在当今数据驱动的世界中，组织每秒都会产生大量信息。但是仅原始数据并不能推动洞察力 - 这就是数据挖掘的来源。通过使用正确的技术，分析师可以将散射的数据转换为可行的知识。在此博客中，我们将带您浏览每位分析师（无论是初学者还是经验丰富的Pro）都应使用的前7个数据挖掘技术。
1。分类
分类是使用最广泛的数据挖掘技术之一。它涉及将数据分类为预定义的类别或类。例如，将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“不垃圾邮件”，或将客户分类为“高价值”或“低价值”。机器学习算法（例如决策树，随机森林和支持向量机器）通常用于此算法。
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2。聚类
与分类不同，聚类不依赖于预定义的标签。相反，IT基于相似性将数据分组。一个很好的例子是客户细分 - 在客户行为之间找到模式，将其分组为类似的集群以进行目标营销。聚类是揭示隐藏模式的必备技术。
3。协会规则学习
该技术是关于在大数据集中发现变量之间的关系。经典的例子是市场篮分析：如果客户购买面包，他们也可能会购买黄油。诸如APRIORI算法之类的工具可帮助分析师找到可以推动产品放置和交叉销售策略的“ IF-then”规则。
4。回归分析
回归有助于根据输入变量预测连续结果。它通常用于预测 - 例如根据过去趋势预测销售数字。在使用数值数据时，回归尤其有价值。
5。异常检测
该技术也称为离群值检测，可用于发现不符合该模式的异常数据点。在金融中，这对于检测欺诈很有用。在制造业中，用于识别设备故障。尽早捕捉异常可以防止重大问题陷入困境。
6。顺序模式挖掘
此方法识别数据中的重复序列。例如，电子商务网站可能会发现查看产品页面的客户通常最终在三天内购买。这种见解可以帮助定时促进或提醒。在前7个数据挖掘技术中，这是行为跟踪的首选。
7。文字挖掘
最后但并非最不重要的一点是，文本挖掘的重点是从非结构化文本数据中提取见解 - 想想客户评论，社交媒体评论或电子邮件。随着用户生成的内容的兴起，此技术比以往任何时候都更有意义。
最后的想法
掌握前7个数据挖掘技术可以极大地改善您的解释和使用方式。无论您是优化营销活动，预测销售还是确定客户趋势，这些方法都为数据驱动的成功提供了基础。随着数据的不断增长，知道如何有效地挖掘它，而不仅仅是一个不错的选择 - 这是必要的。
准备好这些技术工作了吗？从实际的数据集中开始小型实验，然后查看它们的差异。
