今日我们就来谈谈数据挖掘技术能给企业带来什么。
发现有价值的数据
一、数据挖掘的定义
数据挖掘是指通过大量的程序，通过数据分析确定趋势和模式，建立关系，从而解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量、不完整的、噪音的、模糊的、随机的数据中提取出来的。而人们事先不知道的是一种潜在有用的数据和知识过程。
二、与数据分析的区别
三、数据挖掘，有利有弊
因此，数据挖掘具有以下特点:
1、数据集大而不完整。
数据挖掘所需的数据集非常大。数据集越大，得到的规律就越接近正确的实际规律，结果就越准确。此外，数据往往不完整。
2、数据不准确。
数据挖掘的不准确性主要是由噪声数据引起的。例如，在业务中，用户可能会提供虚假数据；在工厂环境中，正常数据经常受到超过正常值的电磁或辐射干扰。这些异常和绝对不可能的数据被称为噪声，这将导致数据挖掘不准确。
3、数据模糊随机。
对数据的随机性有两种解释。一是收集数据的随机性；我们不知道用户填写了什么。第二，分析结果是随机的。若将数据交给机器进行判断和学习，则所有操作均属于灰箱操作。
由此可见，数据挖掘作为一种强大的工具，有其优缺点。只有在适当的时候使用，我们才能事半功倍。
四、业务数据挖掘技术的可持续发展不容忽视
1、开发模型更方便
通过这个过程，你就相当于学习了一门知识——汽车从起步到稳定速度的具体型号。然后将车辆的启动参数输入模型，自动计算车辆达到稳定速度前的行驶距离。
然而，在数据挖掘的思想中，知识学习不需要建模具体问题的专业知识。如果我记录了100种车型和性能相似的车辆从起步到稳定速度的距离，我可以计算出这100个数据的平均值并得到结果。显然，这个过程直接面向数据，或者我们直接从数据开发模型。
2、计算机技术的成熟
数据挖掘理论涉及面广，其实来自很多学科。例如，建模部分主要来自统计和机器学习。统计方法由模型驱动，通常建立能够产生数据的模型；机器学习是由算法驱动的，它允许计算机通过执行算法来发现知识。
3、预测企业的生产和销售
该技术的优势可能因业务类型和目标而异。例如，零售业的销售和营销经理可能会以不同的方式挖掘客户信息，以提高转化率，这与航空公司或金融服务业非常不同。
四、数据挖掘工具
数据挖掘系统可以独立于数据仓库系统。但为了提高挖掘效率，一般以数据仓库为基础，利用挖掘算法从准备好的数据中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，降低风险，做出正确的决策。
预测未来不是依靠任何法术或天书，而是采用科学的方法和先进的Smartbi数据挖掘科学平台，分析和挖掘隐藏在大量数据中的秘密，揭示数据之间的关系，判断事务发展趋势。
传统的数据分析揭示了已知的。过去的数据关系，而数据挖掘揭示了未知的。未来的数据关系；传统的数据分析采用计算机技术，而数据挖掘不仅采用计算机技术，还涉及统计、模型算法等技术。因为数据挖掘发现了未来的信息，所以主要用于预测！预测公司未来的销量，预测产品未来的价格等。
Smartbi数据挖掘科学平台提供一站式数据挖掘服务，涵盖数据预处理、机器学习算法应用、模型训练、评估、部署和服务发布的全生命周期。
它广泛应用于各个领域，包括企业运营、生产控制、市场分析、工程设计、城市规划和科学探索，从大量数据中挖掘出有用的信息和知识，以更好地指导我们的工作；该功能具有以下特点: