数据挖掘是怎么工作的？数据挖掘到底做什么

大数据时代，与数据处理相关，产生不少的新兴热门岗位，数据挖掘可以说是其中非常具有代表性的。表面上来说，数据挖掘，是从海量的数据当中去挖掘价值线索，但是从更深层次来说，数据挖掘是怎么工作的？数据挖掘到底做什么？今天我们来聊聊这个。

数据挖掘，从海量的数据当中获取价值线索，而这些价值线索可以广泛应用于各个场景，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。


数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，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，作出正确的决策。

数据挖掘的知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。

从形式上来说，数据挖掘的开发流程是迭代式的。开发人员通过如下几个阶段对数据进行迭代式处理：

1.解读需求

绝大多数的数据挖掘工程都是针对具体领域的，因此数据挖掘人员需要结合具体领域的业务解读出项目需求。

2.搜集数据

在大型公司，数据搜集大都是从其他业务系统数据库提取。当然，也有需要去外部网站采集数据的情况。

3.预处理数据

预处理数据可主要分为数据准备和数据归约两部分。其中前者包含了缺失值处理、异常值处理、归一化、平整化、时间序列加权等；而后者主要包含维度归约、值归约、以及案例归约。

4.评估模型

确切来说，这一步就是在不同的模型之间做出选择，找到最优模型。

5.解释模型

数据挖掘模型在大多数情况下是用来辅助决策的，如何针对具体环境对模型做出合理解释，是数据挖掘工程师们的重要工作。

关于数据挖掘是怎么工作的，数据挖掘到底做什么，以上就为大家做了简单的介绍了。数据挖掘正在行业当中受到越来越高度的重视，想做数据挖掘，对专业技能的要求很高。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据挖掘工程师零基础班，本月正在招生中，课程大纲可联系客服领取！