术都很有用但数据分析师

shakibalhasan75

必须确定使用哪些技术、算法或模型最适合他们的需求或客户的需求。 数据挖掘应用 数据挖掘之所以如此广泛是因为它有许多潜在的应用。事实上数据挖掘几乎在每个行业都有应用包括 销售和营销 许多公司使用数据挖掘来更好地了解他们的客户或潜在客户然后开发更好地与这些目标客户交谈的营销或销售技术。 对数据分析职业感到好奇吗 开始免费学习！ 教育 许多教育机构收集和挖掘数据以更好地了解学生并构建有利于学业成功的环境或学习平台。 组织运营优化 企业使用流程挖掘来降低运营成本并帮助其组织更高效或更具成本效益地运行。 财政 具体来说金融组织可以使用数据挖掘来检测欺诈。他们可以查看金融数据的模式并识别异常情况这可以帮助他们追踪金融犯罪分子或防止大规模欺。

诈发生数据挖掘的优点 数据挖掘具有许多优点。它允许组织获取从客户、用户或员工那里收集的原始数据然后更深入地了解这些数据。 从广义上讲数据挖掘可以让公司利用他们现有的信息或他们可以轻松收集的信息创造价值。它可以帮助公司为未来做出明智的决策例如是否扩张或生产什么 加纳手机号码数据 类型的产品。 数据挖掘的缺点 也就是说数据挖掘也有一定的局限性。它非常复杂需要经过培训的专家才能正确执行。此外数据挖掘并不总是产生结果或准确的信息。 当然数据挖掘需要定期的高质量数据源对于某些组织来说如果不从客户或用户那里提取订阅或数据访问权限可能很难收集这些数据。  数据挖掘示例 有许多数据挖掘的现代例子。例如——众所周知的在线市场——每天从其用户和列表中收集大量数据。聘请数据。



科学家进行数据挖掘以便他们能够了解价格、产品、消费者行为等之间的关系。 Facebook 和咨询公司 Cambridge Analytica 也使用了数据挖掘尽管其程度在道德上更值得怀疑。这些组织收集了数百万用户的个人数据从这些数据中提取信息或关系然后将该数据出售给组织和总统竞选活动。 总的来说数据挖掘可以用于好的目的但也可以用于不适当的和不道德的目标。 数据挖掘工具 许多数据分析师使用各种工具来收集和分析数据集。Apache Spark就是这样一个工具它是一种与 IBM 相关的数据挖掘工具。人工智能和机器学习工具和算法也经常帮助数据科学家进行准确的数据挖掘。未来人工智能数据挖掘算法可能会取代大多数人类操作的工具。 您可以在本文中了解其他流行的数据挖掘工具。或者您可以观看以下有关通用数。