盘点数据挖掘需要着重突破的5个点

近几年来，数据挖掘越来越受到各大中小企业的关注，为什么数据挖掘突然火起来？这是因为在当今大数据时代，企业有大量可用的数据，数量巨大，其价值和知识是不可估量的。如何从这些海量混乱的数据中获取有价值的信息，帮助企业更好地发展，是许多企业迫切需要解决的问题之一。

数据挖掘是指通过算法从大量数据中搜索隐藏在其中的信息的过程。也就是说，从大量、不完全、混乱、模糊、随机的实际应用数据中提取隐藏在其中的信息和知识潜在而有用的过程。其主要过程是根据分析挖掘目标从数据库中提取数据，然后通过ETL组织成适合分析挖掘算法的宽表，然后使用数据挖掘软件进行挖掘。

传统的数据挖掘软件一般只能支持单机小规模数据处理。由于这种限制，传统的数据分析挖掘一般采用抽样方法来减少数据分析的规模，这也导致分析结果不准确。所以我们现在就来总结一下，数据挖掘还有哪些需要重点突破的地方。

一、可视化分析

数据可视化是普通用户和数据分析专家最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

二、数据挖掘算法

图像化是向人们翻译机器语言，数据挖掘是机器的母语。分割、集群、孤立点分析和各种算法让我们提炼数据，挖掘价值。这些算法必须能够应对大数据的数量，同时具有很高的处理速度。

三、预测性分析

预测分析可以让数据分析师根据图像分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性的判断。

四、语义引擎

语义引擎需要设计足够的人工智能来主动从数据中提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

五、数据质量和数据管理

数据质量和管理是管理的最佳实践，通过标准化流程和机器处理数据可以保证预设质量的分析结果。

工人们其事，必先利其器。这里非常值得注意的数据挖掘软件是思迈特软件Smartbi，它不仅为用户提供了直观的流式建模、拖放式操作和流程化、可视化的建模界面，还提供了大量的数据预处理操作。就专业算法能力而言，它内置了机器学习成熟算法，支持文本分析处理，使用Python扩展挖掘算法，使用SQL扩展数据处理能力，自动组合特征，实现有效的特征生成。