在当今大数据时代，数据源越来越多，包括网站、企业APP、社交媒体、移动设备和物联网，以及物联网产生的数据。 对企业来说，如何从这些数据中获得真正的商业价值变得越来越重要，数据挖掘是数据分析过程中有针对性的一环。 好的数据分析师使用智能挖掘操作使复杂的数据更简单。
中数据挖掘通常用于数据的收集、提取、存储和分析等大型数据处理活动。 它还有助于改进APP应用和技术决策，包括人工智能、机器学习和商业智能。
今天，我要谈谈数据挖掘技术能给企业带来什么。
找到有价值的数据
一.数据挖掘定义
数据挖掘是通过许多过程，通过数据分析来确定趋势和模式，并建立关系来解决业务问题。 这意味着数据挖掘是从大量、不完整、有噪、模糊、随机的数据中提取的。 人们事先不知道的是潜在有用的数据和知识过程。
二.与数据分析的差异
数据分析和数据挖掘是从数据库中发现知识的，所以称为数据分析和数据挖掘。 但严格说来，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现(知识库，KDD )。
数据分析是以数据库为基础，通过统计、计算、采样等相关方法从数据库中获取数据表示知识，即从数据库中获取具有代表性的信息。 数据挖掘是通过机器学习和数学算法从数据库中获取规则和属性间预测等深层知识的技术。
三、数据挖掘，有利有弊
数据挖掘原则上由数据库、数据仓库、数据市场、事务数据库、地图等空间数据库、建筑设计等工程数据、多媒体数据(文本、图像、视频)
因此，数据挖掘具有以下特征：
1、数据集大而不完整。
数据挖掘所需的数据集非常大。 数据集越大，得到的规律越接近正确的实际规律，结果越准确。 此外，数据往往不完整。
2、数据不准确。
数据挖掘的不准确性主要由噪声数据引起。 例如，在业务中，用户可能提供虚假数据； 在工厂环境中，正常的数据经常受到超过正常值的电磁或辐射干扰。 这些异常的、绝对不可能的数据被称为噪声，数据挖掘会变得不准确。
3、数据模糊随机。
数据挖掘是随机的。 这里的歧义可能和不准确有关。 由于数据不准确，只能整体观察数据。 或者，因为隐私信息，所以不能知道具体内容。 此时，试图进行相关分析操作，只能进行一般性分析，无法做出正确的判断。
数据的随机性有两种解释。 一是数据收集的随机性我们不知道用户填了什么。 第二，分析结果是随机的。 将数据交给机器进行判断和学习后，所有的操作都变成了灰箱操作。
由此可见，数据挖掘作为一种强大的工具，有其优缺点。 只有在适当的时候使用，我们才能做更多的工作。
四.业务数据挖掘技术的可持续发展不容忽视
1、开发模型更方便
多年来，第一原则模型(first-principlemodels )一直是科学工程领域最典型的模型。 例如，想知道某辆车起步到稳定速度的距离，首先计算起步到稳定的时间、稳定的速度、加速度等参数，然后利用包容的米第二定律(或其他物理公式)建立模型，最后根据车辆的多次实验结果，推出方程组
在这个过程中，我们将学习——汽车从起步到稳定速度的具体模型。 然后将车辆的启动参数输入模型，自动计算车辆达到稳定速度的行驶距离。
但是，在数据挖掘的思想中，知识学习不需要对具体问题进行建模的专业知识。 如果我记录了与100种车型性能相似的车辆从起步到稳定速度的距离，就可以计算这100个数据的平均值并得出结果。 很明显，这个过程要么直接面向数据，要么直接从数据中开发模型。
这实际上是对人们最初学习过程的模拟。 例如，如果你想预测一个人跑100米要花多长时间，就必须估计像他这样的人跑100米要花多长时间，而不是使用包容的米定律。
2、计算机技术成熟
数据挖掘理论涉及面很广，其实来自很多学科。 例如，建模部分主要来自统计和机器学习。 统计方法由模型驱动，通常建立可以生成数据的模型； 机器学习由算法驱动，使计算机能够通过运行算法发现知识。
随着网络工具的发展，共享与合作的成本大幅下降。 我们每天通过手机聊天、购物、刷短视频、看新闻等日常不经意的行为，为互联网行业提供了大量的数据。 这些数据通常被收集并存储在大型数据存储库中。 如果没有强大的工具，我们就理解不了它们。 数据挖掘技术的出现解决了这个问题。 可以从海量数据中提取有价值的信息，作为决策的重要依据。
3、预测企业生产和销售
数据挖掘的真正价值在于可以挖掘出数据中以模式和关系形式隐藏的宝石，可用于预测对企业的重大影响。 例如，如果一家公司确定了某一特定的营销活动，某一特定型号的产品在国内某一地区畅销而在其他地区卖不出去，以后可以重新调整广告活动，实现最大的利润。
根据业务类型和目标，这种技术的好处可能会有所不同。 例如，零售业的销售和营销经理与航空公司和金融服务业大不相同，他们可以用多种方式挖掘客户信息以提高转化率。
/p>无论哪个行业，过去应用于销售模式和客户行为的数据挖掘都可以用来创建模型来预测未来的销售和行为。数据挖掘也有助于消除可能危害企业的活动。例如，您可以使用数据挖掘来提高产品安全性或检测保险和金融服务交易中的欺诈行为。
四、数据挖掘工具
数据挖掘系统可以独立于数据仓库系统。但为了提高挖掘效率，一般以数据仓库为基础，利用挖掘算法从准备好的数据中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，降低风险，做出正确的决策。
预测未来不是依靠任何法术或天书，而是采用科学的方法和先进的Smartbi数据挖掘科学平台，分析和挖掘隐藏在大量数据中的秘密，揭示数据之间的关系，判断事务发展趋势。
传统的数据分析揭示了已知的。过去的数据关系，而数据挖掘揭示了未知的。未来的数据关系；传统的数据分析采用计算机技术，而数据挖掘不仅采用计算机技术，还涉及统计、模型算法等技术。因为数据挖掘发现了未来的信息，所以主要用于预测！预测公司未来的销量，预测产品未来的价格等。
Smartbi数据挖掘科学平台提供一站式数据挖掘服务，涵盖数据预处理、机器学习算法应用、模型训练、评估、部署和服务发布的全生命周期。
它广泛应用于各个领域，包括企业运营、生产控制、市场分析、工程设计、城市规划和科学探索，从大量数据中挖掘出有用的信息和知识，以更好地指导我们的工作；该功能具有以下特点:
1.Spark分布式云计算。
2.直观的流式建模和拖拽操作。
3.实用统计分析。探索可视化数据。
4.预测、聚类等成熟机器学习算法。
5.算法极简配置，门槛低。
6.支持Python扩展。
7.模型集中管理，易于发布到BI平台。
思迈特软件Smartbi预测分析收集了50+种数据挖掘算法组件，主要包括分类、聚类、相关规则、回归等丰富的算法组件；支持Java和Python算法扩展可以专门定制用户场景。
企业发展的过程中，产生的数据是在不断增加中，好的数据挖掘工具可以对企业的数据进行有效的处理和分析，从而对企业进行“啄木鸟式”的查漏补缺，让企业更加健康发展，还可以通过数据挖掘进行预测分析，更好的把握未来的趋势。