数据挖掘工具的价值

在数据为王的时代，越来越多的企业关注数据的价值。数据分析和数据挖掘是企业在进行数据分析时不可避免的话题。数据分析的概念可以说是老生常谈。今天我们要讲的是数据分析的好伙伴——数据挖掘。

数据挖掘是指通过算法搜索从大量数据中隐藏信息的过程。与以观察数据为重点的数据分析不同，数据挖掘的重点是从数据中发现知识规则数据分析得出结论，应用是人类的智力活动，而数据挖掘发现的知识规则可以直接应用于预测。

可能还是很难理解。比如以电信行业为背景，电信运营商发现有些用户总是不及时付费，那么这些用户有什么特点，应该如何应对呢？通过数据分析，通过对数据的观察，可以发现82%的贫困人口没有及时支付。因此，结论是收入低的人往往不及时缴费，需要降低资费。通过数据挖掘的方法，可以通过编写的算法找到深层次的原因。原因可能是住在五环以外的人，由于住的地方偏远，没有支付网点导致支付不及时，结论是需要设立更多的便利营业厅或自助支付点。

随着市场的发展和技术的迭代，市场上的数据挖掘工具层出不穷。应该如何选择？以下是目前市场上常用的两种数据挖掘工具，方便您在选择时参考。

一、数据挖掘工具思迈特软件Smartbi。

思迈特软件Smartbi不仅可以为用户提供直观的流式建模、拖拽操作和流程化、可视化的建模界面，还可以提供大量的数据预处理操作。通过深度数据建模，为企业提供预测能力，支持各种高效实用的机器学习算法，包括分类、聚类、回归等算法，包括逻辑回归、决策树、随机森林、简单贝叶斯、支持向量机、线性回归、K平均值、DBSCAN、高斯混合模型。

常规预处理方法包括：随机采样、加权采样、分层采样、数据拆分、字段过滤与映射、列选择、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、元数据编辑等。支持数据的特殊处理:离散连续数据，将字符数据转换成离散数据，降维提取高维数据的主要成分特征。它还支持根据需要预测的目标自动为用户选择特征。这些特殊的处理操作可以很容易地帮助用户使用有效的数据，并帮助用户从许多数据中找到有价值的数据。

2.数据挖掘工具IBMSPSS。

自2015年IBMSPPS开始提供统计产品和服务方案以来，该软件的各种高级功能被广泛应用于学习算法、统计分析、文本分析和与大数据集成的场景中。与此同时，SPPS允许用户使用Python和R通过各种专业扩展来改进SPSS语法。

IBMSPS工作台适用于处理文本分析等大型项目，允许在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。也可用于基本的神经网络，如异常检测、贝叶斯网络、CARMA.Cox回归和使用多层传感器进行反向传播学习。

俗话说工欲善其事，必先利其器，拥有一个好用的数据挖掘工具是非常重要的。数据挖掘工具的具体选择最终取决于个人目前的业务需求和研究目标，但多尝试总是对的。

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