数据质量:数据质量建模之数据挖掘工具

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

数据挖掘（Data Mining）是利用计算机技术发现隐藏在大量数据的模式、规律和关联性等信息中有效提取有价值的信息的方法。数据质量建模（Data Quality Modeling）作为数据挖掘的一个重要组成部分，主要负责对收集到的数据进行质量评估、检测及纠正，确保数据真实可靠、准确无误地反映事物的本质。数据质量建模工作涉及数据处理过程中的多个环节，包括数据采集、清洗、标注、集成、转换、分析、挖掘、模型训练和部署等环节，其中数据挖掘工具属于数据质量建模中不可或缺的一部分。本文将阐述什么是数据挖掘工具以及其重要性，并通过两个实例演示如何选择合适的数据挖掘工具。

1.1 什么是数据挖掘工具？

数据挖掘工具通常指的是一种软件，它可以帮助用户解决各种数据分析相关的问题，如数据导入、数据合并、数据规范化、数据预处理、数据探索、数据聚类分析、数据预测、数据异常检测、分类算法应用、模型训练和评估、模型部署等。数据挖掘工具的作用主要包括以下方面：

• 提高效率：数据挖掘工具能够极大的减少数据处理的难度和时间，加快数据分析的进度。
• 提升效果：数据挖掘工具能够实现快速准确的模式识别和分析，为企业提供更好的决策支持。
• 提升创新能力：数据挖掘工具能够帮助企业在短期内或者长远维度上发现新的商业模式。