資料探勘教程

資料探勘被定義為從龐大的資料集提取資訊的過程。換句話說，我們可以說資料探勘是從資料中挖掘知識。本教程首先介紹資料探勘的基本概述和相關術語，然後逐步深入涵蓋知識發現、查詢語言、分類與預測、決策樹歸納、聚類分析以及如何挖掘網頁等主題。

資料探勘，也稱為資料中的知識發現 (KDD)，是從大型資料集中發現模式和其他有價值資訊的流程。在過去的幾十年裡，資料倉庫技術的開發和大資料的發展迅速推動了資料探勘技術的應用，幫助企業將其原始資料轉化為有用的資訊。然而，即使該技術不斷發展以處理大規模資料，領導者仍然面臨著可擴充套件性和自動化方面的挑戰。

資料探勘使組織能夠透過智慧資料分析做出更好的決策。可以為構成這些分析基礎的資料探勘技術給出兩個主要目的；它們可以指示目標檔案，或使用機器學習演算法預測其結果。這些方法被用於組織和過濾資料，顯示最有用的資訊，例如欺詐檢測、使用者行為、瓶頸，甚至安全故障。

當與資料分析和視覺化工具（如Apache Spark）結合使用時，深入資料探勘領域從未如此簡單，提取相關見解也從未如此迅速。人工智慧的進步只會繼續加快各行業的應用。本資料探勘教程解釋了資料探勘的基礎知識，然後擴充套件到學習其高階概念。

資料探勘流程

資料探勘流程解釋了需要逐步執行的不同階段。

瞭解業務

• 首先確定公司和專案的目標
• 需要解決的問題
• 專案約束或限制
• 潛在解決方案的業務影響

瞭解資料

• 確定解決問題需要哪種型別的資料，即開始對資料的初步分析
• 從可靠來源收集資料；獲得訪問許可權，並準備資料描述報告

準備資料

• 清理資料：處理缺失資料、資料錯誤、預設值和資料更正。
• 整合資料：組合兩個不同的資料集以獲得最終的目標資料集。
• 格式化資料：轉換資料型別或配置用於特定挖掘技術的資料。
• 以某種格式準備資料

建模資料

• 使用演算法來確定資料模式
• 建立模型，測試它並驗證模型

評估

• 使用業務目標驗證模型
• 如有必要，更改模型、調整業務目標或重新審視資料

部署

• 生成商業智慧
• 持續監控和維護資料探勘應用程式

為什麼學習資料探勘？

學習資料探勘很重要，原因有很多

• 提取見解：資料探勘技術允許使用者從海量資料中提取有用的資訊和模式。企業可以透過分析這些模式做出合理的決策、識別趨勢並與同行競爭。
• 決策制定：資料探勘有助於決策過程。企業可以透過分析歷史資料以高度的信心預測未來的趨勢和結果。
• 客戶理解：透過分析客戶的行為、偏好和購買模式，資料探勘使企業能夠更準確地瞭解其客戶。此資訊可用於個性化營銷策略，提高客戶滿意度並增強客戶忠誠度。
• 風險管理：使用資料探勘技術分析資料中的模式和異常，企業可以識別潛在的風險或欺詐。在風險管理至關重要的行業（如金融、保險和醫療保健）中，這應該是一個特別關注的問題。
• 提高效率：資料探勘可以極大地提高運營效率，有助於自動發現數據中的模式和見解。企業可以透過外包重複性任務來減少花費在這些任務上的時間和資源，從而專注於更多戰略舉措。
• 創新：透過分析資料，可以發現數據中隱藏的模式和關係，這些模式和關係可能導致新的產品創意、創新或業務機會。企業可以透過創造性的資料探索和分析保持競爭優勢並推動創新。
• 個人發展：資料探勘的知識增強了分析和解決問題的能力。它為您提供了處理和分析大型資料集的寶貴工具和技術，這些技能在當今資料驅動的世界中至關重要。

總的來說，學習資料探勘很重要，因為它使企業能夠從資料中收集有用的資訊，以便他們能夠做出明智的決策，降低風險，提高效率，更有效地瞭解客戶，進行創新和發展自身。

資料探勘應用

資料探勘的應用範圍廣泛，在各個行業和學科中都有應用。以下是資料探勘技術的一些常見應用領域

• 商業和營銷：商業和營銷中的資料探勘用於購物籃分析以瞭解客戶購買行為，並進行客戶細分以開展目標營銷活動。銷售預測和客戶流失預測的預測建模。社交媒體資料的輿情分析提供推薦系統以瞭解客戶意見和反饋，並推薦個性化產品。
• 金融：資料探勘技術最常用於檢測銀行交易中的欺詐行為、貸款審批的風險評估和信用評分、股票市場分析和預測以及預測客戶終身價值以制定營銷策略。
• 醫療保健：醫療保健資料探勘是從醫療保健行業生成的大型資料集中發現模式、相關性和見解。醫療保健資料探勘最常見的任務包括疾病預測和診斷、藥物發現和開發、患者監測和個性化治療建議以及患者護理管理的健康結果預測。
• 電信：資料探勘技術最常用於檢測銀行交易中的欺詐行為、貸款審批的風險評估和信用評分、股票市場分析和預測以及預測客戶終身價值以制定營銷策略。
• 製造和供應鏈：機器和系統的預測性維護、供應鏈最佳化、需求預測、質量控制以及製造過程中的錯誤檢測。
• 教育：個性化教育的自適應學習系統以及輟學預測和預防策略、學生表現預測和早期干預以及自適應學習系統。
• 政府和公共部門：為了從政府機構和組織收集的大量資料中提取有用的資訊和模式，資料探勘使用先進的分析技術。公共福利專案中的欺詐檢測、執法部門的犯罪模式分析以及交通流量預測和最佳化。
• 電子商務和零售：資料探勘在電子商務和零售行業發揮著至關重要的作用，提供對客戶行為、市場趨勢、產品效能等方面的見解。產品推薦系統、價格最佳化和動態定價以及庫存管理和需求預測。
• 能源和公用事業：能源和公用事業部門中的資料探勘包括從這些企業內不同運營產生的大型資料集中提取重要的見解和模式。能源消耗預測和最佳化、裝置故障預測以進行規劃以及可再生能源預測。
• 媒體和娛樂：資料探勘是從大量關於媒體消費、受眾行為、內容偏好或任何可能與此行業相關的其他方面的資料中收集有價值的資訊和模式的過程。內容推薦系統、受眾細分以進行目標廣告以及票房收入預測。

以上是一些最常見的應用；隨著新的資料來源和技術的出現，資料探勘的使用正在不斷增長。

受眾

本教程是為那些希望瞭解資料探勘的基礎知識和高階功能概念的人員準備的。為了瞭解不同部門的受眾行為、偏好和趨勢，資料探勘是一個非常有用的工具。這是一種企業分析大型資料集並識別其客戶的模式和偏好的方法。

可以利用其技術根據過去的資料預測趨勢和行為，目的是提供有用的資訊，為組織層面的戰略決策提供依據。總的來說，資料探勘使企業能夠更深入地瞭解其受眾，從而帶來更有效的營銷策略、更高的客戶滿意度，並最終提高盈利能力。

先決條件

您應該對如何組織、儲存和從資料庫中檢索資料有一個基本的瞭解。研究論文的結論應將論文的主要觀點概括並解釋給讀者。儘管結論通常不包含文章中未提及的新資訊，但它們通常會重新闡述問題或對該主題提供新的視角。程式語言的熟練程度是常見的，並且對機器學習原理（如監督學習和無監督學習、過擬合、交叉驗證和模型評估指標）有紮實的理解是一個加分項。