什么是数据挖掘？

指的是数据与有用信息之间的距离，即从原始数据到有用信息需要经过多少步骤的转换。如果信息距离过大，就很难从数据中获取有用信息。

指的是由于缺乏有效的数据分析手段，导致隐藏在数据中的有价值的知识无法被发现和利用。

为了解决这些问题，人们迫切需要一种新的技术，能够对海量数据进行深入分析，从中发现隐藏的信息和知识。数据挖掘技术正是在这种背景下出现的。它通过自动或半自动的方式，从大量、不完全、有噪声、模糊和随机的数据中提取隐含的、人们事先不知道且有潜在价值的信息和知识，为更好地利用数据、预测未来发展趋势提供了有力支持。

在开始数据挖掘之前，必须明确定义目标和需要解决的具体问题。例如，如果目标是提高电子邮件使用率，则需要确定是提高用户使用率还是提高单次使用价值。明确定义问题可以确保采取有针对性的行动。

建立数据挖掘库是一个多步骤的过程，包括数据收集、数据描述、数据选择、数据质量评估和数据清理、数据合并与整合、构建元数据、加载数据挖掘库以及维护数据挖掘库。通过这些步骤，可以为数据挖掘奠定坚实的数据基础。

通过数据分析，可以识别对预测输出影响最大的数据字段，并决定是否需要定义导出字段。此外，选择具有良好界面和强大功能的工具软件对于分析包含成百上千个字段的大型数据集至关重要。

在建立模型之前，需要进行数据准备，包括选择变量、选择记录、创建新变量和转换变量。这一步骤可确保建立的数据模型具有良好的质量和可用性。

建立模型时，需要仔细考虑哪种模型最适合解决所面临的商业问题。可以先基于部分数据建立模型，然后使用剩余数据对模型进行测试和验证。由于测试集可能会受模型特性影响而产生偏差，因此需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。

从测试集中获得的准确率仅对用于建立模型的数据有意义。因此，需要对建立的模型进行评价，解释其价值。由于模型建立中隐含各种假设，有效的模型并不一定是正确的模型，因此需要在现实世界中测试模型。

利用已经标注好类别的训练数据，建立分类模型。该模型可用于对新的未标注数据进行分类。分类是数据挖掘中最常见的任务之一，广泛应用于信用评分、欺诈检测等领域。

与分类类似，但最终输出是连续型数值而非离散类别。估值通常作为分类的预备步骤，用于评估样本属于某个类别的概率或置信度。

基于分类或估值模型，对新样本的未知变量进行预测。预测模型广泛应用于销售预测、需求预测等领域。

发现在数据集中同时出现的事物或属性之间的关联关系。关联规则挖掘常用于市场篮分析，发现商品之间的购买关联模式。

根据样本之间的相似性，自动将数据划分为多个簇或组。聚类分析不需要事先标注数据，可用于客户细分、基因表达数据分析等应用。

数据挖掘分析方法为从海量数据中发现有价值的知识提供了强大工具。根据具体问题的特点选择合适的分析方法对于获得有意义的结果至关重要。

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