数据科学家常用数据挖掘方法有哪些？

数据挖掘对于企业做出开拓性决策至关重要。通过这篇文章，你可以学到数据科学家常用的几种数据挖掘方法。

大数据时代，企业有各种渠道和方式收集和存储大量结构化和非结构化数据。这些渠道包括且不限于网站，客户数据，社交媒体，交易，第三方供应商等等。可以说，任何形式、任何规模的一家企业都可能拥有庞大的数据。

当然，我们要知道，这些数据中往往存在噪声数据 (Noisy Data)，也就是错误或异常(偏离期望值)的数据，噪声数据会干扰我们对数据的分析，使得一些有价值的信息难以被发掘。为了解决这一问题，帮助企业从庞大的数据中提取有价值的信息，提取可行性决策建议，数据科学家需要善用各种数据挖掘方法。正因如此，很多企业都在大力寻找优秀的数据科学家帮助企业进行数据化转型。

通过这篇文章，你不仅会了解数据挖掘，了解它的重要性，还会了解一些常用的数据挖掘方法。

数据挖掘可以应用于庞大且复杂的数据集，消除随机性，并发现隐藏的模式。数据挖掘方法往往计算量大，需要使用完善的数据分析工具。不仅如此，数据挖掘还涉及统计模型、数据算法和机器学习等方法，是一个跨学科的计算机科学分支。

数据挖掘用途广泛，对于企业的发展至关重要。以下即为数据挖掘可以为企业带来的部分价值。

数据挖掘的价值

数据挖掘对于很多问题都是一种经济高效的解决方案。它有助于：

• 获取基于知识和数据的信息
• 调整生产和运营过程
• 做出明智的决定
• 自动预测趋势
• 自动发现隐藏模式
• 在新系统和现有系统中实施
• 加速数据分析
• 快速检测欺诈
• 提高公司收入
• 优化网站
• 提高品牌忠诚度

常用数据挖掘方法

了解了数据挖掘的价值，接下来让我们深入研究一些常用的数据挖掘方法，最大程度将数据转换为价值。

👉Classification analysis technique

使用Classification analysis technique，数据分析师可以从数据和元数据中检索信息，应用一些算法将数据分为不同的类别。

数据挖掘框架可以根据处理的数据类型（如：多媒体、文本数据）、涉及的数据库（如：关系型数据库、数据库事务）、最终结果（如：辨别、聚类）或数据分析方法（如：神经网络，遗传算法）进行分类。

👉 Association rule learning technique

在零售业，常将Association rule learning technique用于购物篮分析 (Basket data analysis)，判断购物行为等等。它对于行为检验和预测，构建机器学习程序等很有帮助。

常用算法包括

• Apriori algorithm——用于购物篮分析 (Basket data analysis)
• Eclat algorithm——用于项目集挖掘 (Itemset mining)
• Frequent pattern growth classification——用于数据库

👉 Outlier detection technique

这是数据挖掘的第一步，用于区分单变量与多变量以及多变量与非参数程序。Outlier detection technique基于聚类，距离度量和空间方法。

它们分为：

• 基于统计分布的方法-用于确定最小临床重要差异 (Minimal clinically important changes)
• 基于距离的方法-用于制造业中分析存货政策 (inventory policies)
• 基于密度的方法-发现Arbitrary data（一种数据类型）并处理数据噪声
• 基于偏差的方法-监视程序变异性 (Process variability)

👉 Clustering Analysis Technique

Clustering Analysis Technique是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集(subset)，这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离等。常见的方法例如：

• Centroid clustering——分类客户列表
• Density clustering——-将紧密相关的数据点分组
• Distribution clustering——计算某个数据点属于某个聚类的概率
• Connectivity clustering——将数据点分类

👉 Regression Analysis Technique

Regression Analysis Technique是研究目标变量与预测变量之间关系的一种预测建模方法。它主要用于时间序列建模、预测和确定变量之间的的因果关系。

👉 Prediction Technique

通过观察历史趋势，可以较为准确地预测未来。例如，你可以通过查看客户的信用记录和已完成的购买，预测其潜在的的信用风险。

👉 Sequential Patterns Technique

该技术可以识别相似的模式，对相关商品进行关联。例如：网站可以利用这一技术对顾客进行产品推荐，依据其购买频率相应调整折扣力度等。

随着时间的推移，这一技术对交易数据中的模式识别会愈发精确，将给企业带来巨大收益。

👉 Decision Trees Technique

Decision Trees Technique在数据挖掘中起着重要的作用，主要用于处理非线性数据集。在土木规划，法律，商业和工程等方方面面应用广泛，例如：评估潜在的增长机会、寻找潜在客户、在许多领域中用作支持工具等等。

以上，就是一些常用的数据挖掘方法。

结论

总而言之，数据挖掘是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。不管你在什么行业，善用数据挖掘方法，分析模式，提取信息，都将对你的企业产生巨大影响。

原文作者：Palak Sharma
翻译作者：Haoran Qiu
美工编辑：过儿
校对审稿：Dongdong
原文链接：https://palakdatascientist.medium.com/popular-data-mining-techniques-for-data-scientists-78ac544de58e