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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： 描述性的或描述性的 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。 预测性 …

在我们开始讨论卫生部门的大数据之前，最好了解什么是大数据。 了解大数据 大数据 是一个术语，用于描述每天淹没企业的大量结构化和非结构化数据。 但重要的不是数据量。 这是组织对重要数据所做的事情。 可以分析大数据以进行理解，从而制定更好的战略性业务决策和行动。 大数据的概念已经存在多年； 大多数组织现在都明白，如果他们捕获了流入其业务的所有数据，他们就可以应用分析并从这些数据中获得重要价值。 然而，大数据分析带来的新好处是速度和效率。 大数据的重要性 降低成本。 Hadoop 和基于云的分析等大数据技术在存储大量数据时带来了显着的成本优势，而且它们可以识别更有效的业务方式。 更快，更好的决策。 借助 Hadoop 的速度和内存分析能力，再加上分析新数据源的能力，公司可以立即分析信息并根据所学知识做出决策。 新产品和服务。 通过分析衡量客户需求和满意度的能力，可以提供满足客户需求的能力。 大数据在医疗保健中的应用 用于监测患者生命状况的 Hadoop 技术 世界各地的几家医院已经使用 …

大数据是用于描述非常大的数据集合的术语。 可以管理和分析大量数据以发现模式或趋势，尤其是与客户互动和行动相关的数据。 在银行业，公司拥有非常庞大和复杂的数据集，因此传统的数据处理应用程序无法产生高质量的数据分析。 非常庞大和复杂的数据的集合存储了如此多的信息和知识，如果管理得当，使用 大数据分析，可以提供非常有用的信息，因为它在监控经济活动方面的速度很快。 实施有多重要 大数据分析 在银行业？ 银行业的未来取决于他们将数据管理或分析成有价值的东西并更好地生产的能力 业务成果 . 这是为什么？ 基于数据分析结果做出的决策可以为银行业带来各种好处，例如： 观察客户行为并提供更好的客户体验。 公司可以使用数据来创建更加个性化的沟通策略和 财务经验 基于每个客户的行为和偏好。 . 数据可以作为公司提高客户体验质量的最有用的来源之一进行处理，并且可以进一步监控和分析以进一步发展业务。 未来提高服务质量 通过使用 大数据分析, 数据可以作为一个非常有用的来源来处理，以提高其客户的银行服务质量。 使用 大数据分析 …

大数据架构是代表大数据的逻辑和物理系统的整体结构。 本文是本文中完整的大数据讨论的一部分。 想更详细地了解大数据？ 请阅读这篇文章： 大数据架构的好处 为了获得大数据的好处，投资能够处理大量数据的大数据基础设施至关重要。 公司可以投资于 Bigbox 基础设施解决方案和大数据平台，以获得大数据收益或大数据收益，例如 1. 提高对大数据的理解和分析质量 2. 做出更好更快的决定 3. 通过分析公司的大数据，找到可以改进和节省的地方，降低公司运营成本 4. 预测未来的需求和趋势 5. 鼓励公司能够在公司内部制定标准 6.可以提供一致的方法来应用最好的技术来解决问题 大数据架构挑战 / 大数据架构挑战 在做大数据架构的过程中，当然会遇到各种各样的挑战，即： 确保架构能够满足公司的需求 …

信息现在是作为竞争战略的主要焦点。 即使在今天，也有不少公司试图获取和利用数据，以准确地在业务和运营活动中做出决策。 一些与客户偏好相关的信息、销售创造量的预测到运营能力的优化，已成为当今竞争激烈的时代管理者管理业务的必要条件。 在这种情况下，数据是企业管理业务取得成功的最大资源和动力。 然而，当前数据的可用性是如此复杂。 作为一项挑战，每位经理都必须在制定业务决策时将数据处理和分类为准确且相关的信息。 特别是在今天这样的数字时代，通过今天的互联网接入已经发展到各种 物联网-IoT-，所有这些都利用互联网技术，可以快速轻松地获得足够大量的数据需求。 . 大数据价值维度 当公司在其竞争战略中使用大数据时，首先要问的问题是，什么样的大数据可以推动组织价值的增加？ 基于大数据信息的价值面，企业组织使用大数据有3个维度，包括客户体验、新商业模式和运营效率。 利用大数据提高运营效率本身就是通过提高透明度、提高性能和质量以及优化资源消耗来实现的。 公司可以利用数据来提高在使用公司产品和服务时与客户互动的质量。 数字时代的平均数据增长了两倍 在最近的数字时代，可用数据以平均每年 2 倍的速度快速增长。 例如，2010 年可用的数据量为 2,000 EB，而 2015 年增加到 10,000 …

在这个数字时代，信息是决策的重要资产。 当您想购买某件商品时，您有可能会查找与该商品相关的评论，以决定哪种产品值得购买。 在我们的日常生活中，我们使用可用的信息和数据谋取个人利益。 在商业领域，做出最佳决策所需的信息量是巨大的。 这种庞大的信息集合也称为大数据。 那么，什么是大数据，它是如何在商业世界中应用的呢？ 来吧，看解释。 什么是大数据？ 大数据是更大、更复杂的数据集合，尤其是来自新数据源的数据。 这些数据集非常庞大，传统的数据处理软件无法管理它们。 但是，这些海量数据可用于解决您以前无法处理的业务问题。 对数据最容易理解的解释之一是收集和使用来自多个来源的信息以做出更好的决策。 大数据可以被认为是关于我们收集、分析和理解每天大量数据的能力的概念。 大数据的特征 可以调用一个数据 大数据 如果满足 的特点 大数据 本身。 那么，有什么特点呢？ 1. 音量 顾名思义，大数据的特点是大量的数据，无论是作为一个整体还是基于管理它的平台，包括交易、智能设备、视频、工业设备、图像、音频、社交媒体等. 2.速度 …

随着技术的发展，我们不能否认数字化转型是企业必须实施的事情。 因为如果不是这样，公司实际上会经历滞后，甚至是业务增长（业务增长）的延迟。 公司必须实施的一种转换形式是数据处理或数据管理。 数据处理是所有业务流程中的一个重要方面。 因为数据是必须以结构化方式进行监管和映射的主要元素，以便公司可以轻松地处理它（执行数据清理和处理）。 尤其是存储在公司数据库中的大量数据（大数据）。 访问数据越容易，业务流程就越顺畅。 包含在以数据分析为中心的公司决策过程中作为信息来源。 那么，什么是数据管理，它是如何在业务中应用的呢？ 什么是大数据管理？ 大数据管理是一个确保数据是否可以在时间上轻松访问的过程。 这种数据处理包括数据验证、数据存储、数据处理、数据修复。 当然，数据处理非常重要，考虑到目前几乎所有的公司都将大数据用于他们的业务。 尤其是从事技术和SAAS的公司。 如此大量的数据无法使用传统方法进行分析。 如果公司使用得当，那么大数据将使分析和制定业务决策变得更加容易。 因为从这个数据分析中，企业将能够做出未来的商业预测（business forecasts）。 从销售预测、财务预测开始，到在 SDLC 流程和产品开发中发挥作用。 此外，对数据处理结果的分析也有助于找出正确的商业策略和营销策略。 从了解客户行为（消费者行为）、客户情绪、改善用户体验和客户体验、市场导向、帮助收集洞察力等开始。 数据管理在业务中的重要作用 基于上面的描述，我们当然知道数据管理在业务流程中的作用有多大。 …

就大数据而言，是非常庞大和复杂的数据集的集合。 数据太大，传统的数据处理工具无法对其进行分析。 同样，大数据分析背后的挑战也相当大。 其中包括如何收集数据、如何存储数据、如何分析数据、可视化、传输、数据敏感性和数据有效性问题。 大数据的概念本身就伴随而来 三个V， 或“三个字母 V”，即： 体积 其中，大数据是大量数据的集合，有时是非结构化的。 其中一些数据是例如 饲料 ，用户点击网页或应用程序上的流程。 数据的体积值可以达到TB甚至PB（PB）的大小。 速度 或速度，其中必须以高速处理数据流。 接收或处理大数据的速度必须很高。 即使是当前的一些技术也能够在数据处理和数据评估中 即时的. 种类 又名变异。 说到传统数据，一般收集到的数据是 结构合理 以便于分析。 而在大数据中，获得的数据通常是非结构化的，并且来自各种来源，因此需要事先处理，以便对数据进行分析。 …

数据现在已成为商业世界不可或缺的一部分。 众所周知，随着数字化转型的兴起，现在大多数公司在每个业务流程中都在分析和处理大量数据（大数据）。 这种大数据管理和分析将在以后的公司决策中发挥重要作用。 大数据本身就是一个术语，指的是海量数据，超过了常规数据库的处理能力。 这是因为数据量太大，超出了传统数据库架构的容量。 事实上，需要进行具体的管理，以便数据对业务增长有用。 这种管理包括收集和存储数据（摄取）、整理（wrangling）、改进（enrichment）、映射（mapping）的过程，对其进行分析以获得对公司有益的结果。 我们可以将这整个过程称为大数据分析或大数据分析。 什么是大数据分析？ 数据分析无疑是所有企业的重要组成部分。 因为有了这些数据，企业可以将其作为制定商业决策、制定商业战略和未来商业计划、设计更有效的营销和销售策略的参考。 随着业务的发展，公司拥有的数据当然会不断增加。 在某个时刻，数据会很大，因此很难以常规方式处理它。 这就是我们所说的大数据。 因此，大数据分析或大数据分析是收集、整理、提炼和分析大量数据的全过程。 大数据分析为公司和整个目标市场提供了许多优势。 一个例子是识别销售线索（潜在客户）的兴趣趋势的数据集成。 例如，当潜在客户在他们的社交媒体（如 Instagram 广告）上获得广告时。 如果广告符合他的喜好，那么他有兴趣也不是不可能。 例如，当他寻找对当前流行的当代时尚的参考时。 因此，这将有利于双方，包括客户和公司。 此外，大数据分析的其他几个优势包括： 业务流程自动化节省时间和精力 …