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使用数据挖掘有哪些需要注意的重点

2022年1月17日 19:40

在信息化数字化时代的企业经营操作中,数据挖掘是不能忽视的工具和方法。其原理在于搜集足够数量的大数据,并通过算法从中提炼出具有一定代表性的实时讯息,用以指导下一步的决策操作。在使用该工具的过程中,应注意一些重点环节的控制,以确保得到尽可能准确的结论。



1、数据来源范畴

在考量数据挖掘获取的结论之前,应先确定用作素材的信息来源范围,这里的范围概念包含时间段与区域等维度。范围过窄的数据往往容易得出偏移客观的结论,过于局限特定来源的数据也往往只能用于部分情况下的分析。确定了数据的取样范围,才能针对性进行后续操作。


2、分析算法选择

在搜集整理足以作为分析样本的原始数据后,仍需通过程序算法对数据进行分析,才能得出能用于实际的有价值结论。选择适用的数据挖掘算法也是重点环节,在常见情境下,分类预测、聚类关联、偏差测验、智能推荐等算法都是较为常见的方案,建议根据具体情况酌情选用。


3、推论得出决策

通过广泛收集数据信息并加工之后,得出结论能够对决策提供指向性的作用。使用数据挖掘的决策层应对其中携带的信息加以足够重视,因为来自市场或用户的反馈,往往隐藏着供求关系变化的下一步趋势。遵循这样的趋势采取策略,更能获取业务和布局上的成功。


如今,越来越多企业把信息化作为日常运营的基础和常规理念,对于大数据挖掘分析的重视与使用也日渐普及。在应用以上技术切实提升效率和收益的同时,也应当意识到新增的需求和可能存在的问题,在实践中不断优化该理念的应用,以获取更佳效应。