前言

在5G/AI、物聯(lián)網(wǎng)以及目前比較火的元宇宙的時代，"數(shù)據(jù)"的深入的應(yīng)用已經(jīng)覆蓋了各行各業(yè)。無論是什么崗位，有什么業(yè)務(wù)模式，要做到與競品有差異化，給用戶更精準的推薦，就必須擁有數(shù)據(jù)分析思維，得使“數(shù)據(jù)”更有意義，通過采集和數(shù)據(jù)分析，找到“數(shù)據(jù)”的有效使用模式，進行“數(shù)據(jù)挖掘”。所以，對做數(shù)據(jù)分析的人員而言，了解數(shù)據(jù)挖掘背后的思想，將有助于建立更具穩(wěn)定性、更高效的分析模型。

可有很多人對“數(shù)據(jù)挖掘”的概念還是有些混淆，主要是數(shù)據(jù)挖掘更多的偏向算法，與數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)有很多相似的地點，而且在實際場景中70%的工作都在做數(shù)據(jù)清洗，探索等，比如時間序列預(yù)測，聚類，因子分析···· 因此，本文不去深度的剖析數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)應(yīng)用，將從相關(guān)的基本概念進行梳理，幫助大家對數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念有一定的清晰地認知。

數(shù)據(jù)挖掘，是一個很寬泛的概念。簡單的理解為從大量數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識。BI（商業(yè)智能）、數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品、市場、運營都可以做。就是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了一些有用的信息，然后這些信息可以指導(dǎo)業(yè)務(wù)。所以，數(shù)據(jù)挖掘也算是一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法。

數(shù)據(jù)挖掘還算是一個跨學(xué)科的計算機科學(xué)分支。涉及人工智能、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、和數(shù)據(jù)庫的交叉方法在相對大型的數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)模式的計算過程。它還涉及到數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)管理方面、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型與推斷方面考量、興趣度度量、復(fù)雜度的考慮等。還有類似詞語“數(shù)據(jù)捕撈”、“數(shù)據(jù)捕魚”和“數(shù)據(jù)探測”等。

有的書上這些描述數(shù)據(jù)挖掘的概念：即按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規(guī)律性，并進一步將其模型化的先進有效的方法。因此，數(shù)據(jù)挖掘過程的總體目標是從一個數(shù)據(jù)集中提取信息，并將其轉(zhuǎn)換成可理解的結(jié)構(gòu)，以進一步使用。總之，數(shù)據(jù)挖掘能夠讓業(yè)務(wù)產(chǎn)生真正可落地可執(zhí)行的行為洞察或者動作。

2 數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)

數(shù)據(jù)挖掘的價值一般帶著一定的目的，并通過計算機的計算能力在一堆數(shù)據(jù)中發(fā)掘出規(guī)律并加以利用的過程。因此對數(shù)據(jù)挖掘而言，就需要經(jīng)歷規(guī)則學(xué)習(xí)、規(guī)則驗證和規(guī)則使用的過程。而這目的是否得到實現(xiàn)一般可以通過結(jié)果驗證來實現(xiàn)。因此，數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)上屬于機器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，而貫穿數(shù)據(jù)挖掘的的思想主要有四個：關(guān)聯(lián)，分類，回歸分析和聚類。

注：《數(shù)據(jù)挖掘：實用機器學(xué)習(xí)技術(shù)及Java實現(xiàn)》一書大部分是機器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，這本書最初只叫做“實用機器學(xué)習(xí)”，“數(shù)據(jù)挖掘”一詞是后來為了營銷才加入的。

數(shù)據(jù)挖掘的實際工作是對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行自動或半自動的分析，以提取過去未知的有價值的潛在信息。例如：數(shù)據(jù)聚類分析、數(shù)據(jù)異常檢測、數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)式規(guī)則挖掘等。這些潛在信息可通過對輸入數(shù)據(jù)處理之后的總結(jié)來呈現(xiàn)，之后可以用于進一步分析，如機器學(xué)習(xí)和預(yù)測分析。

但在數(shù)據(jù)挖掘之前，有必要預(yù)處理來分析多變量數(shù)據(jù)，然后要清理目標集，數(shù)據(jù)清理移除包含噪聲和含有缺失數(shù)據(jù)的觀測量。因此，基本步驟如下：

第一步：數(shù)據(jù)清理

第二步：數(shù)據(jù)集成

第三步：數(shù)據(jù)選擇

第四步：數(shù)據(jù)變換

第五步：數(shù)據(jù)挖掘

第六步：模式評估

第七步：知識表示

?異常檢測：（異常/變化/偏差檢測）識別不尋常的數(shù)據(jù)記錄，錯誤數(shù)據(jù)需要進一步調(diào)查；

?關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：搜索變量之間的關(guān)系。例如：一個超市可能會收集顧客購買習(xí)慣的數(shù)據(jù)，運用關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)，超市可以確定哪些產(chǎn)品經(jīng)常一起買，并利用這些信息幫助營銷——這有時被稱為市場購物籃分析；

?聚類：是在未知數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)下，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的類別與結(jié)構(gòu)；

?分類 ：是對新的數(shù)據(jù)推廣已知的結(jié)構(gòu)的任務(wù)。例如：一個電子郵件程序可能試圖將一個電子郵件分類為“合法的”或“垃圾郵件”；

?回歸：試圖找到能夠以最小誤差對該數(shù)據(jù)建模的函數(shù)；

?匯總：提供了一個更緊湊的數(shù)據(jù)集表示，包括生成可視化和報表。

5數(shù)據(jù)挖掘的必備技能點

數(shù)據(jù)挖掘涉及的內(nèi)容比較泛，涉及的內(nèi)容包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機器學(xué)習(xí)、信息檢索。還有數(shù)據(jù)庫理論、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（包括數(shù)理統(tǒng)計、概率、圖論等），還必須熟練掌握一種編程語言（包括java，python等），還要會使用數(shù)據(jù)挖掘工具軟件（weka、matlab、spss等）。

因此，簡單的梳理了數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技能點（具體知識點可以自行百度）。如下：

6數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場景很多。如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助業(yè)務(wù)了解“誰是最有價值的客客”、“什么產(chǎn)品可以交叉銷售或提升銷售”、“對公司明年的營收進行預(yù)測”；在科學(xué)領(lǐng)域，還能幫助地球科學(xué)家了解“干旱和颶風(fēng)等生態(tài)系統(tǒng)擾動的頻度和強度與全球變暖之間有何聯(lián)系”、“海洋表面溫度對地表降水量和溫度有何影響”等等。

總之，數(shù)據(jù)挖掘思想應(yīng)用了眾多領(lǐng)域，包括來自統(tǒng)計學(xué)的抽樣、估計和假設(shè)檢驗、人工智能、模式識別等。這里就不一一深度的列舉了。

數(shù)據(jù)挖掘利用計算機技術(shù)獲取隱藏在大量數(shù)據(jù)背后的信息，滿足一個行業(yè)或企業(yè)的需求，為企業(yè)或管理層的決策提供依據(jù)。從目前大數(shù)據(jù)公司的發(fā)展來看，它們正處于信息收集和簡要分析階段，規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)相對較少?？傊?，擁有數(shù)據(jù)挖掘的能力，能夠使業(yè)務(wù)產(chǎn)生的經(jīng)濟效應(yīng)可以說是幾何倍數(shù)的。在未來的5G以及物聯(lián)網(wǎng)時代更是迫切需要數(shù)據(jù)分析人員來構(gòu)建滿足行業(yè)需求的數(shù)據(jù)挖掘模塊并進行需求分析。

以上就是數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念的梳理，我們大概對其概念有了清晰的了解。但對于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法/機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)，它們彼此間并不完全獨立，到后期，很多界限會變得模糊。因此，了解認識相關(guān)概念是一方面，是否愿意學(xué)習(xí)和吃透，才是真正了解數(shù)據(jù)挖掘的開始。（若有不一樣的想法，歡迎留言）

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