Hong Kong Data

这就是数据驱动营销应该引导的方向。 卢卡·比扎里 大数据和数据挖掘 如前所述，大数据从根本上来说是原始数据，不仅必须恢复，而且还必须通过复杂的算法进行解释和组织。挖掘如此复杂的信息量的活动解释了数据挖掘的含义，其含义非常明确，可以比喻为从数据矿井中提取信息。让我们立即做出这种区分，这对于我们的案例来说是至关重要的： 我们将“数据”定义 为特征已知但尚未组织或分类的元素。数据仅具有潜在的信息性，因为它由符号组成，必须对其进行处理才能被理解 我们将“信息”定义 为这种处理的结果，该处理返回一系列聚合和组织的数据，这些数据组合在一起具有重要意义。


我们将“知识”定义 为一系列信息，当这些信息聚集在一起时，我们可以传播知识、理解、文化或经验。 现在我们已经获得了一种文化，我们可以轻松地定义数据挖掘，它包括以从无限数量的数据中提取信息为目标的所 科威特电话营销数据 有活动：基本上是通过研究、分析和组织生成知识或知识的所有活动。原始数据。它是一系列与统计学非常相似的技术和方法，但有一个很大的区别：如果用它来拍摄事物当前（或过去）的状态，那么数据挖掘更多地用于寻找变量之间的相关性以达到预测目的。 根据维基百科的数据挖掘 ： 利用尖端分析技术从已经结构化的数据中提取隐含的、隐藏的信息，使其可用并直接使用； 自动或半自动地对大量数据进行探索和分析，目的是发现重要的模式。


简而言之，数据挖掘具有明确的含义，涉及在大数据上进行的活动，使 每个人都可以理解它，并得出对委托者有用的预测信息。 数据挖掘通常通过可视化编程软件进行：它们是不需要特定编程知识的程序，但允许您管理提取的数据必须遵循的规则和流程以产生意义（例如，通过简化、提取和关联）结合他们的年龄、拥有的手机型号和地理来源来了解三星是否应该主要在某些地区进行沟通或使用符合目标的特定语气）。 这样说来，这看起来很简单，但实际上这是一项相当复杂的活动，涉及对数据的长期初步分析和卓越的综合能力。 CRISP-DM 模型（数据挖掘的跨行业标准流程）总结了从数据分析到预测模型的数据挖掘流程的各个阶段，这是最常用的开放标准流程，有 6 个步骤： 对商业的理解， 主要包括对行业的研究和研究目标 数据理解， 这意味着了解您正在处理哪些数据并检查您所拥有的数据的完整性。