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数据挖掘非常类似于采矿者筛选泥土以寻找金块的方法,这是筛选大量数据以查找可用于特定用途的相关信息的过程。作为计算机科学的一个分支学科,数据挖掘在本质上完全与模式相关。

一旦找到并存储了数据,下一步的重点就是理解数据 - 否则,这一切都毫无意义。

执行数据分析的方法有很多种,包括使用机器学习之类的概念,其中使用了复杂的自适应算法来人为分析数据。

更传统的方法需要数据科学家参与,他们是针对理解复杂信息经过专门训练的专家,可以生成报告以作为管理层采取行动的依据。

谁会参与数据挖掘?

在确保安全、合法的前提下,数据挖掘在各个行业内得到了广泛的利用,包括从金融到零售行业。

浏览互联网时,将会根据访问的网站、执行的搜索、输入的个人详细信息以及了解的产品来记录用户数据。

随后,公司可以对数百万用户生成的此类数据进行精细检查,并据此制定明智的运营和营销决策。

数据挖掘可用于哪些方面?

数据挖掘有许多用途,具体取决于公司及其需求。可能的用途包括:

  • 预测和风险:分析数据以确定以前出现过哪些问题(例如,查找商品之后却并未购买的在线访问者的数量),可以帮助零售商针对未来的库存采购制定更好的决策。同样,了解以前一天中的哪个时间段出现网络流量过载,可以帮助企业分配更多资源或投资于服务器升级,从而作好准备。
  • 分组:客户提供的数据使公司可以按各种方法对用户进行分组,包括根据性别、年龄、收入、居住地及其消费习惯进行人口统计学分组。这样,他们就能高效确定具体产品或消息的恰当目标用户。
  • 分析行为:检查数据使公司能够理解客户响应的刺激物类型。例如,对于一天中某个时段或是一周中某天的特定优惠或电子邮件,某些分组是否会作出响应?也许还可以澄清用户为什么会访问某个网站而不是另一个,或者是他们为什么会在最后时刻放弃销售。分析有助于他们确定可采取什么措施来防止对其公司不利的负面消费者行为。

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什么是数据挖掘?

数据挖掘是指筛选大量数据以查找相关信息的过程。了解哪些人出于何种目的而使用此过程。
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