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深入淺出數據挖掘—企業數據挖掘成功之道（理論篇）

2019-05-09 16:44:49 次

隨著大數據時代的到來，以云計算、大數據、移動互聯網、智能終端、物聯網為代表的新一代信息技術普及速度不斷加快發展，使得數據的采集、存儲、計算和分析能力得到的大幅度提升，傳統的對于數據的查詢、處理和統計分析已經不能滿足于人們對于數據應用的需要，迫切希望能夠對其進行更高層次的分析以便更好地利用這些數據，進而獲取能指導未來行為的規律和模式，并提高企業、社會、組織和機構的效益以及效率。計算機處理數據的速度很快，但是從海量數據中挖掘規律并不是簡單的操作，因此需要有行之有效的分析算法來完成在數據中“沙里淘金”的過程，因此數據挖掘技術也就應運而生了。

什么是數據挖掘

在數據挖掘應用中，較為知名的商業案例是“啤酒+尿布”，這個故事實際上向我們揭示了零售業未來的獲利及生存模式。它凸顯了零售賣場中一個全新的管理理念，即商品之間是具有關聯關系的，發現并利用這些商品之間的關聯關系，可以在無法大幅增加門店客戶數的前提下，通過增加購物籃中的商品數量達到增加銷售額的目的，從而獲得更大的經營收益。另外，Google通過分析5000萬條美國人最頻繁檢索的詞匯并結合美國疾病中心數據構建數學挖掘模型，成功預測了2009冬季流感的傳播甚至可以具體到特定的地區和州。2012年11月奧巴馬大選連任成功的勝利果實也被歸功于大數據，因為他的競選團隊進行了大規模深入的數據挖掘。
數據挖掘就是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有特殊關系性的信息和知識的過程。面對現在海量的、不完整的、模棱兩可的數據，運用數據挖掘算法對數據進行查找，找出人們所不知道的、有實用價值的信息，這一過程就是數據挖據。數據挖掘的基本任務包括分類、回歸、聚類、關聯分析等。數據挖掘還利用了人工智能、模式識別中的搜索算法和建模技術，吸納了最優化、信息論、信息處理、可視化和信息檢索等領域的思想。從商業角度來看：數據挖掘作為一種新型的數據處理技術，它的主要特征是從數據庫中提取數據，對數據進行分析并模型化處理，從而挖掘出重要的有意義的數據作為商業決策。目前數據挖掘已被拓展到文本挖掘、圖像挖掘等領域，成為一個標準術語，包括文本挖掘、圖像挖掘、Web挖掘、預測分析，以及海量數據處理技術等眾多內容。

數據挖掘的應用與價值

互聯網+以及諸多IT新技術的出現，企業逐步開展系統升級和轉型，引入云計算、大數據等新興信息技術，引領了信息化建設的潮流，并迅速向傳統企業擴散。企業信息化向3.0時代迭代，數據價值不斷凸顯，成為當今時代企業信息化建設的核心。
隨著人工智能、大數據、云計算技術的蓬勃發展，以及商業市場競爭格局的日益激烈，在這個數據智能的時代，越來越多的企業已經認識到，數據是企業重要的戰略資產，海量的數據能給我們帶來豐富的信息、知識、與智慧，而這些關鍵商業洞察，以及智能化的技術，將幫助我們的企業更好的應對風險與競爭
在企業客戶關系管理過程中的應用有效應用數據挖掘，對企業客戶的行為特征進行科學、合理的描述與分析，進而進行系統化的預測，幫助企業優化客戶關系的管理步驟，最終實現客戶關系管理的科學化與最優化。數據挖掘還能夠通過對企業客戶以往的消費信息的統計分析，對未來客戶消費行為的發生進行一定的預測，并依據預測結果，針對具有消費潛力的客戶及特定的客戶提供個性化、定向產品服務，進而提高企業的營銷業績。數據挖掘在企業市場預測過程中的應用可以有效地對企業在未來的發展趨勢及發展行為進行分析，幫助企業進行前瞻性較強的商業活動。

零售&數據挖掘——創新零售新模式

遠在“新零售”概念火熱之前，數據挖掘技術已經在零售行業得到了廣泛應用，關聯分析的Apriori算法最早被應用于超市營銷里面。超市營銷系統中采用Apriori算法發掘潛藏在商品中的某些關系，細化商品的布局和擺放。超市對銷售數據進行分析，能夠統計商品的銷售情況，找出商品間存在的內在關聯，預測新商品是否暢銷。根據顧客購買記錄，使用序列模式挖掘顧客的消費變化，分析顧客的忠誠程度。電商平臺基于用戶的基本屬性（年齡、性別）、購買能力、行為特征、興趣愛好，使用數據挖掘技術構建客戶畫像，實現精準營銷。

顧客畫像

制造&數據挖掘——智能制造新創新

物聯網的快速發展，為智能制造發展帶來更多創新可能。在制造領域，數據挖掘技術可以在生產、裝配、質檢、維修等多個環節來幫助企業解決傳統管理與技術難以的解決的問題。基于產品生產工藝流程和缺陷分析，找出生產過程影響生產質量的因素，從而通過重點改進相關環節及工藝，來提高企業的生產效率，保障產品質量。通過設備故障數據分析，發現影響設備故障的因素，提前進行故障預測，實現預測性設備檢修維護。以及最優的設備裝備方案、最佳產品生產工藝參數組合、產品質量分析與問題追溯——數據挖掘已經深入到生產制造的各個環節，是制造行業智能化轉型的核心基礎支撐。

智能制造

金融&數據挖掘——智慧金融新思考

金融的精準營銷、智慧運營、風控管理等都是數據挖掘應用的典型場景。以銀行為例，他們存儲了大量的客戶交易信息，可對客戶的收入水平、消費習慣、購買物品等指標進行挖掘分析，找出客戶的潛在需求；結合對各個理財產品交叉分析，找出關聯性較強的產品，從而對客戶進行有針對性的關聯營銷，提高產品銷售業績。根據客戶基本屬性特征、交易特征、理財產品使用等數據，利用決策樹算法構造客戶流失預警模型，在客戶還未流失前進行挽留，穩定客戶。利用知識圖譜技術通過分析客戶交易記錄實現反欺詐預警，進而保障客戶財產安全。

知識圖譜

政務&數據挖掘——智慧城市新格局

基于智慧交通、智慧政務、智慧旅游……等多領域數據分析與挖掘技術應用的智慧城市建設，已經成為當今時代的主題。政府在城市規劃中，通過對城市地理、氣象等自然信息和經濟、社會、文化、人口等人文社會信息的挖掘，可以為城市規劃提供強大的決策支持，強化城市管理服務的科學性和前瞻性; 在交通管理方面，通過對道路交通信息的實時挖掘，能有效緩解交通擁堵，并快速響應突發狀況，為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據。通過對近年來各地的降雨、氣溫、土壤狀況和歷年農作物產量的綜合分析，可以預測農產品的生產趨勢，指導政府進行激勵措施、農作物存儲和農業服務政策的制定。大數據時代下的電子政務具備海量繁復的數據資源,而數據挖掘則是提升數據利用價值,為輿情管控、業務創新提供支撐的核心所在。

智慧政務

醫學&數據挖掘——智慧醫療新機遇

大數據分析為許多醫學難題的解決提供了新途徑，改變了一些疾病診斷方式。基于歷史相似病例的海量數據學習，通過分析這些診斷數據，對疑難雜癥進行快速判別。當流行病發生時，可以對疾病已有的擴散趨勢和感染人數進行建模，對每一個時間節點的數據進行分析處理，從而對流行病進行統計研究，預測病情的擴散趨勢，為疾病防治提供參考。利用大數據可將患者的全部診療信息、體檢信息整合，并結合歷史數據、當下病情等加以分析，從而針對該患者制定出個性化的醫療服務和精準治療方案。

大數據醫療

互聯網、大數據的快速發展讓各類信息資源豐富多彩，生活的各個領域在對已有的大量數據分析的基礎上進行科學研究、商業決策等，而數據的不斷增加與數據分析方法的滯后之間的矛盾尤為突出，數據挖掘也彌補了傳統的分析技術的不足之處，并針對大量的數據處理與分析提供有力支撐,在大數據時代背景下，數據挖掘技術可以幫助企業對現有數據快速治理；通過數據挖掘更好的對未來進行預測，為企業運營分析提供全面支持。數據挖掘會引領全新的生活方式，驅動生活走向美好，這正是技術的價值所在。隨著數據挖掘的進一步發展，它必然會對人類的生活產生重要影響。

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