数据挖掘

什么是数据挖掘？

数据挖掘是公司用来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，企业可以更多地了解他们的客户，从而制定更有效的营销策略、增加销售额并降低成本。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，例如数据库营销、信用风险管理、欺诈检测、垃圾邮件过滤，甚至可以识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他们的数据仓库中。接下来，他们在内部服务器或云上存储和管理数据。业务分析师、管理团队和信息技术专业人员访问数据并确定他们希望如何组织数据。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呈现数据，例如图形或表格。

数据挖掘程序根据用户的要求分析数据中的关系和模式。例如，一家公司可以使用数据挖掘软件来创建信息类别。举例来说，假设一家餐馆想要使用数据挖掘来确定何时应该提供某些特色菜。它查看收集到的信息，并根据客户访问时间和订购内容创建类。

在其他情况下，数据挖掘人员根据逻辑关系查找信息集群，或查看关联和顺序模式以得出有关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。借助数据仓库，组织可以分拆数据片段供特定用户分析和使用。

根据这些规范创建数据仓库。无论企业和其他实体如何组织他们的数据，他们都使用它来支持管理层的决策过程。

数据挖掘最赚钱的应用之一是社交媒体。 Facebook（由 Meta 拥有）、TikTok、Instagram 和 Twitter 等平台收集大量个人用户的数据，以推断他们的偏好，以发送有针对性的营销广告。这些数据还用于试图影响用户行为并改变他们的偏好，无论是消费产品还是他们将在选举中投票给谁。

社交媒体上的数据挖掘已成为争论的焦点，有几份调查报告和曝光显示挖掘用户数据的恶意程度。

Cambridge Analytica 丑闻是社交媒体公司如何以牺牲用户利益为代价使用数据挖掘的一个典型例子。

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会员卡，让他们可以享受非会员无法享受的优惠价格。这些卡片使商店可以轻松跟踪谁在购买什么、何时购买以及以什么价格购买。分析数据后，商店可以使用这些数据为客户提供针对其购买习惯的优惠券，并决定何时出售商品或何时以全价出售。

当公司仅使用不代表整个样本组的选定信息来证明某个假设时，数据挖掘可能会引起关注。

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。

＃＃强调

＃＃常问问题

数据挖掘依赖于大数据和先进的计算过程，包括机器学习和其他形式的人工智能 (AI)。目标是从其他非结构化或大型数据集中找到可以导致推断或预测的模式。

数据挖掘也使用较少使用的术语“数据中的知识发现”或 KDD。

数据挖掘应用范围从金融部门到寻找市场模式，再到政府试图识别潜在的安全威胁。公司，尤其是在线和社交媒体公司，使用对其用户的数据挖掘来创建针对特定用户组的有利可图的广告和营销活动。