17、商业分析中的数据挖掘：概念、技术与应用

商业分析中的数据挖掘：概念、技术与应用

1. 数据挖掘基础

1.1 商业分析与数据挖掘概述

商业分析旨在利用数据来推动业务决策，而数据挖掘则是从大量数据中发现模式和知识的过程。数据挖掘与大数据、数据科学等概念密切相关，大数据强调数据的海量性、多样性和高速度，数据科学则是一个更广泛的领域，涵盖了数据挖掘、统计学、机器学习等多个方面。

1.2 数据挖掘核心思想

数据挖掘的核心思想包括分类、预测、关联规则和推荐系统、预测分析、数据降维和可视化、监督和无监督学习等。
- 分类 ：将数据对象划分到不同的类别中。
- 预测 ：根据已知数据预测未知值。
- 关联规则和推荐系统 ：发现数据项之间的关联关系，并根据这些关系进行推荐。
- 预测分析 ：利用历史数据预测未来事件。
- 数据降维和可视化 ：减少数据维度，同时通过可视化手段更好地理解数据。
- 监督和无监督学习 ：监督学习使用标记数据进行模型训练，无监督学习则处理未标记数据。

1.3 数据挖掘步骤

数据挖掘过程包括多个步骤，如下所示：

graph LR
    A[初步步骤] --> B[数据预处理]
    B --> C[构建预测模型]
    C --> D[评估模型性能]
</