資料探勘工具對企業有什麼價值

在資料為王的時代，越來越多的企業關注資料的價值。資料分析和資料探勘是企業在進行資料分析時不可避免的話題。資料分析的概念可以說是老生常談。今天我們要講的是資料分析的好夥伴——資料探勘。

 

資料探勘是指通過演算法搜尋從大量資料中隱藏資訊的過程。與以觀察資料為重點的資料分析不同，資料探勘的重點是從資料中發現知識規則資料分析得出結論，應用是人類的智力活動，而資料探勘發現的知識規則可以直接應用於預測。

 

 

 

可能還是很難理解。比如以電信行業為背景，電信運營商發現有些使用者總是不及時付費，那麼這些使用者有什麼特點，應該如何應對呢？通過資料分析，通過對資料的觀察，可以發現82%的貧困人口沒有及時支付。因此，結論是收入低的人往往不及時繳費，需要降低資費。通過資料探勘的方法，可以通過編寫的演算法找到深層次的原因。原因可能是住在五環以外的人，由於住的地方偏遠，沒有支付網點導致支付不及時，結論是需要設立更多的便利營業廳或自助支付點。

 

隨著市場的發展和技術的迭代，市場上的資料探勘工具層出不窮。應該如何選擇？以下是目前市場上常用的兩種資料探勘工具，方便您在選擇時參考。

 

 

 

 

一、 資料探勘工具思邁特軟體Smartbi 。

思邁特軟體Smartbi不僅可以為使用者提供直觀的流式建模、拖拽操作和流程化、視覺化的建模介面，還可以提供大量的資料預處理操作。通過深度資料建模，為企業提供預測能力，支援各種高效實用的機器學習演算法，包括分類、聚類、迴歸等演算法，包括邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、簡單貝葉斯、支援向量機、線性迴歸、K平均值、DBSCAN、高斯混合模型。

 

 

 

常規預處理方法包括：隨機取樣、加權取樣、分層取樣、資料拆分、欄位過濾與對映、列選擇、過濾空值、合併列、合併行、JOIN、後設資料編輯等。支援資料的特殊處理:離散連續資料，將字元資料轉換成離散資料，降維提取高維資料的主要成分特徵。它還支援根據需要預測的目標自動為使用者選擇特徵。這些特殊的處理操作可以很容易地幫助使用者使用有效的資料，並幫助使用者從許多資料中找到有價值的資料。

 

 

 

2.資料探勘工具IBMSPSS。

自2015年IBMSPPS開始提供統計產品和服務方案以來，該軟體的各種高階功能被廣泛應用於學習演算法、統計分析、文字分析和與大資料整合的場景中。與此同時，SPPS允許使用者使用Python和R通過各種專業擴充套件來改進SPSS語法。

 

 

 

IBMSPS工作臺適用於處理文字分析等大型專案，允許在不程式設計的情況下生成各種資料探勘演算法。也可用於基本的神經網路，如異常檢測、貝葉斯網路、CARMA.Cox迴歸和使用多層感測器進行反向傳播學習。

 

俗話說工欲善其事，必先利其器，擁有一個好用的資料探勘工具是非常重要的。資料探勘工具的具體選擇最終取決於個人目前的業務需求和研究目標，但多嘗試總是對的。