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数据挖掘更像是从荒凉的草原上收获美味的果实，而不是在广阔的矿山中寻找金矿。不知道有没有金脉，但草原上肯定有果实。然而在实际数据中，有很多神秘数据无法使用，也有很多数据不清楚这棵树是否真的结出可食用的果实。首先我们要清理草原，但是清理这片辽阔的草原需要很多时间。实际收获果实通常需要 80% 的时间。
一、什么是数据挖掘？
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据挖掘是一种技术，例如可以基于对每个客户的深刻理解，在公司与客户之间形成长期良好关系的方法和策略。更具体地说可以说是分析公司收集的大量数据，发现有用的模式和规则，并支持营销活动的统计方法和工具的集合。
二、数据挖掘的2种方法是什么？
比较数据挖掘和统计分析的区别，数据挖掘是知识发现，统计分析是假设检验，但真的是这样吗？
假设检验（面向目标） 数据挖掘有一个客观变量来预测购买量和客户反应，并据此对客户进行分类。回归分析、决策树和神经网络等许多技术都用于有目的地构建模型。
知识发现（探索性）数据挖掘没有目标变量，试图从获得的数据中寻找有用的规则、模式、相似性等，作为一种典型的方法用于购物篮分析，属于关联分析。数字化转型网www.szhzxw.cn
在假设检验数据挖掘中，估计和理解是指估计和理解定量的数字，例如在什么地区销售什么样的产品，销售多少。分类提炼 是指将各个地区畅销的产品和产品类别进行提炼，分类整理后进行分析。这两个是为了正确识别当前的情况，但预测 不是当前的情况，而是通过创建某种模型来预测未来的销量和畅销产品。统计分析处理的数据量比较少，数据挖掘可能更多。数据挖掘也有知识发现的成分，但不是通过输入数据就能自动发现的。应该认识到数据挖掘有两种类型：不仅是知识发现，还有假设检验，就像统计分析一样。
另一方面，知识启发式数据挖掘 关联规则制定 是探索性地同时知道买了什么和买了什么。 聚类 是指根据购买趋势等对相似的人进行分组，并尝试对每个组实施最佳措施。由于这两种方法没有目标变量，所以它们对应于多元分析中的汇总方法，但也不是没有目标的。
聚类和分类的区别在于分组依据是基于预定义的属性、购买金额等，还是分组基于事后定义的探索性依据。分位分析、RFM 分析等是对客户进行分组的类似方法，但基于预定义的标准，例如购买数量和频率。在聚类分析中，由于某种原因，分组是任意的，并且在事后进行分析以了解组的特征，因此方法完全不同。
文本挖掘是一种具有代表性的 了解群体特征 的数据挖掘方法，用于假设检验和知识发现。文本挖掘可用于定性和定量地了解有目的所说的内容，或探索性地发现所说的内容。数字化转型网www.szhzxw.cn
这样就有了两种类型的数据挖掘：假设检验（面向目标）数据挖掘和知识发现（探索）数据挖掘。
三、数据挖掘的步骤？
1. 明确目标
在实施数据挖掘之前，你必须明白自己的目标，即需要通过挖掘去解决什么样的问题。
比如在餐饮行业，可能都会存在这方面的痛点，即如何调整中餐或晚餐的当班人数，以及为下一餐准备多少食材比较合理。如果解决了这个问题，那么对于餐厅来说既可以降低人工成本，又可以避免食材的浪费。
2. 数据搜集
当你明确自己的目标或需要解决的问题后，下一步就需要准备数据，准备的数据即可以影响到这些问题的解决办法，这一步成为数据搜集过程。数据搜集过程尤为重要，其决定了后期工作进展的顺利程度。
比如和餐饮相关的数据：
食材数据：食材名称，食材品类，采购时间，采购数量，采购金额，当天剩余量等。
经营数据：经营时间，预定时间，预定台数，预定人数，上座台数，上座人数等。
其他数据：天气情况，交通便捷性，竞争对手动向，是否为节假日，用户口碑等。
常用爬虫方法来搜集数据。数字化转型网www.szhzxw.cn
3. 数据清洗
通过数据搜集得到的相关数据必须保证“干净”，因为数据的质量高低将影响最终结果的准确性。通常数据会有以下几个方面影响数据的“干净”。
缺失值：由于个人隐私或设备故障导致某些观测在维度上的漏缺，一般称为缺失值。缺失值的存在可能会导致模型结果的错误，所以针对缺失值可以考虑删除法、替换法、插值法解决。
异常值：异常值一般指远离正常样本的观测点，它们的存在同样会影响模型的准确性，故可以考虑删除法或单独处理法。
数据的不一致性：主要是由于不同的数据源或系统并发不同步导致的数据不一致性，例如两个数据源中数据单位的不一致（一个以元为单位，一个以万元为单位）；系统并发不同步导致一张电影票被多个用户购买。
量纲的影响：由于某些模型容易受到不同量纲的影响，因此需要通过数据的标准化方法将不同量纲的数据进行统一处理，如将数据集都压缩至0-1的范围。数字化转型网www.szhzxw.cn
维度灾难：当采集的数据包含上百乃至成千上万的变量时，往往会提高模型的复杂度，进而影响模型的运行效率，故需要采用方差分析法，相关系数法，递归特征消除法，主成分分析法等手段实现数据的特征提取或降维。
4. 构建模型
据不完全统计，建模前的数据准备将占整个数据挖掘流程80%左右的时间。接下来，在数据保证“干净”的前提下，需要考虑以什么样的模型能进行建模。
分类模型：逻辑回归，KNN，决策树等。
回归模型：线性回归，支持向量回归，岭回归等。
以上模型都是传统机器学习算法，当然，还可以通过神经网络实现分类或回归。
5. 模型评估
到此阶段，已经完成了数据挖掘流程中的绝大部分工作。并且通过数据得到解决问题的多个方案(模型)，接下来要做的就是从这些模型中挑选出最佳的模型，主要目的就是让这个最佳的模型能够更好地反映数据的真实性。例如，对于预测或分类模型，即使在数训练集中的表现很好，但在测试集中结果一般，说明该模型存在过拟合现象。数字化转型网www.szhzxw.cn
6. 应用部署
通常，模型的构建和评估工作的完成，并不代表整个数据挖掘流程的结束，往往还需要最后的应用部署。尽管模型的构建和评估视数据挖掘工程师所擅长的，但是这些挖掘出来的模式或规律是给真正的业务方或客户服务的，故需要将这些模式重新部署到系统中。
四、 数据挖掘的应用场景？
针对我们不同的数据挖掘目标，需要采用不同的算法。常见的数据挖掘目标有预测、分类、探索等，数据挖掘算法分为监督性和非监督性两大类。具体见如下表格：
| 目标 | 监督性 | 非监督性 |
| 预测（针对连续型变量）：客户生命价值，资产价格变化趋势 | 回归、决策树、神经网络 | 不可行 |
| 分类（针对离散变量）：流失客户预测，客户还款行为预测（欠款，提前还款） | 逻辑回归、决策树、神经网络、判别式分析、近邻模型 | 聚类神经网络自组织特征映射 |
| 探索：高价值客户/产品的关键特征，基于数据定义的客户画像 | 决策树 | 主成分分析聚类 |
| 相似：金融产品菜篮子分析 | 无应用 | 关联规则序列分析链接分析 |
1.教育领域
数据挖掘技术的应用已经渗入到教育教学的各个方面，如支持教育科学决策、实施个性化教育、对学生的学业成绩进行评估等。数据挖掘的实际应用逐渐突破了传统的教学模式，改善了教学效果，促进了教学质量的提升。
2.风控领域
数据挖掘作为深层次的数据信息分析方法，能够对各种因素之间隐藏的内在联系进行全面分析。目前在风控领域可应用于信贷风险评估、交易欺诈识别、黑产防范及消费信贷四个方面，通过风险预警，可以让风险管理者提前做好准备，从而为决策提供参考信息。数字化转型网www.szhzxw.cn
3.医疗领域
目前，医院已经积累了涵盖患者、费用、药物以及相关管理信息等数据资源，数量庞大且类型复杂。数据挖掘技术则能够帮助医院从中提取出有价值的信息，满足医疗服务各个环节的需求。其在医疗成本的预测和控制、慢性疾病的预警、医疗信息质量管理等方面，都起到了明显的正向作用。····Part5 数据挖掘的必备技能点？数据挖掘涉及的内容比较泛，涉及的内容包括数据库、数据仓库、机器学习、信息检索。还有数据库理论、数学基础（包括数理统计、概率、图论等），还必须熟练掌握一种编程语言（包括java，python等），还要会使用数据挖掘工具软件（weka、matlab、spss等）。
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