数据挖掘是指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，企业或者是公司可以更多地了解客户，从而制定更有效的营销策略、增加销售额并降低成本。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
为了最有效，数据分析师通常在数据挖掘过程中遵循一定的任务流程。如果没有这种结构，分析师可能会在分析过程中遇到问题，如果他们早点做好准备，这些问题很容易避免。数据挖掘过程通常分为以下几个步骤。
第 1 步：了解业务
在接触、提取、清理或分析任何数据之前，了解底层实体和手头项目非常重要。公司试图通过挖掘数据来实现哪些目标？他们目前的业务情况如何？SWOT分析的结果是什么？在查看任何数据之前，挖掘过程首先要了解在过程结束时定义成功的因素。
第 2 步：了解数据
一旦明确定义了业务问题，就该开始考虑数据了。这包括可用的资源、如何安全存储、如何收集信息以及最终结果或分析可能是什么样子。此步骤还批判性地考虑了它们对数据、存储、安全和收集的限制，并评估这些限制将如何影响数据挖掘过程。
第 3 步：准备数据
现在是我们掌握信息的时候了。收集、上传、提取或计算数据。然后对其进行清理、标准化、清除异常值、评估错误并检查其合理性。在数据挖掘的这个阶段，也可能会检查数据的大小，因为信息的过度收集可能会不必要地减慢计算和分析的速度。
第 4 步：构建模型
有了我们干净的数据集，是时候处理这些数字了。数据科学家使用上述数据挖掘类型来搜索关系、趋势、关联或顺序模式。数据也可以输入预测模型，以评估以前的信息如何转化为未来的结果。
第 5 步：评估结果
数据挖掘的以数据为中心的方面通过评估数据模型的结果来结束。分析的结果可以被汇总、解释并呈现给在很大程度上被排除在数据挖掘过程之外的决策者。在此步骤中，组织可以选择根据调查结果做出决策。
第 6 步：实施变更和监控
数据挖掘过程以管理层针对分析结果采取措施而告终。公司可能会认为信息不够有力，或者调查结果与改变方向无关。或者，公司可以根据调查结果进行战略调整。无论哪种情况，管理层都会审查业务的最终影响，并通过识别新的业务问题或机会来重新创建未来的数据挖掘循环。
