数据挖掘：定义、功能、方法和应用示例

技术的飞速发展使得大多数企业通过数据来收集信息。这些数据稍后将有助于促进业务流程、协助决策制定和确定未来的业务发展战略。这就是为业务实施数据挖掘或数据挖掘的重要性。

这是从数据源或数据仓库收集重要信息的过程或活动。您可以通过使用数据挖掘找到某些模式来挖掘此信息。根据您的需求和兴趣，此活动的目的可以非常多样化。通过下面的文章，我们将解释什么是数据挖掘及其功能、方法和应用实例

什么是数据挖掘？

数据挖掘或数据挖掘是通过大量数据（大数据）收集重要数据或信息的过程。收集过程中经常使用数学方法、统计数据，以使用人工智能（AI）技术。您还可以通过其他术语了解数据挖掘。

其中包括KDD（数据库中的知识发现）、数据分析、知识提取、商业智能、数据挖掘、信息收集、考古数据等。数据挖掘过程本身由几个阶段和技术组成。从数据清洗或数据清洗、数据集成、数据选择、数据转换，到模式评估，从数据中获取信息。

数据挖掘功能通过实施数据挖掘，您可以获得许多功能或好处。一般来说，它的功能分为描述性和预测性两种。然而，除此之外，数据挖掘还具有关联、分类、聚类、预测和排序等其他功能。

以下是对每个数据挖掘功能的解释：

描述性是指理解您正在进一步研究的数据的功能。此过程旨在找到数据的模式和特征。

通过利用此描述性功能，您可以找到最初隐藏在数据中的某些模式或模式。也就是说，如果存在重复且有价值的模式，则意味着您可以了解数据的特征。

预测是一个过程的功能，该过程稍后会从数据中揭示一种特殊的模式。您可以从数据中包含的几个变量中找到这种模式。当您找到一个模式后，您可以使用该模式来估计值仍然未知的其他变量。

这就是为什么预测函数被认为等同于预测分析的原因。您还可以使用预测来估计不在数据中的特殊变量。

接下来是关联功能。这是一个数据挖掘功能，您可以在其中识别每个数据的关系（关系）。过去和现在的数据。

分类用于总结组或数据组中特征的若干定义。一个例子是停止使用您的产品（客户流失）的客户数据（客户数据），因为他们认为竞争对手的产品为他们提供了更多的利益和客户价值。

下一个功能是聚类或聚类。这是识别一组具有特殊特征的产品或商品的过程。

第五，预测是一种数据预测技术，可用于获得对未来数据价值的概述（预测）。您可以通过收集大量信息来进行这种预测。预测应用的一个例子是与预测某些季节（季节性营销）季节性产品的请求（需求）数量有关的数据。

最后一个功能是排序。也就是在一定时期内识别出每一种不同关系的过程。排序本身的一个示例是来自在客户生命周期中重复购买特定产品的客户的数据。