量和带宽利用率。

来自 Konfuzio 的数据挖掘工具

Konfuzio 专注于利用机器学习和人工智能等先进技术开发先进的自动文档处理解决方案。Konfuzio 的数据挖掘工具是基于先进机器学习的强大软件解决方案。Konfuzio AI软件 旨在从海量数据中提取隐藏的模式和见解,从而为业务流程中做出有理有据的决策铺平道路。

有了 Konfuzio,就可以利用人工智能有效地分析和处理非结构化数据。 

先进的人工智能算法

Konfuzio 使用先进的人工智能算法来分析复杂的数据结构。该软件不断学习,以提供准确和精确的结果。独立和持续学习是该工具的重要 USP。

适应性

Konfuzio 的适应性还可以满足特定需求。该软件可轻松集成到各种业务环境和现有 IT 结构中。

数据保护和安全

Konfuzio 高度重视数据保护和安全,因此软件始终对公司的敏感数据进行保密处理,并根据 GDPR 满足所有数据保护要求。

数据采集和准备

Konfuzio 包括从文档、电子邮件或其他文件等各种来源提取和收集非结构化数据的功能。该软件还支持对数据进行预处理,清理数据并将其转换为适合进一步分析的格式化和结构化格式。

文本分析和实体提取

Konfuzio 具有先进的文本分析功能,企业可以利用它来处理文本文档并提取相关内容。其中包括实体提取,该工具可从文档中提取姓名、日期、地点或产品描述等重要信息。

总结

数据挖掘可以从大量可用数据中获得有价值的见解。由于技术和实践的不断发展,数据挖掘对于各行各业的公司来说越来越不可或缺,而这个术语本身也正在成为一项重要的知识--以保持竞争力并成功实施以数据为支撑的战略。Konfuzio 的数据挖掘工具为企业获得有价值的见解、做出有理有据的决策和赢得竞争优势奠定了基础。

对于准备充分发挥数据潜力并希望学习如何进行数据驱动决策的公司来说,数据挖掘是一项重要工具。

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