我会尽力解释其中的许多数据挖掘的功能这有助于完成本文中的数据挖掘。因此，在一头扎进数据挖掘特性之前，请考虑以下问题。首先，定义数据挖掘是很重要的。
什么是数据挖掘，它是如何工作的?
数据挖掘的目的是发现隐藏在大型数据集中的有价值的信息。
数据挖掘帮助企业将非结构化数据转化为有意义的情报。如果企业想要提高销售额和节约成本，就需要更好地了解客户的习惯。有效地收集、存储和处理数据对于数据挖掘的成功和功能都至关重要。
数据挖掘主要有五个步骤:
- 意识到你为什么要做这个项目
- 理解信息的来源
- 收集和组织信息
- 数据分析
- 结果分析
1)你需要确切地知道你想通过这个项目实现什么。
数据挖掘的第一步是定义其目标。你对这个项目的要求有什么看法?
例如，您期望数据挖掘的功能在多大程度上改善您公司的运营?提供更好的产品建议对你来说有多重要?Netflix的模式可以成为成功的典范。使用人物角色或其他方法来细分客户，以更多地了解他们的需求和偏好。由于涉及的高风险和潜在的巨大经济损失，这是任何企业最关键的方面。在构建项目时，尽可能增加预防措施。
2)找出数据来源。
从现在起，你的项目截止日期将由你项目的具体情况决定。了解数据的来源和方式是数据挖掘过程的下一步。
在数据收集阶段，应该始终牢记项目的最终目标。可以合并到模型中的数据源越多，在应用于新数据时，模型就越准确和可泛化。
3)装配数据
下一步是准备数据，包括去噪和结构化数据。您必须筛选这些数据，以找到要包含在模型中的相关特性。
在清洗数据时，不同的技术可以用于不同的目的。这是非常重要的一步，因为模型的准确性取决于数据的完整性。
4)数据分析
整个阶段的重点是获得对数据的更深入的理解，并提取可操作的见解。利用这些隐藏的知识，我们可以确定是否有任何我们忽视的事实正在对我们的公司产生负面影响。
5)结果分析
使用数据挖掘的功能来评估结果，并找到关键问题的答案，如“结果有多可信?”“他们能把你送到你要去的地方吗?”“你现在该怎么办?”
数据挖掘的一些优势是什么?
数据挖掘任务涉及使用数据挖掘的功能来识别和分类数据中包含的许多模式。基本上有两种数据挖掘活动。
首先，一个基于描述的挖掘活动
预测采矿税
描述性数据挖掘
我们的数据的整体属性可以通过描述性挖掘项目来揭示。例如，我们发现了描述趋势的数据，我们也发现了新的和值得注意的信息，所有这些都在我们所掌握的资源中。
我给你们举个例子:
考虑一下你家附近有一家超市的可能性。有一天，你决定在那个市场停下来，注意到经理正在仔细地监视顾客的购买行为，以确定哪些人在购买某些商品。作为一个好奇的人，你觉得有必要调查一下他奇怪行为的来源。
市场经理说，他正在寻找辅助商品，以帮助市场组织工作。当他看到你根据他的建议买了面包时，他劝你买鸡蛋和黄油。如果这种情况持续下去，可能会促进面包的销售。关联分析是一种描述性数据挖掘。
预测数据挖掘涉及的许多任务如下:连接、分组、总结等。
1)组织成员的好处
联想使我们能够看到我们周围的各种物体之间是否存在联系。为了实现这一目标，它在很大程度上依赖于一种通过在概念之间建立联系来得出结论的策略。关联分析在许多商业领域都很有用，包括供应链管理、广告、目录设计、直接营销等等。
如果店主看到人们经常一起买面包和鸡蛋，他或她可能会决定给鸡蛋打折，以刺激面包的销售。
2)分类
聚类是一种发现具有共享特征的数据对象集的方法。
一个人与另一个人的亲近程度，他们对特定行为的反应，他们的购买习惯等等，都有助于建立他们之间的相似性。
例子:
客户年龄、地理位置、收入和其他因素可以用来划分电信市场。通过了解客户的独特挑战，运输公司可以更好地满足他们的需求。
3)结束语
总结的过程包括简化和概括信息。在浓缩了大量信息之后，您就得到了一组易于管理的数据。
根据购买的产品数量或使用的促销折扣数量，可以将客户的支出大致分为几类，从而总结出客户的支出。对于深入检查客户和购买行为，销售或客户关系团队可能会发现这种汇总信息很有用。可以在不同的抽象级别和从不同的角度创建数据摘要。
预测采矿领域的就业机会
我们预测采矿项目的目标是根据现在得出未来的结论。
数据挖掘的预测功能可以从现有数据集构建模型，以预测感兴趣的单独数据集的未知或未来值。
让我们假设你的朋友是一名医生，他试图解释病人的医疗检查结果以做出诊断。预测数据挖掘是对这一现象的一种可能解释。在这里，我们根据以前收集的信息对新数据进行有根据的猜测或分类。
分类、预测、时间序列分析等都是属于预测数据挖掘范畴的工作类型的例子。
1)分组
分类试图建立一个模型，该模型可以根据对象的属性确定对象的类别。
在这个场景中，您可以使用一个记录数据库，其中每个记录代表一组特定的质量。其中一个属性将是类属性或目标属性。
分类任务或模型的主要目标是用class属性正确地标记一组新的数据点。
看看你能否通过研究插图来理解它。
使用分类，直接营销可以通过瞄准最有可能购买产品的人群来降低成本。利用现有资料，我们可以确定哪些客户以前购买过类似的物品，哪些没有。这意味着阶级属性是由买或不买的决定形成的。通过指定类别特征，可以从购买过类似产品的客户那里收集人口统计和生活方式数据，从而可以分发更个性化的促销邮件。
2)远见
在预测练习中，你必须估计未知变量。在这里，我们用可用数据构建一个模型，并将其应用于预测第三个数据集的结果。
我给你们举个例子:
我们可以根据老房子的价格以及卧室、厨房、浴室、地毯面积等信息，对新房的价格做出有根据的假设。接下来，利用我们已经掌握的信息，我们需要建立一个模型来预测新房子的价格。预测分析检测欺诈和诊断疾病。
3)退一步分析时间序列
依赖于预测的采矿任务被称为预测性采矿作业。时间序列数据表示一个过程，其行为对广泛的变量敏感。
检查时间序列数据以寻找趋势、规则和统计数据的方法属于“时间序列分析”的总称。
例如，在预测股票价值时，时间序列分析是一个非常有用的工具。
总结
幸运的话，本文帮助您更深入地了解了数据挖掘、过程和特性的功能，特别是经过验证的数据挖掘。
InsideAIML涵盖数据科学、机器学习、人工智能和其他前沿主题。
我很感谢你阅读这篇文章，并真诚地感谢你的考虑。
继续你的教育。继续进行资料片。
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