什么是數據挖掘?

　　數據挖掘是指從大量數據中發現有價值信息的行為。您可以使用統計和 AI(人工智能)從公司擁有的大量數據(例如拜訪記錄、銷售歷史和付款歷史)中發現相關性和趨勢，并將它們用于業務。

　　數據挖掘的類型

　　數據挖掘可以大致分為兩種類型：知識發現和假設驗證。知識發現是一種發現隱藏在大量數據中的相關性和模式的方法。為此，使用人工智能技術，有效地利用大數據。假設驗證是根據事先做出的假設，收集和分析必要數據的方法。提出假設需要專家知識，但工具的引入可以在一定程度上覆蓋問題。

　　數據挖掘的主要作用

　　數據挖掘使得發現隱藏在大量數據中的有意義的信息和有價值的知識成為可能。通過使用先進的數學算法進行分析，我們可以從便利店和零售店的銷售歷史、網站訪問歷史、信用卡使用歷史等中識別可能一起購買的卡和產品的欺詐使用模式。通過找到有用的知識例如發現，我們的目標是提高業務績效和解決問題。

　　數據挖掘工具

　　引入數據挖掘工具的優勢

　　我將解釋介紹數據挖掘工具時的優勢點。

　　通過消除對專業人員的需求來降低成本

　　引入數據挖掘工具的優勢之一是不需要專門的人員。即使所有的負責人都沒有專門的統計知識，只要知道分析的意義和一定程度的工具使用方法，就可以輕松地操作系統。此外，工具提供者可能已經制定了培養人工智能人力資源的計劃，例如學習會議和培訓，因此無需雇用新的數據科學家就可以引入它也很有吸引力。

　　您可以從海量數據中發現導致業務的問題

　　使用數據挖掘工具可以很容易地發現隱藏在海量數據中的人類不會注意到的業務線索和問題。通過按特征對數據進行分組，識別特定事件發生的概率和因素，并提取關系，可以高效地獲取用于未來業務發展的信息。

　　減少分析數據所花費的時間

　　傳統的人工數據收集和分析需要付出很多努力。通過使用該工具，您可以在指定的日期和時間為您想要了解的數據設置交付設置，并且可以自動獲取數據，因此您可以減少分析數據所花的時間，并將其花在其他工作上。

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