数据挖掘和如何使用它的完整指南

大多数企业希望他们能够更好地利用数据来做出更好，更明智的决策 - 但是说得更容易所说的。

大数据一个真正的金矿在它所提供的，但管理，分析，并从中得出见解呈现很多挑战,太。当你开始学习数据管理时，你会遇到所有这些技术术语和复杂的定义，这些似乎让它变得更加复杂。

其中一个组织尝试在他们使用的最大数据的方式是数据挖掘．这种技术对于简化运营非常有价值，建立准确的业务预测，增加营销和销售投资回报率，提供有价值的客户洞察力，更重要。

让我们来谈谈什么是数据挖掘，一些需要牢记的关键定义，常见的挑战，以及您的业务如何安全地、道德地利用其潜力。

这种分析可以提供重要的见解，帮助解决问题并在再次发生之前确定它们，降低风险和成本，确定市场机会，提高客户体验，并预测客户行为和偏好。

数据挖掘的好处

完成良好的情况下，数据挖掘可以通过提供商业智能来带来显着的优势，以其他方式可以进入，并以更相关和及时的方式提供洞察力。数据采矿的一些好处包括：

• 轻松找到最重要的数据。大数据有一些非常有用的信息，但也有很多你不需要，并且会阻碍分析而不是帮助。数据挖掘允许您自动讲述有价值的信息并将其解释为可操作的报告。
• 更好地了解您的客户及其旅程。数据挖掘可以帮助您从多个来源收集客户数据，并对其进行整理，以形成信息丰富、全面的概要文件。这可以为你提供关于客户趋势、偏好、行为、相似点和不同点的有价值的知识。这类信息可以帮助你提供更好的客户体验，并改善所有接触点之间的沟通。
• 更快，自动化决策。您可以自动化某些决策，而不需要一个人检查所有内容并决定行动路线。例如，银行可以使用软件识别看起来像是欺诈行为的数据趋势雷竞技苹果下载官方版，并在几秒钟内自动封杀账户，通知负责人，或要求用户提供额外的验证。
• 更有效和量身定制的营销活动。借助您从数据挖掘获得的知识，营销团队可以根据已知的偏好和行为建立更加个性化的广告系列，定制内容和产品建议，预测消费者购买或导航您网站的趋势，弄清楚他们停止购买或什么引导他们流失，创建准确的营销部门，并提供量身定制的促销 - 这只是一个开始。不言而喻，这些数据驱动的营销活动产生了显着更高的投资回报率。

数据挖掘与数据收获

数据挖掘有它的优点，但是对于这个学科的初学者来说，它听起来有很多需要解决的问题。一个常见的混淆点是关于数据挖掘和数据收集的区别．

如果操作得当，数据挖掘和数据收集可以成为互补的过程。挖掘是指对大量数据进行分析以得出趋势，而数据收集则是提取数据从网上来源，然后建立分析。因此，挖掘更多地关注数据的分析，而收获更多地关注数据的收集。

数据收集包括爬行一个网站来提取其数据，然后将其组织成可理解的信息。虽然安全且合乎道德地这样做是可能的，但仍有许多恶意行为者在未经用户同意或知情的情况下，使用数据收集方法在网上收集信息，如电子邮件地址、联系人名单、照片、视频、文本或代码。

您可能听说过的数据收获的一个着名示例是剑桥分析和Facebook Scandal。据报道纽约时报，英国政治咨询公司于2014年开始收取数百万Facebook用户的数据，以便建立选民的心理概况，并尝试将其销售到政治活动。

虽然剑桥分析丑闻是大规模的，但具有巨大的影响，无论大小如何，任何类型的公司都可以进行不道德的数据收获实践。raybet电子竞技

例如，假设一个小媒体启动希望为观众构建更多个性化的内容建议，主要由18-24岁的女性组成。因此，为了获得更多数据来构建这些广告系列，这家公司决定抓取与同一目标受众频繁访问的类似网站，并找出他们在那里消耗的内容类型raybet电子竞技，因此从中构建了量身定制的内容建议。但是，在没有用户同意的情况下获得了此数据，该数据已经构成了收获弊端的数据。

另一个例子是当公司寻求扩大电子邮件通讯的范围时，但尚raybet电子竞技未有大量的订阅者。raybetapp所以这家公司决定raybet电子竞技从第三方提供商购买联系人列表为了接触更多的人——然而，一些数据保护法律可能禁止买卖联系人列表，以及在用户未明确提供个人数据或未同意接收电子邮件时发送未经请求的电子邮件。

避免数据挖掘问题

上面描述的场景是什么的完美例子不是在部署数据挖掘和收集时执行。例如，在Facebook-剑桥分析的案例中，数据在未经用户同意或知情的情况下被提取，Facebook未能保护用户数据不受外部行为的影响，然后这些数据被用于用户没有明确同意的目的——甚至不一定知道。

这就是为什么了解数据挖掘和数据收集的潜在缺陷并确保在道德上和透明地执行这些实践是至关重要的。

确保数据保护和隐私是关键

与任何处理敏感数据(包括个人数据)的过程一样，您的首要关注点应该是确保您收集和使用的所有数据都得到了明确的同意，并完全符合任何适用的隐私法律。这还包括确保数据的安全性所有阶段的过程，包括收集、存储、分析，一直到数据删除。

组织还需要实施内部规则，以指定数据可以使用的是什么以及如何分析和实施它 - 并确保从数据挖掘本身采取的见解不会侵犯隐私政策。作为拇指的规则，透明，诚实，与数据的道德应该是您的首要任务。

一些公司可能希望聘请专门从事数据科学和安全的工作人员来监督所有数据管理和分析程序，这可能是在整个过程中保证数据保护和用户隐私的大大帮助。它们还可以部署专门的工具来实现最佳结果。

然而，所有这些特殊的技术和工具最终可能会变得相当昂贵，这可能会使数据挖掘的成本对较小或更有预算意识的企业来说却步。随着公司的发展和数据复杂性的增加，这种成本也可能会扩大。raybet电子竞技

在采矿前集成您的数据

在实现数据进程时经常被忽视的步骤 - 包括数据挖掘 - 是数据集成．在简而言之，数据集成装置将来自几个不同源的数据组合到统一数据库中，以便更一致的数据视图。

集成您的数据可以使数据挖掘更加有效和准确。由于您的数据在集成后是统一的、丰富的和最新的，因此更容易、更快地确定趋势和模式，并基于当前和准确的结果进行更敏捷的决策。

如果您使用同步解决方案，如运营枢纽要集成数据，您的客户数据库也会实时更新，因此您从此数据收集的任何分析都将基于实时洞察力并使您能够构建更准确的配置文件并编译可靠的报告。

这种类型的集成还可以同步客户在您的应用之间的通信偏好，使您可以更轻松地在所有应用中可视化客户的选择选择，并选择符合数据保护和隐私法的所有应用程序。

因此，您不仅可以收集数据的准确，可靠和相关的洞察力，但您可以如此安全，合法地完成用户的隐私和保护前沿和中心。