隨著時代的發展，人類產生的數據成倍增長，數據的開放性應用和數據可挖掘價值越來越高。在大數據精準營銷、大數據洞察等一系列熱詞背後，正是數據挖掘、分析技術發揮著重要的作用。數據挖掘技術不僅成為當今政務部門提升治理能力的重要手段，也成為各行各業提升核心競爭力的關鍵。
什麼是數據挖掘
數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但有潛在的有用信息和知識的過程。
可以看出，數據挖掘是一個過程結果的稱謂，即主要目標是從數據中挖取隱藏的信息。它是一個交叉科學領域，受多個學科影響，包括數據庫系統、統計、機器學習、可視化和信息科學。
數據挖掘與商業智能的關係
舉個簡單點的例子：
- 通過統計購買某產品的人大多數來自北京，則北京是該產品的主要消費者居住的城市，這就是用的商業智能技術。
- 要從100000人中找出100個購買某產品概率比較大的客戶，則可以通過利用統計方法建立數學模型找到這群人，而這就要用數據挖掘技術。
也就是說：
- 商業智能就是目標明確的創建統計分析報表，根據統計結果，提供商業決策支持，輸入的是數據，輸出的是信息。
- 數據挖掘則是透過數據的表象發現隱藏在背後的蛛絲馬跡，從而找到潛伏的規律以及看似無關事物之間背後的聯繫，用此來洞察或預測未知事項，輸入的是數據，輸出的是知識。
利用數據挖掘技術，對大量的業務數進行探索和分析揭示隱藏的、未知的規律，是商業智能的高級應用。
數據挖掘能解決哪些問題
根據數據挖掘的應用方向，常見的數據挖掘能解決的問題體現在下面幾個方面。
1. 分類與迴歸
分類根據樣本數據中標記的類別對原數據進行分類總結，進而也可以預測未來數據的歸類。
迴歸是確定一種或多種變量間相互依賴關係的一種統計分析方法。
分類與迴歸本質上解決的都是預測問題，不同的是分類適用於離散型目標變量的預測，而回歸適用於連續型目標變量的預測。下面這些問題可以用分類和迴歸技術來解決：
- 如何將信用卡申請人分為低、中、高風險群？
- 如何預測銀行可以安全地貸給貸款人的貸款量？
- 如何有效預測房地產開發中存在的風險？
- 如何預測哪些顧客在未來半年內會取消該公司服務，哪些電話用戶會申請增值服務？
- 如何預測具有某些特徵的顧客是否會購買一臺新的計算機？
- 使用3G通信網絡的手機用戶哪些有可能轉換到 4G通信網絡？
- 如何預測一位顧客在一次銷售期間將花多少錢？
- 如何預測病人應當接受三種具體治療方案的哪一種？
下圖是一個基於決策樹預測銀行客戶是否存在貸款風險的示例：
2. 聚類
聚類是在預先不知道欲劃分類的情況下，根據數據相似度原則進行數據歸類的方法。
中國有句古話是“物以類聚，人以群分”，其實已經蘊含了聚類算法的基本思想。聚類能解決如下方面的問題：
- 誰是銀行信用卡的黃金客戶？
- 誰喜歡打國際長途，在什麼時間，打到那裡？
- 如何對用戶 WAP 上網行為進行分析，通過客戶分群，進行精確營銷？
- 對住宅區進行聚類，確定自動提款機 ATM 的安放位置。
- 如何通過一些特定的症狀歸納某類特定的疾病？
例如下圖，找到共性的數據，然後聚類顯示：
3. 關聯規則
關聯規則在一個數據集中找出各個物品或者商品之間的關係，也被稱為購物籃分析。
關聯規則描述的是在一個事物中物品間同時出現的規律的知識模式，可以應用到很多實際業務中：
- 哪些商品是已經購買商品 A 的人最有可能購買的？
- 商業銷售上，如何通過交叉銷售，以得到更大的收入？
- 保險方面，如何分析索賠要求，發現潛在的欺詐行為？
- 銀行方面，如何分析顧客消費行業，以便有針對性的向其推薦感興趣的服務？
- 哪些製造零件和設備設置與故障事件關聯？
- 哪些病人和藥物屬性與結果關聯？
下圖是某商場購物藍推薦結果示例：
4. 時間序列預測
通過已有的時間序列數據進行類推，以預測下一段時間的趨勢。
時間序列預測是在與時間相關的歷史數據中，找到數據隨時間變動的規律。你可以用來解決如下問題：
- 下個月的商品銷量、銷售額或庫存量是多少？
- 明天廣州市的最高用電負荷是多少？
下圖是某公司紅酒銷量的預測圖：
5. 關係網絡分析
關係網絡分析用來探索社會行動者及其間的關係，例如：社會關係、親屬關係、角色關係、行為關係、流動關係、地理空間關係等等。
關係網絡分析也叫社會網絡分析。通過社會網絡分析，可以探索和發現行動者之間隱藏的關係。常見的關係有：
- 親屬關係：父母、子女、夫妻關係等。
- 正式關係（權威關係）：正式角色也是關係性的，如老闆/職員、教師/學生、醫生/病人關係等。
- 個人之間的評價關係：喜歡、信任、尊重等。
- 行為上的互動關係：行動者之間的自然交往，如談話、參加會議、拜訪、提建議等。
- 隸屬關係：如參加一項協會、屬於某些俱樂部等。
- 物質資本的傳遞：商業往來、物資交流。
- 非物質資源的轉換關係：行動者之間的交往、信息的交換等。
- 空間關聯：城市之間的關係，遷入和遷出。
- 職位的升遷，地位的流動。
下面是對《悲慘世界》一書中人物的關係網絡分析的一個示例：
數據挖掘是一個週而復始的過程，在生成規則的過程中不斷地對模型進行調整，從而提升精度。那麼，怎麼才能更好地掌握數據挖掘呢，億信華辰數據挖掘軟件豌豆DM是一個不錯的選擇。
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