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法律研究什麼是資料探勘以及為什麼它很重要
資料探勘是指根據趨勢或異常情況將原始資料集分類為模式的做法。公司利用各種資料探勘方法和策略來收集用於資料分析和更深入的商業洞察的資訊。
對於現代公司來說，資料是最有價值的資產。從雜亂無章的資料來源中提取重要資料很困難，就像採礦一樣。對於資料模式或趨勢，您需要使用工具。與礦物不同，資料不會從資料集中完全清除。此過程包括定義資料集的結構、不同資料之間的關係以及要提取哪些資料以進行資料分析。
查詢和提取資料，以及將其轉換為有用的資訊，都是資料探勘過程中的步驟。
這些步驟包括：
找到並識別可靠的資訊來源
確定哪些資料點將成為分析的重點
獲取對業務可能有價值的確定性或可能性知識
從檢索到的資料中識別儘可能多的重要值
以易於理解的方式報告和展示結果
人們積累了大量資料，它現在就像巨大的寶山，在成堆的垃圾中隱藏著寶藏。透過堅持策略並運用正確的資料探勘技術和工具，可以挖掘出有可能改變小型企業的資料。
它是如何工作的？
資料探勘本質上是一種將原始資料和資訊轉換為有價值內容的方法。它可以用來改善使用者體驗，例如確定網站的哪些區域比其他區域訪問更頻繁。教師還可以透過收集和分析學生資料來預測哪些孩子可能會提前落後，並制定策略幫助他們跟上進度。
資料探勘可以使用機器學習來自動化許多操作。使用機器學習和人工智慧，可以輕鬆地將大量資料分類並收集到多個類別和分類中。收集資料並發現趨勢後，最終可以使用它。挖掘資料的主體完全控制資料的用途。它可以用於內部以提高工作場所的生產力，也可以出售給那些可以從這些知識中獲益最多的人，例如商店、航空公司或政治家。
無論資料探勘服務於何種目的，它通常遵循類似的模式。
組織將資料收集並存儲在物理伺服器或雲伺服器上。例如，資訊可以透過問卷直接收集，也可以透過跟蹤使用者活動間接收集。
分析師或管理層將決定他們希望在這大量未經處理的資料中尋找哪些模式。
它將轉發給合適的技術人員，他們確保資料按照預期用途正確處理。
資料以易於理解的方式進行組織和顯示，通常是圖表或圖形。
資料探勘的優勢
資料探勘軟體對企業非常有益，因為它有助於發現用於個人用途的隱藏模式。這些模式有助於改進商業聯絡，因為它們用於資料分析和預測，從而擴充套件了企業的潛力。
資料探勘的原則和技術可用於廣泛的行業，包括：
銀行業
保險業
教育
零售業
網際網路和社交媒體
資料探勘對企業有積極影響，因為它：
增強預測和規劃
改進決策過程
提高安全級別
提供競爭優勢
節省資金
客戶獲取
改進客戶互動
有助於建立新產品
例如，零售業可以使用合法的資料探勘程式來收集和評估客戶行為和過去的銷售趨勢，以確定將來提供哪些產品和服務，以及追求哪個業務方向。
任何公司的營銷部門都可以使用某些工具和資料集挖掘有關客戶的資料，從而構建最成功的營銷活動，併成為其領域中最賺錢和最具競爭力的公司之一。
資料探勘的問題
讓我們來看看實現目標的一些最常見的障礙：
不完整的資料集
一個常見的現象是資料集不完整。例如，整個公司的銷售資料缺少許多部門的資訊。這將對報告和資料趨勢的影響最小。
“嘈雜”的資料已損壞或組織混亂，包含不相關的資訊。
因此，在挖掘之前，資料分析師必須從資料集中提取重要資料或確定去除嘈雜資料的方法。
可擴充套件性
較大的資料集需要更多的資料探勘資源。對於使用具有不靈活硬體配置的本地資料倉庫的組織來說，擴充套件是困難的。
資料探勘技術
資料可以以多種方式和多種目的進行挖掘。以下是資料探勘者使用的五種最常見的資料排序策略：
分類
資料組織者將決定預定義的分類。根據其特性，原始資料將被分成不同的類別。對對花生過敏的人和不對花生過敏的人進行分類是一個簡單的例子。此示例說明如何使用兩個指定的類別來組織一批資料。
聚類
聚類與分類相關，有時會被誤認為是分類。聚類是根據相似性定義組，然後根據這些相似性對它們進行排序的過程。聚類將根據資料的共同點構建類別，而分類方法將已經選擇如何對資料進行分類。
關聯
零售商和希望向消費者推銷產品的人是最常見的關聯策略使用者。它根據商品購買與同時購買的其他商品之間的聯絡來查詢資訊。這是確定使用者群購買模式的好方法。
順序模式
順序模式是在一段時間內發現數據中的模式或行為特徵。換句話說，資料根據收集時間範圍內發生的事件的“順序”進行分類。
商店可以使用順序模式技術來發現一年中不同時間段經常一起購買哪些商品。
預測
組織經常使用預測方法來支援新的業務計劃。預測性資料探勘檢查歷史資料以發現可用於預測市場未來的趨勢。
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