Datafocus小学堂|什么是数据挖掘

2020/11月/27BI 3.00 条评论

简单来说,数据挖掘,就是从数据中看透事物之间联系的真相,再为人类所用。

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为什么要数据挖掘?

概括起来就两种情况。1.遇到问题了你想要解决问题。2.你发现某种现象想理解背后的原理再为人类所用。

接下来,我们可以按以下两条逻辑线来看数据挖掘。

1.“问题”、“原因”、“解决”逻辑线

“问题”,不管是企业还是个人,你总会遇到各种各样的问题。

企业问题,打个比方,今年产品卖不太出去啊,产品销量直线下滑,企业快撑不下去了。

这是一个比较棘手头疼的问题,那作为走上人生巅峰的CEO你肯定是要想办法解决问题啊,毕竟企业上上下下就靠你撑着呢。

OK,第一步,我们先要搞清楚问题到底是什么?具体情况是怎么样的。

具体是哪种产品卖不出去?又是哪个地区的产品销量出现问题?今年具体哪个时间节点销售量开始下滑?下滑的幅度怎么样?利润率怎么样?

了解清楚问题是什么后,自然而然就会跳出第二个问题,为什么会这样?

“原因”,我们需要找出问题源头。那怎么找出来呢?你需要做调查,从线索的蛛丝马迹中查找原因。

比如从背景出发,你可以看到今年受疫情影响,整个行业的整体销量都下滑了。再看看竞品公司,看他们的情况怎么样,是不是也遇到这个问题了,还是他们企业逐渐壮大强占了市场份额?

再比如从产品本身出发,公司以前有遇到过类似的情况吗?几年前的销售量又是如何?是价格太高了?还是现在产品功能没法满足用户了?每个地区的销售量分别是什么样的?

再从用户的角度出发,用户现在需要的是什么?他们的喜好是否变化了?是不是产品让用户的体验变得不好了?

分析原因,找出和产品销量相关的影响因素。

”解决“,最后我们可以得出结论,问题以及形成原因,再根据结果制定解决方案。

2.“现象”、“原理”、“应用”逻辑线

”现象“,我们也总能看到各种突然的变化,思考是不是可以加以利用。

比如这几年人工智能开始逐渐主流起来。

为什么人工智能会逐渐走向主流?人工智能到底是什么?公司的业务是不是可以增加人工智能这一版块?······

”原理“,解释现象的原因,为什么会出现这个现象。

当然你需要先去了解人工智能这一行业现状、发展历程。

通过数据统计,你了解到过去5年里AI领域融资投资情况,整体市场规模有多大。

AI所提供的服务大概有哪些,各自占比又是多少。目前盈利模式有哪些,各自占比又是多少。

可以大概预测一下未来可能会有怎样的变化,发展方向大概会是怎么样的。

再结合一下目前公司自身的发展现状,盈利情况,公司业务增设AI项目是否可行。等等。

”应用“,根据这些挖掘到的数据信息,结合公司已存在的情况得出结论判断,融入AI这一块靠不靠谱,如果要结合的话业务是具体如何,盈利模式是如何。

总结

完成数据挖掘,就像是开采金矿,目的是得出最后的解决方案,或者应用方案这些有价值的信息为人所用。

– 内容汇总 –

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