Data Mining 简明教程

Data Mining Tutorial

Data Mining 被定义为从海量数据集提取信息的程序。换句话说，我们可以说数据挖掘是从数据中挖掘知识。本教程从数据挖掘涉及的基础概述和术语开始，然后逐渐涵盖知识发现、查询语言、分类和预测、 decision tree induction 、 cluster analysis 和如何 mine the Web 等主题。

Data mining ，也称为 Knowledge Discovery in Data (KDD) ，是从大数据集中发现模式和其他有价值信息的过程。在过去几十年里，数据仓库技术的发展和大数据的增长极大地加速了数据挖掘技术的使用，帮助企业将他们的原始数据转化为有用的信息。然而，即使该技术不断发展以大规模处理数据，领导者仍然面临着可扩展性和自动化方面的挑战。

Data mining 使组织能够通过智能数据分析做出更好的决策。可以针对这些分析基础的数据挖掘技术提供两个主要目的；它们可以指示目标文件，或使用机器学习算法预测其结果。这些方法用于组织和筛选数据，显示最有趣的信息，例如欺诈检测、用户行为、瓶颈，甚至安全故障。

与数据分析和可视化工具（如 Apache Spark ）结合使用时，深入研究数据挖掘世界从未如此简单，提取相关见解从未如此快速。人工智能的进步只会继续加速跨行业的采用。此 Data mining tutorial 解释了数据挖掘的基础知识，然后扩展到学习其高级概念。

Data Mining Process

数据挖掘过程解释了分步执行的不同阶段。

Understand Business

  1. 首先确定公司的目标和项目的目标

  2. 需要解决的问题

  3. Project constraints or limitations

  4. 潜在解决方案的业务影响

Understand the Data

  1. 确定需要什么类型的数据来解决问题，即开始对数据进行初步分析

  2. 从可靠的来源收集数据；获得访问权，并准备数据描述报告

Prepare the Data

  1. 清洁数据：处理缺失数据、数据错误、默认值和数据更正。

  2. 集成数据：组合两个不同的数据集以获取最终的目标数据集。

  3. 将数据格式化：转换数据类型或针对特定的挖掘技术配置数据。

  4. 准备数据格式

Model the Data

  1. 使用算法确定数据模式

  2. 创建模型、测试模型并验证模型

Evaluation

  1. 使用业务目标验证模型

  2. 在需要时更改模型、调整业务目标或重新审视数据

Deployment

  1. Generate business intelligence

  2. 持续监测和维护数据挖掘应用程序

Why Data Mining?

数据挖掘很重要，学习它的原因有很多：

  1. Extracting Insights: 数据挖掘技术允许用户从海量数据中提取有用的信息和模式。企业可以通过分析这些模式做出合理的决策、识别趋势并与同行展开竞争。

  2. Decision Making: 数据挖掘有助于决策过程。企业可以通过分析历史数据来高度自信地预测未来趋势和成果。

  3. Customer Understanding: 通过分析客户的行为、偏好和购买模式，数据挖掘使企业能够更准确地了解其客户。该信息可用于个性化营销策略，提高客户满意度并增强其忠诚度。

  4. Risk Management: 利用数据挖掘技术分析数据中的模式和异常情况，企业可以识别可能的风险或欺诈。在风险管理至关重要的金融、保险和医疗保健等领域，这应该是一个特别关注的事项。

  5. Improved Efficiency: 数据挖掘可以极大地提高运营效率，有助于从数据中自动发现模式和见解。企业可以通过外包重复性任务来减少所需的时间和资源，以便专注于更多战略计划。

  6. Innovation: 通过分析数据，可能会发现可能导致新的产品创意、创新或商业机会的隐藏模式和关系。企业可以通过创造性数据探索和分析保持竞争优势并推动创新。

  7. Personal Development: 数据挖掘知识增强了分析和解决问题的能力。它为您提供了处理和分析大数据集的宝贵工具和技术，这些技能在当今数据驱动的世界中必不可少。

一般来说，数据挖掘对于学习很重要，因为它使企业能够从数据收集有用的信息，以便他们能够做出明智的决策、减轻风险、提高效率、更有效地了解客户、创新和发展自身。

Data Mining Applications

数据挖掘的应用非常广泛且多样化，在各个行业和领域都有应用。以下是应用数据挖掘技术的一些常见领域：

  1. Business and Marketing: 数据挖掘在商业和营销中用于购物篮分析，以了解客户的购买行为并针对目标营销活动进行客户细分。用于销售预测和客户流失预测的预测模型。社交媒体数据的观点分析提供了一个推荐系统，用于了解客户的意见和反馈并推荐个性化产品。

  2. Finance: 数据挖掘技术最常用于检测银行交易中的欺诈行为、贷款审批的风险评估和信用评分、股票市场分析和预测以及针对营销策略预测客户生命周期价值。

  3. Healthcare: 医疗保健数据挖掘是从医疗保健行业生成的大型数据集发现模式、关联和见解。医疗保健数据挖掘最常见的任务包括疾病预测和诊断、药物发现和开发、患者监测与个性化治疗建议，以及健康结果预测以进行患者护理管理。

  4. Telecommunications: 数据挖掘技术最常用于检测银行交易欺诈、信贷评分和风险评估以批准贷款、股票市场分析和预测，以及预测客户终生价值以进行营销策略制定。

  5. Manufacturing and Supply Chain: 机械和系统的预测性维护、供应链优化、需求预测、质量控制和制造过程中的错误检测。

  6. Education: 个性化教育的自适应学习系统和辍学预测与防范策略、学生表现预测和早期干预，以及自适应学习系统。

  7. Government and Public Sector: 为了从政府机构和组织收集的大量数据中提取有用的信息和模式，数据挖掘利用了先进的分析技术。公共福利计划中的欺诈检测、用于执法的犯罪模式分析，以及交通流量预测和优化。

  8. E-commerce and Retail: 数据挖掘在电子商务和零售行业中发挥着至关重要的作用，提供了对客户行为、市场趋势、产品绩效等的见解。产品推荐系统、价格优化和动态定价，以及库存管理和需求预测。

  9. Energy and Utilities: 能源和公用事业领域的内的数据挖掘包括从这些企业不同运营中生成的大型数据集中提取重要的见解和模式。能源消耗预测和优化、规划的设备故障预测，以及可再生能源预测。

  10. Media and Entertainment: 数据挖掘是从媒体消费、受众行为、内容偏好或与该行业相关的任何其他方面的各种方面的大量数据中收集有价值的信息和模式的过程。内容推荐系统、有针对性的广告受众细分，以及票房收入预测。

上述是一些最常见的应用；随着新数据源和技术的出现，数据挖掘的使用正在不断增长。

Audience

本教程是为那些想要学习数据挖掘的基本知识和高级功能概念的人准备的。为了理解不同领域的受众行为、偏好和趋势，数据挖掘是一个非常有用的工具。此方法供企业分析海量数据集，识别其客户的模式和偏好。

可以使用其技术根据过往数据预测趋势和行为，旨在提供可以为组织层面的战略决策提供见解的有用信息。总的来说，数据挖掘使企业能够更深入地了解其受众，从而制定更有效的营销策略、提高客户满意度，最终提高盈利能力。

Prerequisites

深入了解组织、存储和从数据库中检索数据至关重要。研究论文的结论应总结并向读者解释论文的主要观点。虽然结论通常不会附带文章中未提到任何新信息，但它们通常会重述问题或提供对此主题的新见解。熟悉编程语言是常见现象，并且深入理解机器学习原理（例如监督学习和无监督学习、过度拟合、交叉验证和模型评估指标）是有益的。