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数据挖掘有什么作用

这几年来数据挖掘引起了信息产业界非常大的关注,主要的原因就是存在大量数据可以得到广泛的使用了,需要将这些数据转换成为有用的信息与知识,通过获取的信息和知识就可以大面积的用于各种应用当中,也是一种决策支持过程,主要是基于人工智能、机器学习、模式学习以及统计学等。

 


通过对大数据可以高度做出自动化的推理挖掘出潜在的模式,就可以帮助企业数据化的转型,然后调整出市场政策、减少风险、能够理性的去面对该市场然后做出正确的决策。现在在很多的领域当中尤其是在商业领域(例如银行、电信、电商等)数据挖掘就可以去解决很多方面的问题,从不同的方式出发能够用不同的角度去对数据来进行挖掘,以下来简单说一下。


分类就是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,,回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性,通过用函数的方式来表达数据,并且从映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。聚类就好比分类,但是又跟分类的目的不同,可以通过数据的相似性和差异性将一组数据分为几个不同的类别。关联规则就是通过隐藏在数据项之间的关联或相互关系,可以根据一个数据项的出现成功的去推导出其他数据项;神经网络作为一种先进的人工智能技术,通过它自身去自行处理、分布存储和高度容错等特性,能够去适合处理非线性、以及一些以模糊、不严密的知识,或者是以数据为特征的问题来进行处理,它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。


数据挖掘是一种决策支持过程,它通过高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决定,这样对于一个企业的发展来说是十分重要的。