数据挖掘 - 概述

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信息产业中有大量可用的数据。这些数据在转换为有用信息之前毫无用处。有必要对如此大量的数据进行分析并从中提取有用的信息。

信息提取并不是我们需要执行的唯一过程；数据挖掘还涉及其他过程，例如数据清理、数据集成、数据转换、数据挖掘、模式评估和数据表示。一旦所有这些过程结束，我们将能够在许多应用中使用这些信息，例如欺诈检测、市场分析、生产控制、科学探索等。

什么是数据挖掘？

数据挖掘被定义为从大量数据中提取信息。换句话说，我们可以说数据挖掘是从数据中挖掘知识的过程。提取的信息或知识可用于以下任何应用 -

• 市场分析
• 欺诈识别
• 客户保留
• 产品控制
• 科学探索

数据挖掘应用

数据挖掘在以下领域非常有用 -

• 市场分析与管理
• 公司分析与风险管理
• 欺诈识别

除此之外，数据挖掘还可以用于生产控制、客户保留、科学探索、体育、占星术和互联网冲浪辅助等领域

市场分析与管理

下面列出了使用数据挖掘的各个市场领域 -

• 客户分析- 数据挖掘有助于确定什么样的人购买什么样的产品。

• 确定客户需求- 数据挖掘有助于为不同客户确定最佳产品。它使用预测来寻找可能吸引新客户的因素。

• 跨市场分析- 数据挖掘执行产品销售之间的关联/相关性。

• 目标营销- 数据挖掘有助于找到具有相同特征（如兴趣、消费习惯、收入等）的模型客户群。

• 确定客户购买模式- 数据挖掘有助于确定客户购买模式。

• 提供摘要信息- 数据挖掘为我们提供了各种多维摘要报告。

公司分析和风险管理

数据挖掘用于企业部门的以下领域 -

• 财务规划和资产评估- 它涉及现金流量分析和预测、或有债权分析以评估资产。

• 资源规划- 它涉及总结和比较资源和支出。

• 竞争- 它涉及监控竞争对手和市场方向。

欺诈识别

数据挖掘还用于信用卡服务和电信领域以检测欺诈Behave。在欺诈电话中，它有助于找到呼叫的目的地、呼叫的持续时间、一天或一周的时间等。它还可以分析偏离预期规范的模式。