数据挖掘:数据分析师必须了解的 5 种最佳数据挖掘技术

数据挖掘的工作：

数据挖掘技术利用复杂的数学算法来分解信息并评估未来事件的可能性。

数据挖掘方法可以从保存数据的任何源执行，如电子表格，平面文件，数据库表或任何其他存储格式。信息的关键标准不是存储的格式，而是与理解它的问题的相关性。

适当的数据清理和安排对于挖掘数据至关重要。数据挖掘可以使用许多技术，包括机器学习，数据库管理，统计分析等。

数据挖掘技术：

预测：

预测是挖掘数据最常用的技术之一，因为它用于根据当前和新数据预测未来情景。在预测数据挖掘中 - 分析现有和历史数据以识别模式。一旦分析了模式 - 然后将新数据馈送到这些模式以预测未来情景。

预测数据挖掘是最广泛认可的挖掘过程类，因为它具有最直接的业务应用程序。

分类：

分类是数据挖掘的另一种重要技术。在分类中 - 使用不同的技术将数据分类为预定义的段或类。分类使用复杂的技术挖掘数据，将不同的属性一起提取到清晰可辨的类中。然后，分类将采用新数据的技术和算法来决定该数据应属于哪个类。

其中一个最常见的例子是 Gmail 如何根据电子邮件的不同属性将新电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

回归：

回归分析是识别和分解不同变量之间关系的过程。简单来说 - 回归是一种预测不同情景中各种可能结果的技术。需要预测的结果是依赖于情景或自变量的因变量。

聚类：

聚类分析是用于区分彼此相似的数据集的技术，以理解现有数据和新数据中的相似性和区别。集群共享某些类似的功能，可用于开发目标算法。例如，具有可比购买行为的购买者群集可以用相同的产品 / 服务作为目标，以提高对话率和销售额。

聚类分析技术的结果可以是形成人物角色，以形成可以相应地利用产品，品牌或网站的目标统计，行为举止或潜在行为集中的独特客户类型。

聚类和分类之间的区别在于，在分类中有预定义的类，在聚类后，聚类或类在挖掘后从数据演化而来。

关联规则：

关联规则检测是数据挖掘和分析过程中的关键解释策略。该方法找到至少两种产品之间的关系。它看到数据集中的隐藏模式，用于识别变量以及出现最重要频率的多个变量的连续事件。

这是一项基本技术; 然而，你会惊讶于它可以提供多少知识和理解 - 许多组织每天使用一次数据来提高效率和产生更多收入。

数据挖掘是统计，数据库管理，人工智能，机器学习技术和数据可视化的融合。数据挖掘专业就是要解决这个等式：如何从大量数据中准备和形成判断。

所有上述数据挖掘方法都可以帮助从备用的角度分析独特的信息。正确的使用技巧取决于手头问题的性质和相关数据的可用性。它是关于使用可用的相关技术，可以帮助您从已收集的数据中提取最多。