数据挖掘是公司用来将原始数据转化为有用信息的过程。通过使用软件在大量数据中寻找模式，企业可以更多地了解客户，从而制定更有效的营销策略，增加销售额，降低成本。数据挖掘依赖于有效的数据收集、仓储和计算机处理。
数据挖掘过程用于构建机器学习模型，以支持各种应用，包括搜索引擎技术和网站推荐程序。
数据挖掘是如何工作的？
数据挖掘涉及探索和分析大量信息，以收集有意义的模式和趋势。它可以用于多种方式，如数据库营销、信用风险管理、欺诈检测、垃圾邮件过滤，甚至识别用户的观点或意见。
数据挖掘过程分为五个步骤：首先，组织数据的收集并将其加载到其数据仓库中。接下来，他们可以在内部服务器或云中存储和管理数据。业务分析师、管理团队和信息技术专业人员可以访问数据，并确定他们如何组织数据。然后，应用软件根据用户的结果对数据进行排序，最后，最终用户以易于共享的格式(如图形或表格)呈现数据。
数据挖掘模型示意图。
数据仓库和挖掘软件。
数据挖掘程序根据用户的需求分析数据中的关系和模式。【pop3是什么意思，匿名seo博客，wWw.lWysEo.com)】例如，公司可以使用数据挖掘软件创建信息类别。例如，假设一家餐厅想要使用数据挖掘来确定何时应该提供某些特色菜。它查看收集的信息，并根据客户访问的时间和订购的内容创建课程。
在其他情况下，数据挖掘者根据逻辑关系找到信息集群，或者查看关联和顺序模式来得出关于消费者行为趋势的结论。
仓储是数据挖掘的一个重要方面。仓储意味着公司将其数据集中到数据库或程序中。使用数据仓库，组织可以分割数据段供特定用户分析和使用。
但是，在其他情况下，分析师可能会从所需的数据开始，然后根据这些规范创建数据仓库。无论企业和其他实体如何组织数据，它们都使用数据来支持管理的决策过程。
数据挖掘示例
杂货店是数据挖掘技术的知名用户，很多超市为顾客提供免费会员卡，让他们享受非会员享受不到的优惠价格。这些卡片使商店很容易跟踪谁在购买商品，何时购买，以什么价格购买。分析数据后，商店可以利用这些数据为顾客的购买习惯提供优惠券，并决定何时销售商品或何时以全价销售商品。
当公司仅使用不代表整个样本组的选定信息来证明假设时，数据挖掘可能会引起注意。
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