當(dāng)下，大數(shù)據(jù)、AI、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、5G等新興技術(shù)推波助瀾，讓數(shù)據(jù)爆炸式增長趨勢日益明顯，加上數(shù)據(jù)種類和來源多樣化，對于塊、文件、對象等多種類型存儲需求逐漸增強(qiáng)，新技術(shù)帶來新應(yīng)用，新應(yīng)用帶來新數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)處理微秒級響應(yīng)、低時延等性能要求越來越高，還加上企業(yè)從業(yè)務(wù)驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的新趨勢，快速挖掘數(shù)據(jù)價值也同樣備受矚目。

可以看到數(shù)據(jù)集成在數(shù)據(jù)生命周期最前面的位置，它負(fù)責(zé)將多個來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)聚合存放在一個數(shù)據(jù)存儲中(如數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)湖)，組合為用戶提供單一統(tǒng)一視圖，可以兼顧數(shù)據(jù)的增長量及所有不同的格式，合并所有類型的數(shù)據(jù)方便了后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘工作。

對于企業(yè)來講，如何優(yōu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)搜索方向成為業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)課題。大數(shù)據(jù)技術(shù)在各行業(yè)應(yīng)用廣泛，且在不同程度上推動著各行業(yè)的蓬勃發(fā)展，所以，對大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)化和發(fā)展值得深入探析。

數(shù)據(jù)為何要挖掘？

在聊數(shù)據(jù)挖掘之前，我們先要了解什么是數(shù)據(jù)挖掘。

其實(shí)，數(shù)據(jù)挖掘是處理和分析隨意性強(qiáng)和模糊性強(qiáng)的數(shù)據(jù)信息，該過程較為煩瑣和復(fù)雜，根據(jù)數(shù)據(jù)類型不同，要選擇適宜的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以此來實(shí)現(xiàn)獲取精準(zhǔn)數(shù)據(jù)的目的。

雖然不同數(shù)據(jù)所采取的數(shù)據(jù)挖掘方法不同，但在具體實(shí)施過程中，步驟基本相同，即先分析判斷數(shù)據(jù)的特征和形式，以確定挖掘價值，然后根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘需求確定數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)并清理殘余的數(shù)據(jù)，最后開展數(shù)據(jù)深度挖掘工作。

數(shù)據(jù)挖掘可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)深層次的有價值的信息，是一種從大量復(fù)雜數(shù)據(jù)集中自動提取知識和洞察的過程。數(shù)據(jù)挖掘能夠有效地識別出數(shù)據(jù)中的有用信息，從而幫助用戶找到實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)的最佳策略。它還能夠發(fā)現(xiàn)來自未知結(jié)構(gòu)或者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集中隱藏的模式、關(guān)聯(lián)、趨勢和異常，發(fā)現(xiàn)隱含在數(shù)據(jù)中的相關(guān)知識，精練特征和規(guī)律，持續(xù)改進(jìn)企業(yè)的運(yùn)營效率，并讓企業(yè)真正洞悉消費(fèi)者的需求。

數(shù)據(jù)挖掘在眾多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，比如金融領(lǐng)域和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等。在金融領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助金融機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)較有價值的客戶及其購買行為，從而精準(zhǔn)定向推廣服務(wù)和產(chǎn)品。此外，數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)推廣中的應(yīng)用也是極為重要的，它能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在用戶，根據(jù)用戶的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)挖掘出用戶的偏好，把定位效果達(dá)到巔峰。

挖掘數(shù)據(jù)有哪些方法？

目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用到了各行業(yè)的發(fā)展中，深度挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，結(jié)合各行業(yè)的不同需求來開展數(shù)據(jù)挖掘工作，為行業(yè)未來發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，推進(jìn)行業(yè)的高效發(fā)展。

我們看到，要始終圍繞以實(shí)際出發(fā)為原則，結(jié)合數(shù)據(jù)類型選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。一般情況而言，數(shù)據(jù)挖掘方法有以下幾種，具體為：

聚類分析法：主要針對碎片化的信息數(shù)據(jù)，將該類數(shù)據(jù)進(jìn)行整理并分類歸納，使原本雜亂無章的數(shù)據(jù)變得有條理，并從中提取有價值的信息資訊，由此提高數(shù)據(jù)的規(guī)范性，最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。

在實(shí)際應(yīng)用聚類分析法過程中，也存在一些問題，比如數(shù)據(jù)信息不能精確歸類等等。所以，這種方法大部分應(yīng)用于心理學(xué)，也會應(yīng)用于資料辨識。

關(guān)聯(lián)分析法：有價值的信息數(shù)據(jù)，然后基于各種數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系，提煉出有用的信息。關(guān)聯(lián)分析法是賦予事物之間的關(guān)聯(lián)性理論，由此所產(chǎn)生的分析方法。

所以，該分析方法可以通過各種數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在規(guī)律和聯(lián)系獲得有價值的數(shù)據(jù)，同時又能很好地分析處理數(shù)據(jù)，因此是各行業(yè)普遍使用的分析方法。

特征分析法：隨著我國社會發(fā)展不斷加快，各行業(yè)發(fā)展所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也越來越大，在此形勢下，針對各行業(yè)龐大的數(shù)據(jù)量，要結(jié)合數(shù)據(jù)的不同特點(diǎn)，采取特征分析法進(jìn)行分析處理，由此提高數(shù)據(jù)的處理效率。

在應(yīng)用特征分析法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理時，要結(jié)合計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，由此來挖掘有價值的數(shù)據(jù)信息。伴隨著信息技術(shù)的升級發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也在創(chuàng)新發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘方法也不斷增多，而各行業(yè)如何更好地應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法，提高行業(yè)的發(fā)展效率，是當(dāng)下需要關(guān)注的課題。

數(shù)據(jù)挖掘在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代廣泛應(yīng)用，已成為大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用中必不可少的重要技術(shù)工具，對企業(yè)的發(fā)展也產(chǎn)生了極為重要的影響，充分挖掘海量數(shù)據(jù)中的價值，對企業(yè)來說乃至推動各行業(yè)整體發(fā)展都極大地有利。

寫在最后

數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的支持下，隨著數(shù)據(jù)存儲、分布式數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘?qū)κ挛锏睦斫饽芰υ絹碓綇?qiáng)，如此多的數(shù)據(jù)堆積在一起，增加了對算法的要求，所以數(shù)據(jù)挖掘一方面要盡可能獲取更多、更有價值、更全面的數(shù)據(jù)，并從這些數(shù)據(jù)中提取價值。