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商業(yè)分析碩士：商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘、是什么，如何使用？

我們正處于大數(shù)據(jù)時代。全世界每秒鐘都會收集如此多的數(shù)據(jù)，以至于數(shù)據(jù)應(yīng)用程序和自動化流程無法跟上。無窮無盡的數(shù)據(jù)量為企業(yè)創(chuàng)造了機會，同時也為數(shù)據(jù)專業(yè)人士創(chuàng)造了機會。
數(shù)據(jù)影響業(yè)務(wù)的方方面面。數(shù)據(jù)分析師、工程師和科學(xué)家收集（挖掘）和解釋數(shù)據(jù)，以找到能夠講述企業(yè)運作方式和原因的模式。通過業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘，公司可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的戰(zhàn)略，從而節(jié)省時間、資源和金錢。

什么是數(shù)據(jù)挖掘？
業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘是指從大型數(shù)據(jù)集中推斷關(guān)鍵模式以創(chuàng)建運營和戰(zhàn)略洞察力的過程。數(shù)據(jù)挖掘幾乎可用于業(yè)務(wù)的各個方面，例如營銷、運營、管理、銷售和生產(chǎn)?？梢允褂枚喾N不同的技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包括以下技術(shù)。

分類
分類將類別分配給數(shù)據(jù)集合，以進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測和分析。此方法用于各種平臺和企業(yè)的日常生活中，以幫助定義客戶及其與企業(yè)的關(guān)系。分類存在于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中，其中學(xué)習(xí)算法使用樣本輸入進(jìn)行分類。
分類的一個例子可能是在線購物中使用的“推薦商品”功能。系統(tǒng)識別出用戶對一種產(chǎn)品感興趣并提供其他相關(guān)產(chǎn)品。例如，如果購物者購買狗糧，他們的“推薦商品”可能會包含狗碗、玩具和其他配件。

聚類
聚類，也稱為描述性建模，與分類相似，最終目標(biāo)是根據(jù)一種命名約定對數(shù)據(jù)點進(jìn)行分類和標(biāo)記。但是，聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，這意味著數(shù)據(jù)由分析師或數(shù)據(jù)專業(yè)人員根據(jù)相似性進(jìn)行分組。相反，分類使用監(jiān)督學(xué)習(xí)，其機器算法設(shè)置為根據(jù)數(shù)據(jù)點的屬性對其進(jìn)行分類。
銀行公司使用集群進(jìn)行欺詐檢測。如果客戶一直在某個位置使用他們的卡，則該位置被認(rèn)為是正常的。但是，當(dāng)該帳戶在該區(qū)域之外使用時，它會觸發(fā)警告，因為它偏離了正常的購買行為。

回歸
回歸根據(jù)數(shù)據(jù)集中其他變量的關(guān)系預(yù)測一個變量的定量值?；貧w可以通過簡單線性回歸和多元線性回歸統(tǒng)計方法進(jìn)行預(yù)測。
回歸的一個例子可能是基于房產(chǎn)平方英尺的房屋價值。線性回歸模型將顯示平方英尺和價值變量之間的簡單線性回歸，增加的平方英尺和房價之間呈正趨勢。

商業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
分類、聚類和回歸都可以用于推斷業(yè)務(wù)運營的洞察力，例如營銷、客戶關(guān)系、欺詐檢測等。雖然業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘尚未成為標(biāo)準(zhǔn)實踐，但許多公司正在積極利用數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能來創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。
在線零售商 Amazon是公司利用數(shù)據(jù)謀取利益的典型例子。亞馬遜通過創(chuàng)建一項功能，將潛在客戶分類為志同道合的客戶群，從而通過數(shù)據(jù)挖掘增強了其營銷策略。當(dāng)潛在客戶瀏覽亞馬遜時，他們會看到其他志同道合的客戶購買了哪些產(chǎn)品，從而增加了查看更多產(chǎn)品和進(jìn)行額外購買的可能性。
Capital One 是另一家利用數(shù)據(jù)做出更明智營銷決策的公司。它會根據(jù)客戶的購買歷史生成一個客戶可能購買的產(chǎn)品和服務(wù)列表。此列表提供給客戶服務(wù)代表，然后他們使用它來創(chuàng)建客戶關(guān)系策略和營銷機會。
數(shù)據(jù)挖掘也可以影響創(chuàng)意營銷?？煽诳蓸吠ㄟ^其在線忠誠度計劃使用數(shù)據(jù)來提高客戶保留率。它從客戶那里收集關(guān)于他們希望在廣告中看到什么、應(yīng)該在哪里放置廣告以及為什么要放置廣告的反饋?？煽诳蓸钒l(fā)現(xiàn)，使用數(shù)據(jù)可以將其品牌信息與消費者的熱情聯(lián)系起來，創(chuàng)造更有效的營銷并獲得更強的品牌忠誠度。

有效數(shù)據(jù)挖掘背后的技能
數(shù)據(jù)分析職業(yè)一直位居美國前列。但是，考慮在數(shù)據(jù)挖掘、分析、工程或科學(xué)領(lǐng)域擔(dān)任職務(wù)的個人必須獲得各種技能才能發(fā)揮作用。在這些技能中，最重要的包括精通數(shù)字、高度分析、批判性思考者、能夠破譯數(shù)據(jù)中的模式，以及能夠通過數(shù)據(jù)進(jìn)行交流和講述故事。潛在的數(shù)據(jù)分析師還必須具備強大的技術(shù)和計算機科學(xué)技能，包括高級計算機語言和操作系統(tǒng)能力。
進(jìn)入數(shù)據(jù)領(lǐng)域需要很多軟硬技能。未來的學(xué)生可以通過大學(xué)教育學(xué)習(xí)這些技能，例如俄亥俄大學(xué)在線商業(yè)分析碩士學(xué)位提供的一種。

成為商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?br /> 數(shù)據(jù)挖掘?qū)M織發(fā)展至關(guān)重要。使用數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)平均利潤增長 8-10%，總成本降低 10%。在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)需要能夠有效利用數(shù)據(jù)做出明智決策的分析師、工程師、科學(xué)家和營銷人員。
通過俄亥俄大學(xué)的在線商業(yè)分析碩士課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。該課程專門設(shè)計用于通過以下課程提高數(shù)據(jù)技能：
? 描述性分析
? 預(yù)測分析
? 商業(yè)智能
? 分析中的戰(zhàn)略使用
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