十大数据挖掘技术

数据挖掘通过从已知数据中推断出趋势和新信息来揭示商业智能和分析。它有助于企业解决问题、降低风险，并在一段时间内探索新的可能性。

以下是十大数据挖掘技术：

1）轨迹跟踪

模式追踪是数据挖掘的基本技术之一。它涉及识别和监控数据集中的趋势，以便对业务成果进行智能分析。对于企业而言，这个过程可能涉及从识别表现最佳的人群到理解顾客购买行为的季节性变化等各种情况。

2）关联分析

与模式追踪类似，关联技术涉及查找具有关联属性的特定事件。其思路是根据特定的属性或事件查找关联变量。关联规则在研究消费者行为时尤其有用。

例如，一家在线商店可能会发现购买某种产品的顾客很可能会购买一个互补的商品。利用这一洞察力，他们可以提供更好的推荐，以最大化销售收入。这种技术还可以用于目录设计、产品聚类、布局设计等。

3）分类

这是一种有用的数据挖掘技术，用于基于定义的属性（例如，数据源类型、数据挖掘功能等）提取相关数据和元数据。基本上，这是将大型数据集划分为目标类别的过程。这种分类也由数据框架决定，例如关系数据库、面向对象的数据库等。它属于数据准备的范畴。

假设您的公司希望预测客户在获得忠诚会员资格后的收入变化。您可以创建一个包含拥有忠诚会员资格的客户人口统计数据的类别，以设计一个二元分类模型，预测他们的支出增加或减少。

4）异常检测

有时候，数据模式并不能清楚地揭示数据的含义。在这种情况下，离群点检测技术就派上用场了。它涉及识别数据集中的异常或“离群点”，以便理解特定的原因或做出更准确的预测。

这里有一个例子：假设你的每周销售额始终在$7000到$10000之间波动。但是在某一周，销售收入超过了$40000，并没有任何明显的季节性因素在起作用。你会想要了解销售激增的原因，以便能够复制这种情况，并更好地了解你的客户群体。

5）聚类分析

类似于分类，聚类是一种数据挖掘技术，涉及根据相似性对数据进行分组。它有助于知识发现、异常检测以及深入了解数据的内部结构。

例如，您可以根据年龄段、性别和可支配收入将来自不同地区的受众聚集成组，从而定制您的营销活动，以最大限度地扩大您的影响范围。

聚类数据分析的结果通常以图表形式展示，以帮助用户直观地了解数据分布，并识别数据集中的趋势。

6）时间序列

正如其名称所暗示的，这是一种专注于发现序列中发生的模式或一系列事件的挖掘技术。它广泛应用于交易数据挖掘，但也有许多其他应用。例如，它可以帮助公司向客户推荐相关商品，以最大化销售额。

一个例子是在一家电子产品商店中识别出的一种序列趋势，即购买iPhone的顾客很可能在六个月内购买MacBook。零售商可以利用这一信息创建有针对性的营销活动，以向iPhone购买者进行追加销售。例如，将苹果产品捆绑销售以最大化营业额。

7）决策树 

决策树是一种机器学习（ML）中的数据挖掘技术，通过运用if/then规则来关注输入和输出之间的建模关系。通过这种方法，你可以了解数据输入如何影响输出。决策树通常设计成自上而下的流程图结构。

例如:  

• 购物车金额 < $500 时，为普通客户（不享受折扣）
• 购物车金额 > $500 且 < $2,000 时，为高级客户（享受10%折扣）
• 购物车金额 > $2,000 时，为尊贵客户（享受20%折扣，且交易金额的10%可被转换为积分）

这个决策树是一个简化的示例。一个包含多个决策树模型的预测分析模型能够促进更复杂的数据分析。

决策树主要用于分类和回归模型。

8）回归分析

回归分析是机器学习中最流行的数据挖掘技术之一，利用变量之间的线性关系。它帮助你预测变量的未来值。该技术在财务预测、资源规划、战略决策等方面有着广泛应用。

举例来说，你可以使用回归分析来了解教育、收入和消费习惯之间的相关性。随着变量的增加，预测的复杂性也会增加。常见的技术包括标准多元回归、逐步回归和层次回归。

9）长期记录网路

长期记忆网络一种用于机器学习中的数据挖掘技术，旨在分析长时间段内的数据。它使你能够更有效地识别基于时间的数据模式，例如气候数据。该技术旨在扩展系统内存中的数据，并在分析中利用额外的信息。

例如，你可以设计一个预测模型，通过赋予概率来识别欺诈交易。你可以将此模型应用于现有交易，然后在一段时间后，使用从新交易中获得的数据来更新模型，从而改进决策过程。

10）神经网络

神经网络也是机器学习模型中常用的数据挖掘技术之一，并且被用于人工智能（AI）中。类似大脑中的神经元，神经网络试图识别数据中的关系。神经网络具有不同的层，这些层协同工作以生成高度准确的数据分析结果。

这些模型在大量数据中寻找模式。虽然它们因此可能变得非常复杂，但其生成的输出可以为组织提供极其有价值的洞见。