盤點資料探勘需要著重突破的5個點

近幾年來，資料探勘越來越受到各大中小企業的關注，為什麼資料探勘突然火起來？這是因為在當今大資料時代，企業有大量可用的資料，數量巨大，其價值和知識是不可估量的。如何從這些海量混亂的資料中獲取有價值的資訊，幫助企業更好地發展，是許多企業迫切需要解決的問題之一。

 

資料探勘是指通過演算法從大量資料中搜尋隱藏在其中的資訊的過程。也就是說，從大量、不完全、混亂、模糊、隨機的實際應用資料中提取隱藏在其中的資訊和知識潛在而有用的過程。其主要過程是根據分析挖掘目標從資料庫中提取資料，然後通過ETL組織成適合分析挖掘演算法的寬表，然後使用資料探勘軟體進行挖掘。

 

 

 

傳統的資料探勘軟體一般只能支援單機小規模資料處理。由於這種限制，傳統的資料分析挖掘一般採用抽樣方法來減少資料分析的規模，這也導致分析結果不準確。所以我們現在就來總結一下，資料探勘還有哪些需要重點突破的地方。

 

一、視覺化分析

資料視覺化是普通使用者和資料分析專家最基本的功能。資料影像化可以讓資料自己說話，讓使用者直觀的感受到結果。

 

二、資料探勘演算法

影像化是向人們翻譯機器語言，資料探勘是機器的母語。分割、叢集、孤立點分析和各種演算法讓我們提煉資料，挖掘價值。這些演算法必須能夠應對大資料的數量，同時具有很高的處理速度。

 

三、預測性分析

預測分析可以讓資料分析師根據影像分析和資料探勘的結果做出一些前瞻性的判斷。

 

四、語義引擎

語義引擎需要設計足夠的人工智慧來主動從資料中提取資訊。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智慧輸入、問答系統等。

 

五、資料質量和資料管理

資料質量和管理是管理的最佳實踐，通過標準化流程和機器處理資料可以保證預設質量的分析結果。

 

 

 

工人們其事，必先利其器。這裡非常值得注意的資料探勘軟體是思邁特軟體Smartbi，它不僅為使用者提供了直觀的流式建模、拖放式操作和流程化、視覺化的建模介面，還提供了大量的資料預處理操作。就專業演算法能力而言，它內建了機器學習成熟演算法，支援文字分析處理，使用Python擴充套件挖掘演算法，使用SQL擴充套件資料處理能力，自動組合特徵，實現有效的特徵生成。

 

 

 

就功能而言，它涵蓋了主流資料探勘產品的各種功能，並具有自己的特點。使用者可以快速建立自己的工作流或模型，並將這些工作流和模型應用於實際工作。總的來說，思邁特軟體Smartbi是一個非常實用的資料探勘工具。

 

資料探勘對於協助業務運營、改進商品、協助企業做出決策具有重要意義。企業要想抓住機遇，在日新月異的市場中佔據行業核心地位，就必須順應時代的發展，重視資料。