数据挖掘如何帮助商业智能

数据是为 21 世纪企业经济赋能的生命力血液。 尽管仅仅提及它可能会引发一些幻想，但事实是数据是在生活的各个领域释放人类生产力的关键。 气候变化、企业倒闭、流行病和作物生产，都可以通过正确的数据洞察来理解。 数据可用性缩短了我们解决问题的学习时间。

正如找到适合市场的正确产品对企业来说很重要一样，用于商业智能的数据挖掘对于面向未来的、自我维持的企业也很重要。 它有助于在未来的路线图、产品开发和无数业务流程中保持盈利。 因此，在本文中，我们将阐述与数据挖掘和商业智能相关的主题、数据挖掘的重要性以及如何执行数据挖掘以确保无缝的收入流动。

什么是商业数据挖掘？

数据挖掘在业务中的重要性在于它用于将原始数据转化为有意义的、可消费的、可操作的见解。 数据工程师使用软件来查找有助于分析消费者的模式。 将数据集与对收入线有影响的相关指标进行比较，以跟进战略、销售改进措施和优化营销活动。

由于数据操作之间主题的重叠性质，数据挖掘经常与数据分析和商业智能混淆并互换使用。 但是每个术语都彼此不同。

数据挖掘是指从大型数据集中提取信息的过程，而数据分析是用于从提取的信息中找到模式的过程。 数据分析涉及检查、清理、转换和建模数据等阶段。 目标是查找信息、得出推论并据此采取行动。 接下来，让我们看看数据挖掘和商业智能之间的区别。

数据挖掘和数据分析等流程融合到商业智能中，帮助组织生成有关产品和服务的可用和可证明的信息。

如何在商业智能中使用数据挖掘？

我们使用数据挖掘进行业务分析和智能的方式因业务而异。 但是这种业务流程管理的结构仍然非常坚固。 来看看吧。

业务理解

如果您正在为业务分析进行数据挖掘并希望它成功，那么首先要确定数据挖掘的目的。 计划中的后续步骤可以解决如何使用新发现的数据位。 构思您的数据挖掘算法将是一项牵强的任务，以免您简明扼要地强调数据挖掘的目的。

数据理解

在了解数据挖掘的目的之后，是时候接触和感受您的数据了。 存储和货币化数据的方式可能与企业数量一样多。 您如何创建、管理、分类和商业化您的数据取决于您的企业 IT 战略和实践。

数据准备

被认为是培养商业智能数据挖掘过程中最重要的阶段之一，公司数据需要专家处理。 数据工程师将数据转换为非 IT 专业人员可以解释的可读格式，并根据特定属性对其进行清理和建模。

数据建模

统计算法被部署来破译数据中的隐藏模式。 在寻找可以提高收入指标的相关趋势方面进行了大量的试验和错误。

数据评估

数据建模中涉及的步骤应在显微镜下评估是否存在不一致。 请记住，所有道路（必须）导致精简运营和增加利润。

执行

最后一步是以可观察的方式对发现采取行动。 建议的现场试验应以较小的规模进行试点，然后在验证后扩展到分支机构。

现在你知道里程碑的积累是如何转化为现实的了。 让我们探讨商业智能数据挖掘的一些技术细节。

数据挖掘技术概述

在本节中，我们将审视数据挖掘阶梯的每一级，以及它们如何成为未来发展的垫脚石。

分类

这是一个复杂的过程，它使用数据属性来划分信息以绘制可理解的勾结。 作为对此的参考，商业中数据挖掘的一个示例可以是使用超市数据将信息分组为杂货、乳制品等类别。标记和研究这些数据可以帮助用户了解客户对每个订单项的偏好。

聚类

尽管听起来可能与上一步相似，但还是有区别的。 聚类组在结构中的定义不如分类组。 一个例子可以是可食用的物品、不可食用的物品、易腐烂的产品等，而不是前面案例中的特定杂货、乳制品。

关联规则

在这里，我们使用链接变量来跟踪模式。 继续我们的超市示例，这可能意味着购买杂货（可食用）的顾客也更有可能购买水果（易腐烂的）。 在验证了这一事实后，店主可以根据客户的选择逐项列出货架。

回归分析

回归有助于矿工确定一组中不同变量之间的关系。 它用于预测未来事件的概率。 对于超市商店，企业主可以根据季节性需求、竞争和供应链问题设定价格点。

异常检测

最后一种数据挖掘技术包括识别异常值。 数据中总会有异常，必须加以考虑。 例如，超市里的大多数买家碰巧是女性，但在（比如说）一月份的一周里，她们被男性取代了。 为什么？ 必须对此类异常值进行研究以采取平衡的方法。

上述技术清楚地说明了数据挖掘是如何在业务运营中使用的。 画完这篇文章，我们可以得出结论，数据挖掘和商业智能齐头并进，相辅相成。

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