数据挖掘：当地公司有价值见解的关键

数据挖掘：当地公司有价值见解的关键

数据挖掘的概念包含统计原理，算法和方法的组合，这些原理，算法和方法有助于识别大型数据库中的模式和趋势。这对于想要依靠自己的决策的公司而言，这一点尤其重要。无论是零售业，金融行业还是医疗保健中的应用 - 应用程序都是多种多样的。例如，在线商店可以通过分析购买历史记录来为您的客户提供量身定制的产品建议。

数据分析作为重要的步骤

数据挖掘的过程分为几个关键阶段。首先，记录来自不同来源的相关数据。这些数据可以来自数据库，传感器，互联网或各种文档。为了确保收集的信息是一致且有用的，需要彻底清理这些数据。

收集了数据后，转换会变成合适的格式。这包括重要步骤，例如扩展数据和标准化，以确保可以正确分析信息。这项准备工作至关重要，因为它们为随后的分析奠定了基础。

数据挖掘中的技术和方法

分析本身是通过使用可以识别数据之间模式和关系的专业算法进行的。使用了各种技术：共同方法的分类，聚类和协会规则学习。这些过程不仅有助于分割数据，还可以根据现有模式进行预测。

另一个重要方面是分析结果的评估和可视化。仅识别模式是不够的。知识的质量和实用性也必须仔细评估。视觉辅助图（例如图表和仪表板）可用于呈现结果，这有助于决策者理解复杂的关系。

在促进大数据的中间，数据挖掘的重要性显着增加。人工智能领域的最新进展表明，强大的数据管理平台和数据挖掘的结合可能性。这些技术齐头并进，使公司更深入地了解其数据并优化决策。

这些发展的一个实际示例是证书课程“企业数据管理器”。在与公认的教育机构合作中，公司中的经理和员工被授予必要的知识，以便更有效地管理其数据并提高该数据的质量。这些专家对于使用稳定增长的数据至关重要。

数据挖掘的未来

数据挖掘的未来有望进一步令人兴奋的发展。鉴于全球生成的数据的持续增加，对有效分析方法的需求不仅会增长，而且还将变得更加复杂。现在正在投资其数据挖掘技能的公司可以在竞争日益激烈的市场中取得成功。可以预料，该领域的创新将在使用公司使用其数据获得宝贵知识的方式上进行重大变化。

总体而言，数据挖掘象征性地代表了公司战略的变化，其中数据驱动的决策的重要性会增强。迈向数据疯狂的数据的一步实际上可以重新定义许多公司的DNA，并帮助他们更好地管理未来的挑战和机遇。

数据挖掘的经济环境

审视投资表明，全球大数据分析费用将在2023年获得2740亿美元，这意味着与上一年相比增加了12％。这些费用包括软件解决方案，服务和硬件，以便更有效地使用数据并获得可实施的知识。公司越来越意识到，从数据中提取有价值信息的能力具有决定性的优势。

当前有关数据分析的统计

数据仓库研究所的一项调查显示，有65％的公司将数据分析视为战略优势，并报告了改进的决策制定。此外，现在有73％的公司优先考虑其业务中的分析解决方案。这些统计数据表明，对数据挖掘和数据分析的兴趣和承诺在各种行业中都增加了。

另一个重要方面是数据科学领域熟练工人的短缺。根据Gartner的一份报告，全球没有超过150万合格的数据分析师。这个差距对公司构成了重大挑战，因为缺乏专业知识来从大量数据中提取明智的知识。为了应对这些挑战，许多公司投资于员工的培训和进一步的教育，以在数据分析领域建立必要的技能。