随着信息领域的进步，技术在各个领域产生了大量数据库。因此更加需要存储和操作重要数据，以便以后用于决策和改进业务活动。本文我们将分享7种数据挖掘技术，体验在数据化运营商业实践中的风采。
数据挖掘是从海量数据中提取有用信息和模式的过程。它包括数据的收集、提取、分析和统计，也被称为知识发现的过程，即从数据或数据模式分析中进行知识挖掘。这是一个寻找有用信息以找出有用数据的逻辑过程。
数据挖掘中最重要的任务之一是选择正确的数据挖掘技术。数据挖掘技术必须根据业务类型和业务面临的问题进行选择。因此必须使用一种通用的方法来提高使用数据挖掘技术的准确性和成本效益。本文主要讨论7种被认为是商务人士更常使用的数据挖掘技术。
数据挖掘技术统计学是数学的一个分支，与数据的收集和描述有关。许多分析师并不认为统计技术是一种数据挖掘技术。但尽管如此，它仍有助于发现模式并建立预测性模型。因此，数据分析员应该对不同的统计技术有一定的了解。在当今世界，人们必须处理许多数据，并从中得出重要的模式。统计数据可以在更大程度上帮助您回答有关其数据的问题，例如：
统计数据不仅回答了这些问题，还有助于对数据进行汇总和统计；同时有助于轻松提供有关数据的信息。通过统计报告，人们可以做出明智的决定。统计有不同的形式，但最重要和最有用的技术是收集和统计数据。收集数据的方法有很多种，如：
聚类是数据挖掘中最古老的技术之一。聚类分析是识别彼此相似的数据的过程，这将有助于理解数据之间的差异和相似之处。聚类技术有时被称为分段，能够允许用户了解数据库中正在pg电子网站发生的事情。例如，保险公司可以根据客户的收入、年龄、保单性质和索赔类型对客户进行分组。聚类技术有不同类型的聚类方法，如下所示：
最流行的聚类算法是最近邻法。最近邻技术非常类似于集群。它是一种预测技术，用于预测一条记录中的估计值是什么，在历史数据库中查找具有类似估计值的记录，并使用非机密文档附近的表单中的预测值。这项技术表明，彼此较近的对象将具有相似的预测值。通过这pg电子网站种方法，可以非常容易地非常快速地预测最近项目的重要性。聚类算法在自动化方面也工作得很好，可以轻松执行复杂的 ROI 计算。该技术的准确度与其他数据挖掘技术一样有同样高的利用率。
在商业领域中，最近邻技术最常用于文本检索过程中，用于查找与已标记为令人印象深刻的主文档具有相同重要特征的文档。
决策树是一种预测模型，其名称本身意味着它看起来像一棵树。在这种技术中，树的每个分支都被视为一个分类问题。树的叶子被认为是与该特定分类相关的数据集的分区。该技术可用于勘探分析、数据前处理和预测工作。决策树可以被认为是原始数据集的分段，其中分段是出于特定原因进行的。分段下的每个数据在被预测的信息中都有一些相似之处，决策树提供了用户容易理解的结果。统计学家大多使用决策树技术来找出哪个数据库与企业的问题更相关，决策树技术可用于预测和数据预处理。
这项技术的第一步也是最重要的一步是种植树木。种树的基础是在每个树枝上找到可能被问到的最佳问题。诊断树在以下任何一种情况下停止增长。如果数据段仅包含一条记录，所有记录都包含相同的特征。这一增长不足以使情况进一步恶化，CART 代表分类和回归树，是一种数据探索和预测算法，可以更复杂地挑选问题。它尝试所有这些问题，选择一个最佳问题，用于将数据拆分成两个或更多个段。在决定了细节之后，再次单独询问每个新元素的问题。
另一种流行的决策树技术是 CHAID(卡方自动交互检测器)，与 Cart 相似，但有一点不同。Cart 帮助选择最好的问题，而 Chaid 有助于选择拆分。
神经网络是相互连接的神经元的集合，形成单层或多层。神经元的形成和它们的相互连接被称为网络的架构。神经网络模型有很多种，每种模型都有各自的优缺点。每个神经网络模型都有不同的体系结构，该体系结构使用其他学习过程。
神经网络是一种强大的预测建模技术。但即使是专家也不太容易理解。它创造了非常复杂的模型，不可能完全理解。因此，为了了解神经网络技术，目前正在寻找新的解决方案，具体如下：
数据挖掘技术分类是最常用的数据挖掘技术，它通过一组预先分类的样本来创建一个可以对一大组数据进行分类的模型。此技术有助于获取有关数据和元数据(有关数据的数据)的重要信息。这项技术与聚类分析技术密切相关，它使用决策树或神经网络系统，其中主要涉及两个过程，学习和分类。学习指在这个过程中，数据通过分类算法进行分析；分类指在此过程中，数据用于衡量分类规则的精度。不同类型的分类模型包括：决策树归纳法分类
