数据分析师在选择数据挖掘工具的时候要注意！
来源：CPDA数据分析师
企业面临的主要挑战是如何将大型复杂的数据集转换为用户可以利用，以便改善运营。与此同时，随着公司努力寻找最佳方法，数据集量变得越来越大，越来越复杂，而一些竞品对手将自己的数据分析结果，转化成可操作的决策和竞争优势。
而数据分析师在做数据分析时，数据挖掘软件是其中必不可少的工具之一。它是大多数商业智能计划中的核心应用程序，数据挖掘软件同样也能够从大量数据中提取洞察力。随着计算和应用程序成本的持续变得越来越低，数据挖掘不再仅仅只是企业级专属了。现在，即使是 SMB 领域的公司也在推出数据挖掘计划并获得回报。
那什么是数据挖掘软件？
数据挖掘软件允许用户应用半自动和预测分析来解析原始数据并找到查看信息的新方法。它通常应用于非常大的数据集，具有许多变量或相关函数的数据集，或者用于人类分析的任何数据集太大或太复杂。
数据挖掘在不同行业中使用的一些示例包括：
电子商务公司使用数据挖掘来分析访客人口统计数据并发现如何提供更好的客户体验。例如，可能会发现某些产品在一天中的某些时段销售得更好。利用这种洞察力，可以通过重新配置基于一天中的时间显示哪些产品来增加销售额。
保险公司使用数据挖掘来查找可以为承保和政策管理过程提供信息的人群模式。有了这些见解，可以针对特定客户群提供更具吸引力的政策。
服务提供商使用数据挖掘来更好地满足客户的需求，并为最有效的追加销售机会提出建议。有线和互联网服务提供商定期挖掘客户数据以改善其服务产品。
政府机构使用数据挖掘来更好地了解许多大规模的社会，政治和经济变化。例如，当地政府可以通过挖掘整个星期监测交通模式所产生的数据，找到更好的方法来发展其道路和交通基础设施。
注意哪些数据挖掘软件不起作用也很重要。也就是说，它首先不收集数据。大多数数据挖掘解决方案旨在与预先存在的数据集一起使用。建议买家密切关注供应商营销材料中使用的语言和描述，以确保购买的工具是他们所需的实际解决方案。
数据挖掘软件的共同特征
数据挖掘平台通常包括各种工具，有时借用其他相关领域，如机器学习，人工智能和统计建模。这些产品因供应商而异，但有一些共同的功能。
这些包括：
数据挖掘的好处：
数据挖掘应用程序可帮助用户发现大型数据集中的相关性和连接。这些通常包含多个具有多个变量的条目，甚至可以包含混合的结构化和非结构化数据。由于这些数据集的大小和复杂性，如果不是使用数据挖掘软件进行的不知疲倦的算法分析，那么内部的任何有价值的相关性都将被忽视。
虽然具体目标因公司而异，一般公司通常将数据挖掘系统应用于：
通过半自动分析加速发现；
根据同类活动和人口统计信息将客户细分为群组；
生成模型以预测未来趋势；
这些系统如何使用的典型例子是杂货店的顾客购买模式。如果购物者在周末之前倾向于购买卫生纸，尿布和酒精等物品，零售商可以将这些物品放在一起，以最大限度地提高收入。商店所有者可以通过在这些商品上运行特价来进一步利用这一机会来鼓励额外购买。
应考虑是否需要独立的，同类最佳的数据挖掘应用程序，或者更愿意使用现有企业资源规划（ERP）提供商的数据挖掘模块。如果买家选择评估独立系统，应该与这些纯粹的供应商讨论集成功能。
没有 IT 资源（或投资新的，更快的服务器的预算）的企业可能会选择在云中托管他们的数据。但是，内存中处理的进步提高了这些应用程序的速度和功能，减少了以前有效利用数据挖掘应用程序所需的 IT 投资。
与任何软件应用程序一样，数据挖掘解决方案需要正确的问题来发现数据中的有用答案。例如，如果正在评估来自企业供应商 SAS 的数据挖掘工具，那么是否拥有精通 SAS 数据挖掘应用程序中使用的示例，探索，修改，建模，评估（SEMMA）框架的数据分析师？企业必须拥有成熟的用户才能充分利用他们在这些系统上的投资。
未来的制造业要的不是石油，它最大的能源是数据.