數(shù)據(jù)挖掘怎么做？如何做數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)了解數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的來(lái)源、獲取相關(guān)知識(shí)和技術(shù)、整合和檢查數(shù)據(jù)、去除錯(cuò)誤或不一致的數(shù)據(jù)、建立模型和假設(shè)、實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘、測(cè)試和驗(yàn)證挖掘結(jié)果、解釋和應(yīng)用來(lái)完成。如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘關(guān)于什么是數(shù)據(jù)挖掘，許多學(xué)者和專家給出了不同的定義，下面是一些常用語(yǔ):“簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或‘挖掘’知識(shí)。

一般決策一般包括八個(gè)基本步驟:發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、確定目標(biāo)、價(jià)值準(zhǔn)則、擬定方案、分析評(píng)估方案、優(yōu)化方案、測(cè)試驗(yàn)證、一般實(shí)施。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)決策支持過(guò)程，通過(guò)高度自動(dòng)化地分析企業(yè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行歸納推理，幫助決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，降低風(fēng)險(xiǎn)，做出正確決策。數(shù)據(jù)挖掘常用的數(shù)據(jù)分析方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、網(wǎng)頁(yè)挖掘等。他們從不同的角度挖掘數(shù)據(jù)。

分類就是通過(guò)分類模型來(lái)映射數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)?；貧w分析方法反映了交易數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值的時(shí)態(tài)特征，而聚類分析主要應(yīng)用于客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)細(xì)分等方面。關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間關(guān)系的規(guī)則。如果你想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)方面的知識(shí)，建議你咨詢官網(wǎng)，CDA數(shù)據(jù)分析師。

前景非常廣闊，尤其是現(xiàn)在，無(wú)論哪個(gè)行業(yè)，都是依靠先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)來(lái)積累龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，對(duì)企業(yè)的發(fā)展有很大的幫助。目前這個(gè)行業(yè)還是很有前景的。但是因?yàn)楝F(xiàn)在BI行業(yè)的準(zhǔn)入門檻比較低，所以你要準(zhǔn)備很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)，包括一些數(shù)據(jù)挖掘工具。如果你是算法研發(fā)方向的，很多搜索引擎公司都需要，像百度。

目前公司對(duì)數(shù)據(jù)挖掘崗位的技能要求比較高。目前市場(chǎng)上的工作一般分為三種:算法模型、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析。目前數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用主要集中在電信(客戶分析)、零售(銷售預(yù)測(cè))、農(nóng)業(yè)(行業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè))、web日志(網(wǎng)頁(yè)定制)、銀行(客戶欺詐)、電力(客戶來(lái)電)、生物(基因)、天體(明星分類)、化工、醫(yī)藥等。

因果推斷可以說(shuō)是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最難的問(wèn)題之一，多年來(lái)一直沒(méi)有定論。一般方法如下:常用方法一:分解法，從多個(gè)角度分解一個(gè)成果指標(biāo)，找出影響它的原因。常用方法二:統(tǒng)計(jì)學(xué)中的相關(guān)系數(shù)法、相關(guān)分析法。常用方法三:趨勢(shì)分析，可以根據(jù)時(shí)間或其他影響因素分析事件的趨勢(shì)。常用方法四:控制變量法，消除混合因素最好的方法是分組測(cè)試，也就是常用方法五:控制變量匹配法。如果要消除兩個(gè)人群之間的差異，一個(gè)思路就是把實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的樣本“匹配”起來(lái)。方法很多，但是每個(gè)人的定義都不一樣。