根据趋势或异常将原始数据集分类为模式的做法称为数据挖掘。公司利用各种数据挖掘方法和策略来收集信息以进行数据分析和更深入的业务洞察力。
对于现代企业来说，数据是最有价值的资产。从杂乱无章的数据源中提取重要数据非常困难，类似于开采黄金。对于数据模式或趋势，您需要使用工具。与矿物不同，数据不会从数据集合中完全删除。此过程需要定义数据集合的结构、各种数据之间的连接以及要提取哪些数据进行数据分析。
查找和提取数据，以及将其转化为有用的信息，都是数据挖掘过程中的过程。
这些是步骤 -
定位和识别可靠的信息来源
确定哪些数据点将成为分析的重点
获取确定或可能对业务有价值的知识
从检索到的数据中识别尽可能多的重要值
以易于理解的方式报告和展示调查结果
人们积累了大量的数据，现在就像大山，垃圾堆中藏着宝藏。通过坚持战略并采用正确的数据挖掘技术和工具，人们可以挖掘有可能改变小型企业的数据。
它是如何工作的？
数据挖掘本质上是一种将原始数据和信息转化为有价值的东西的方法。它可用于通过确定网站的哪些区域比其他区域更频繁地访问来改善用户体验。老师也可能会提前预测哪些孩子可能会落后，并设计一个策略，通过收集和分析学生数据来让他们走上正轨。
机器学习可用于数据挖掘以自动化许多操作。使用机器学习和人工智能可以轻松地将大量数据分类和收集到众多类别和分类中。在收集了数据并检测到趋势之后，它最终可以被使用。挖掘数据的实体可以完全控制数据的使用方式。它可以在内部用于提高工作场所的生产力或出售给那些将从知识中获利最多的人，例如商店、航空公司或政治家。
无论数据挖掘的目的是什么，它通常都遵循类似的模式。
数据由组织收集并存储在物理或云服务器上。例如，可以通过调查问卷直接收集信息，也可以通过跟踪用户活动间接收集信息。
分析师或管理层将决定他们希望在大量未处理数据中搜索哪些模式。
它被转发给适当的技术人员，他们确保为预期用途正确处理数据。
数据以易于理解的方式排列和显示，通常是图表或图形。
数据挖掘的优势
数据挖掘软件对企业极为有利，因为它有助于发现隐藏模式供个人使用。这些模式有助于改善商业联系，因为它们用于数据分析和预测，从而扩大了公司潜力。
数据挖掘原理和技术在广泛的领域都很有用，包括 -
银行业
保险
教育
零售
互联网和社交媒体
数据挖掘对公司产生了积极的影响，因为它
加强预测和规划
改进决策过程
提高安全水平
提供竞争优势
它省钱
客户获取
改善客户互动
有助于创建新项目
例如，零售业可以使用合法的数据挖掘程序来收集和评估客户行为和以前的销售趋势，以确定未来提供哪些产品和服务，以及追求哪个业务方向。
任何公司的营销部门都可以使用某些工具和数据集来挖掘有关客户的数据，从而使其能够构建最成功的营销活动，并成为该领域最赚钱和最具竞争力的营销活动之一。
数据挖掘问题
让我们看一下实现目标的一些最典型的障碍 -
不完整的数据集
数据集不完整是一个常见的观察结果。例如，整个公司的销售数据缺少来自多个部门的信息。这将对报告和数据趋势的影响最小。
“嘈杂”的数据已损坏或组织不善，并且包含不相关的信息。
因此，在挖掘之前，数据分析师必须从数据集合中提取基本数据或识别技术以去除噪声数据。
可扩展性
更大的数据集需要更多的数据挖掘资源。对于使用硬件配置不灵活的本地数据仓库的组织来说，扩展是困难的。
数据挖掘技术
可以以多种方式和出于多种目的来挖掘数据。以下是数据挖掘者使用的五种最流行的数据排序策略：
分类
数据组织者将决定预定义的分类。根据它们的质量，原始数据将分为不同的类别。对花生过敏的人进行分类，对不过敏的人进行分类是一个基本示例。这个例子解释了如何使用两个指定的类来排列一批数据。
聚类
聚类与分类有关，有时会被误认为是分类。聚类是根据相似性定义组，然后根据这些相似性对它们进行排序的过程。聚类将基于数据的共同点构建类别，而不是分类方法，后者已经选择了数据的分类方式。
协会
零售商和那些想向消费者推销产品的人是关联策略最普遍的用户。它根据一件物品的购买与同时购买的其他物品之间的联系来定位信息。这是确定用户群购买模式的好方法。
顺序模式
顺序模式是在一段时间内发现数据中的模式或行为质量。换句话说，数据是根据收集时间范围内发生的事件的“顺序”进行分类的。
商店可能会使用顺序模式技术来发现一年中不同时期经常一起购买的商品。
预测性
组织经常使用预测方法来支持新的业务计划。预测数据挖掘检查历史数据以发现可用于预测市场未来的趋势。
