什么是数据挖掘?通过模式解决问题
数据挖掘已经成为新闻、商业和科学界的热门话题。所以你可能会想，数据挖掘到底是什么?
“采矿”这个词可能会让人想起安全帽、鹤嘴锄和铁锹，但事实并非如此。简而言之，数据挖掘是在组织收集的海量数据中寻找意义的一种方法。这是一门寻找预测人类行为、未来趋势和动机策略的模式的科学。
互联网的普及导致了大规模的数据收集。为了说明这一点，请查看一些令人难以置信的统计数据关于数据和互联网的汇编:
- 每分钟有超过35万条推文。
- YouTube用户每分钟上传的视频超过400个小时。
- 人们每分钟发送400万条短信。
显然，所有这些加起来都是大量的数据，但仍然只是每天每分钟生成的数据的一小部分。数据挖掘和分析是一种试图弄懂所有信息，并找到对组织有深远和有用影响的有用信息的尝试。
商业世界中的数据挖掘
企业可以通过更好地了解消费者的想法和行为来帮助实现销售和收入的最大化。例如，以下是数据挖掘和分析如何在餐厅工作:
在研究这些模式时，分析师可能会注意到，来自当地企业的员工在午餐休息时间有限的情况下，往往会点一些携带方便、吃起来不那么乱的东西。这反过来可能会导致午餐菜单的变化，提前准备，以便更快地提供更多这类食物，从而减少顾客等待时间和食物浪费。
分解数据挖掘的元素
为了更好地理解数据挖掘，让我们看看使用数据的这四个阶段。
1.提取数据
第一步是发现存在于更大的数据领域中的模式。威廉·哈里森(William Harrison)，数据分析师SlickPie会计软件，将此场景描述为一个典型示例:
“数据挖掘者开始挖掘移动网络运营商的通话记录，但没有从老板那里得到任何具体目标。当数据挖掘者深入挖掘数据时，他们发现周三和周四的国际电话比其他所有工作日都要少。他们与老板分享这些信息，老板就会想出一个在周三和周四降低国际长途话费的计划，”哈里森解释道。
2.管理信息
一旦你有了所有的数据，你就需要一个合适的系统，这样它就不会让你不知所措。收集的数据往往非常复杂。
“由于信息不会通过手工收集，因此需要一种自动筛选数据的方法，”maxme Nie-Rouquette说Semeon．“他们必须确保所收集的信息尽可能相关和准确。”他解释说，还需要采取措施，确保检测到异常，以减少收集的信息带来的潜在问题。
3.分析数据
在收集和组织信息之后，数据挖掘者和分析师需要接受检测趋势和洞察力的培训。
“通常情况下，寻找趋势需要分析一段时间的数据，以寻找战略或产品变化的季节性或结果，”《财富》的作者艾普丽尔·威尔逊解释说101年数字分析．“它涉及创建交叉表，以研究两个变量如何相互关联。”她提供了以下示例:当确定一天的时间如何影响点击率时，数据分析师可以创建一个交叉表，将一天的时间作为行，单击作为列。
4.数据通信的见解
最后，优秀的数据分析师将知道如何以易于理解的方式交流高度复杂的信息。数据分析可能是高度技术性的——你的分析可能是一个绝对巨大的突破，但如果你不能解释你的发现为何重要，你可能会得到茫然的眼神和耸耸肩。
对于数据分析师来说，能够清晰地用视觉上吸引人的图表和图表传递信息是一项基本技能。毕竟，无论你的发现有多深刻，如果不能被公司的利益相关者理解，它们都是毫无价值的。
一个优秀的数据分析师有哪些重要的素质?
“一丝不苟，”Ulysis Cababan说，他是RapidVisa．“如果一个人是一丝不苟的，输出的细节应该是接近准确的。”毫无疑问，数据挖掘需要追求完美和对细节极度关注的人。当重要的决定取决于你的发现时，你的研究需要特别的准确性。
在这样一个技术角色中，这似乎令人惊讶，但好奇心和创造力也能发挥很大作用。你能想到该问的问题吗?有用的分析往往来自于创新的思维——这是有些描述为在不同概念之间建立联系．
批判性思维能力也很重要——你可能会发现月相和啤酒销量之间存在奇怪的关联，但这是对啤酒销量激增最合理的解释吗?优秀的分析师可以找出相关性背后是否存在某种因果关系。
在数据挖掘和分析领域有什么职业机会?
商业、科学和政府的决策越来越多地受到数据的驱动。预计对熟练专业人员获取、分析和传播这些信息的需求将会增加。
职业选择可以包括从科学领域的研究到商业领域的营销。或者你可以在非营利或政治领域应用数据挖掘技能，在这些领域，组织和活动可以揭示其事业的支持者和反对者的想法。
问题解决了
那么什么是数据挖掘呢?现在你对这个概念和它在当今商业世界中的重要性有了更清晰的理解。
随着信息收集和计算能力超过以往任何时候，可以有把握地说，数据挖掘将在未来的决策中发挥关键作用。作为一名数据分析师，你准备好驾驭未来的浪潮了吗?
看看在我们的文章中，这种蓬勃发展的职业是否适合你，”数据分析师做什么?探索科技职业生涯的日常”。
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