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数据挖掘应当遵循哪些原则

数据治理或者数据安全在大多数安全从业者的印象中是非常熟悉的一种概念,但数据分析治理似乎是个新名词。实际上,对于拥有重要数据资产的各类企业,在数据挖掘算法分析‍方面或多或少都有一定的实践经验,只是还未真正地付诸于实践之中,那么数据挖掘‍的作用有哪些呢?

 

数据挖掘应当遵循哪些原则


1.分类:按照分析对象的属性、特征,建立不同的组类来描述事物。例如:银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别,现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户,以采取相应的贷款方案。


2.聚类:识别出分析对内在的规则,按照这些规则把对象分成若干类。例如:将申请人分为高度风险申请者,中度风险申请者,低度风险申请者。


3.关联规则和序列模式的发现:关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如:每天购买啤酒的人也有可能购买香烟,比重有多大,可以通过关联的支持度和可信度来描述。与关联不同,序列是一种纵向的联系。例如:今天银行调整利率,明天股市的变化。


4.预测:把握分析对象发展的规律,对未来的趋势做出预见。例如:对未来经济发展的判断。


5.偏差的检测:对分析对象的少数的、极端的特例的描述,揭示内在的原因。例如:在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为,银行为了稳健经营,就要发现这500例的内在因素,减小以后经营的风险。


随着网络数据和通信技术的高速发展以及应用,企业越来越多的业务从线下走向线上运行从而导致大数据呈现出爆发式的增长。随着大数据时代的快速来临数据已经成为企业中的一项重要资产。由此各个企业一定要在遵循以上原则的基础上做好数据分析与数据挖掘‍工作进而为企业发展集聚力量。