為什麼要數據挖掘

① 數據分析和數據挖掘的深入學習為什麼重要

1、大數據（big data）：
指無法在可承受的時間范圍內用常規工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產；
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）Veracity（真實性） 。
2、數據分析：
是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。
3、數據挖掘（英語：Data mining）：
又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

② 數據挖掘的主要目的是什麼

主要目的是發現沒有發現的規律。數據挖掘區別於數據分析最大的點在於，數據分析知道數據之間的大致關系，而數據挖掘面對的是海量的毫無規律的數據，需要從中挖掘出新的規律，進而為業務帶來新的增長點。以上回答希望對你有幫助！

③ 在crm過程中為什麼要進行數據挖掘

挖掘大數據，進行分析，這樣才能發揮crm的作用，做好客戶關系管理。

④ 數據挖掘的重要性是什麼

數據挖掘在企業和事業單位應用越來越廣泛，它已經成為了一種新的經濟資產，被看作是新世紀的礦產與石油，為整個社會帶來了全新的創業方向、商業模式和投資機會。

數據挖掘就像眼睛和大腦，可以通過分析數據獲得洞察力，就像大海上的指南針，指明方向。大數據時代，組織和企業會更多的依靠數據分析而非經驗和直覺來制定決策。充分挖掘和使用數據的價值將為組織和企業帶來強大的競爭力。另外，按照國家發展戰略的要求，崗位人才的缺口以及市場規模的帶動，都從不同方面體現了數據分析師職業的重要性。近年來，現代信息技術不斷進步，以大數據為基礎的各類科技應 用成為市場熱點，通過將大數據應用於產品營銷、客戶體驗改進、風險控制等方面，取得了很好的效果。所以，未來數據挖掘將會應用到越來越多的行業之中。

數據挖掘在未來重要性會越來越高，目前來說這方面的人才還是比較少的，推薦上CDA數據分析師的課程，能夠掌握該項技術，對於未來發展是很有利的。課程以項目調動學員數據挖掘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的數據挖掘能力。點擊預約免費試聽課。

⑤ 數據挖掘為什麼要對數據進行分類

不太明白您說的分類是什麼意思？是在數據預處理階段，還是挖掘的目的？

如果在數據預處理階段，可能是只對某個領域的數據進行挖掘，從而可以得出更置信的結論；
如果是挖掘目的，也就是模型的輸出，這就比較好理解了。

⑥ 在數據挖掘時為什麼要進行數據預處理

• 數據中包含很多雜訊數據，需要去除不相關的數據，比如如分析無關的欄位

• 了解數據質量，有些數據質量不足以直接使用，如包含過多的缺失值，需要進行缺失值處理

• 數據欄位不能夠直接使用，需要派生新的欄位，以更好的進行進一步的數據挖掘

• 數據分散，需要將數據進行整合，例如追加表（增加行），或者合並表（增加列）

• 通過數據的預處理能夠很好的對數據有初步的認識和理解。

⑦ 供應鏈為什麼要學會數據挖掘

DataMining不是你想的那麼簡單，他不單單和數學有關系，還包括了計算機領域的諸多學科。還有社會工程學、邏輯學等文科和理科的交叉學科！他是一門龐大的體系。你要是真想學我只能給你指條比較快的成才之路，後面的東西自己慢慢學都趕趟！慢慢充實自己！大學四年好好利用！學無止境！既然是數據分析那你的高等數學必須要過硬，別著急這只是你的其他學科的基礎課。其次是概率與統計，這才是正科，大學那點玩意就是糊弄人的，你要多看這方面的書。這個一定要學好！線性必須要會要精通。因為數據劃分是數據挖掘里最重要的一個環節。這個就是線性范疇里的了。也要精通，學會線性分析你就發現你就學會了很多。數學有這三個底子就可以了。數學分析不要看了。因為那隻是高數的延伸！計算機你一定要懂。資料庫你必須得學會。三大資料庫ORACLE.SQL.MYSQL原理基本類似觸類旁通！還有就是培養你的思維，盡量縝密敏捷。這樣才可以發現數據中的不同！因為有的數據挖掘是計算機處理的。有的則是紙面上的。所以必須學會記錄好了，就先這么多了。你學會了這幾個就是你進軍下一步的基礎，這幾個就夠你學一陣子的了。祝你好運哥們！

⑧ 數據挖掘為什麼要用java或python

主要是方便，python的第三方模塊很豐富，而且語法非常簡練，自由度很高，python的numpy、scipy、matplotlib模塊可以完成所有的spss的功能，而且可以根據自己的需要按照定製的方法對數據進行清洗、歸約，需要的情況下還可以跟sql進行連接，做機器學習，很多時候數據是從互聯網上用網路爬蟲收集的，python有urllib模塊，可以很簡單的完成這個工作，有些時候爬蟲收集數據還要對付某些網站的驗證碼，python有PIL模塊，可以方便的進行識別，如果需要做神經網路、遺傳演算法，scipy也可以完成這個工作，還有決策樹就用if-then這樣的代碼，做聚類不能局限於某幾種聚類，可能要根據實際情況進行調整，k-means聚類、DBSCAN聚類，有時候可能還要綜合兩種聚類方法對大規模數據進行聚類分析，這些都需要自行編碼來完成，此外，基於距離的分類方法，有很多距離表達方式可以選用，比如歐幾里得距離、餘弦距離、閔可夫斯基距離、城市塊距離，雖然並不復雜， 但是用python編程實現很方便，基於內容的分類方法，python有強大的nltk自然語言處理模塊，對語言片語進行切分、收集、分類、統計等。
綜上，就是非常非常方便，只要你對python足夠了解，你發現你可以僅僅使用這一個工具快速實現你的所有想法