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实用的数据挖掘工具应当满足哪些特征

在企业或品牌方应用数字化理念对传统经营方式进行优化更新的过程中,所选数据挖掘工具的工作原理和运行效果,对转型前后运行效率能否得以显著升高具有重要影响。一款实用的此类工具,足以帮助推动运营方完成适应新时代大背景下的自我优化和升级。

 

实用的数据挖掘工具应当满足哪些特征


1、更广阔数据来源
要确保收集到的数据具备实用价值,应当尽可能拓宽其来源渠道并确保信息有效性。例如与产品周期相关的信息可能来自生产方、销售渠道以及客户回访,以上信息综合分析之后体现价值。这就要求所选数据挖掘工具有支撑收集需求的能力,从多个特征不同、渠道各异的信息源实现数据挖掘。


2、有序存储
对研究对象进行观察分析所需要的资料,往往都不是单一数据,而是具备多项参数和条件的组合信息。这样的资源需要清晰有效的机制进行组织存储,做到杂而不乱,确保信息传递和整理后保持其真实性,以确保接下来的数据挖掘算法分析能够有序进行。


3、辅助分析工具
能够将大量数据转换成针对某种标准或方向的推理结论,对数据挖掘工具所应用的数据挖掘算法也提出了较高的要求。具备实用价值的工具不但需要有较为清晰明确的总结推论过程,从调取数据到得出结论的过程也需要表现出效率,避免延时过长拉低实用性。


对大数据时代的要求而言,明确评估数据的指向性作用只是适应时代环境的前提。建议企业方谨慎考虑,选择适用于自身情况和需求的数据挖掘算法分析,并确实运用到生产实践与运营活动当中去,这一举措对于提升信息数据的应用效果、进而指导日常运营策略有重要意义。