數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒔y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和人工智能相結(jié)合，幫助企業(yè)分析數(shù)據(jù)集以幫助發(fā)展業(yè)務(wù)運(yùn)營。該流程也稱為“數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)”或 KDD，讓企業(yè)深入了解如何改進(jìn)其業(yè)務(wù)運(yùn)營、如何改進(jìn)其整體業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，甚至企業(yè)下一步應(yīng)該走向哪個(gè)方向。

數(shù)據(jù)挖掘過程有六個(gè)基本步驟。第一步是了解業(yè)務(wù)。了解具體的業(yè)務(wù)目標(biāo)是什么以及業(yè)務(wù)需要什么是第一步。第二步是了解從所有可能來源收集的初??始數(shù)據(jù)。創(chuàng)建報(bào)告和視覺效果有助于理解收集的數(shù)據(jù)。第三步是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，這是最耗時(shí)的一步。準(zhǔn)備數(shù)據(jù)包括選擇重要數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)集和格式化數(shù)據(jù)通常是該項(xiàng)目的大部分內(nèi)容。

第四步是數(shù)據(jù)建模，包括選擇建模技術(shù)、測試不同的場景以及為數(shù)據(jù)集創(chuàng)建新模型。第五步是評(píng)估您從檢索到的數(shù)據(jù)中學(xué)到了什么，以及在業(yè)務(wù)中可以改進(jìn)什么。最后一步是實(shí)施和部署需要進(jìn)行的更改。

數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)提高效率、了解客戶的需求、增加收入并降低業(yè)務(wù)成本。數(shù)據(jù)很重要，與值得信賴的數(shù)據(jù)中心提供商合作對(duì)許多公司都有好處。