資料探勘。如何將資料變成黃金？為什麼要使用 Java？

在 JavaRush 的出版品中，我們嘗試定期回顧 IT 領域的職業、利基和專業。首先，那些積極使用 Java 程式語言及其平台和解決方案的人。 今天我們來談談資料探勘（「資料探勘」、「資料探勘」、「深度資料分析」或俄語解釋中簡稱為「資料探勘」）。 “我們相信上帝。其他一切都需要數據才能讓人相信。” 威廉·愛德華茲·戴明，美國科學家和統計學家。

什麼是資料探勘？

資料探勘是一個統稱，用於描述研究和分析大量資料以識別其中的模式和規則的多種方法。資料探勘被認為是資料科學領域中的一門獨特學科。如果我們談論該領域知識的廣泛使用和發展，公司最常使用資料探勘從資料中提取有用的信息。透過使用軟體解決方案在大量數據中尋找模式，公司可以研究消費者的行為和習慣，以開發更有效的行銷解決方案、增加銷售並降低成本。此外，資料探勘技術也用於建立機器學習（ML）模型，這些模型用於現代人工智慧應用，例如搜尋引擎演算法和推薦系統。 “你可以擁有數據，但不能擁有信息，但沒有數據就沒有信息。” Daniel Keys Moran，程式專家和作家。

資料探勘與大數據有何不同？

立即澄清資料探勘作為一個概念與大數據有何不同也將很有用（順便說一句，我們有一篇關於在大數據領域使用 Java 的單獨文章）。簡而言之，大數據一詞是指各種類型的大量資料的各個方面，包括結構化和非結構化資料及其收集、儲存、分類等。而資料探勘僅指深入研究數據，從任何大小（無論大小）的數據中提取關鍵見解、模式和相似性以及其他資訊。因此，這兩個概念都與資料相關且通常重疊，但資料探勘是關於將收集的資訊用於特定目的。 「如果沒有深入的數據分析，公司就看不到也聽不到任何東西；在網上，他們就像一隻跑上高速公路的鹿一樣無助和困惑。” 傑弗裡·摩爾，作家和管理理論家。

應用領域 資料探勘

如您所知，深入資料分析的應用非常廣泛。讓我們快速瀏覽一下最常使用它的行業和活動領域。

• 行銷和瞄準零售業的目標消費群。

  與其他方法相比，零售商更常使用資料探勘來更了解客戶的需求。數據分析使他們能夠更準確地將消費者分為不同的群體，並為他們量身定制促銷活動。

  例如，雜貨超市經常向顧客提供會員卡，這可以提供其他人無法享受的折扣。在此類卡片的幫助下，零售商可以收集特定消費者群體的購買數據。透過對這些數據進行深入分析，您可以研究他們的習慣和偏好，並根據這些資訊調整品種和促銷活動。

• 銀行信用風險和信用記錄的管理。

  銀行正在開發和實施資料探勘模型來預測借款人獲取和償還貸款的能力。這些模型利用借款人的各種人口統計和個人數據，根據每個客戶的風險等級自動確定利率。

• 偵測和打擊金融詐欺。

  金融組織使用資料探勘來偵測和防止詐欺交易。這種形式的分析適用於所有交易，而消費者往往甚至沒有意識到這一點。例如，追蹤銀行客戶的常規支出可以自動識別可疑付款並立即延遲執行，直到用戶確認購買。因此，資料探勘用於保護消費者免受各種類型的詐騙者的侵害。

• 社會學中的情緒分析。

  社群媒體資料的情緒分析也是資料探勘的常見應用，使用一種稱為文字探勘的技術。它可以用來深入了解特定人群對特定主題的感受。這是透過對社交網路或其他公共來源的數據進行自動分析來完成的。

• 醫療保健中的生物資訊。

  在醫學中，資料探勘模型用於根據風險因素預測患者患各種疾病的可能性。為此，需要收集並分析人口統計、家族和遺傳數據。在人口眾多的發展中國家，這種模式最近開始實施，在醫生到達和麵對面檢查之前診斷患者並優先提供醫療服務。

“如果你足夠仔細地研究這些數據，你就能在其中找到來自上帝的信息。” 史考特亞當斯，作家、幽默家

資料探勘和Java

您一定已經從上下文中了解到，在資料探勘領域，就像大數據的其他領域一樣，Java 是主要的程式語言之一。因此，我們將對 Java 資料探勘的主要工具做一個簡短的概述。

• 快速礦工

  RapidMiner 是一個用 Java 寫的開放式資料探勘平台。可用的最佳預測分析解決方案之一，能夠為深度學習、文字探勘和機器學習創建整合環境。許多組織使用它進行深入的數據分析。RapidMiner 既可以在本機伺服器上使用，也可以在雲端使用。

• 阿帕契馬胡特

  Apache Mahout 是 Apache 的開源 Java 機器學習函式庫。Mahout 正是一種可擴展的機器學習工具，能夠在一台或多台機器上處理資料。這個機器學習的實作是用 Java 編寫的，部分部分是基於 Apache Hadoop 建構的。

• 微策略

  MicroStrategy 是一個商業智慧和資料分析軟體平台，支援所有資料探勘模型。由於廣泛的專有網關和驅動程序，該平台可以連接到任何公司資源並分析其數據。MicroStrategy 擅長將複雜資料轉換為可用於多種目的的簡化視覺化效果。

• Java資料探勘包

  Java Data Mining Package 是一個用於資料探勘和機器學習的開源 Java 函式庫。它有助於存取資料來源和機器學習演算法，並提供視覺化模組。JDMP 包括許多演算法和工具，以及與其他機器學習和資料探勘套件（例如 LibLinear、Elasticsearch、LibSVM、Mallet、Lucene、Octave 等）的介面。

• WEKA 機器學習套件

  懷卡托知識分析環境 (WEKA) 機器學習套件是用於開發機器學習方法的開放演算法清單。所有 WEKA 演算法都是為機器學習和資料探勘量身定制的。WEKA機器學習套件現已廣泛應用於商業環境中，為企業提供簡化的資料分析和預測分析。

“當今世界充滿了數據，得益於此，我們可以更清楚地了解消費者。” 馬克斯‧萊夫欽 (Max Levchin)，PayPal 共同創辦人

數據是如何挖掘的

普遍接受的資料探勘過程由六個步驟組成。

• 定義業務目標。

  首先，您需要製定專案的整體業務目標並了解資料探勘將如何幫助實現這些目標。在此階段，應制定一項計劃，其中包括時間表、行動和角色分配。

• 了解數據。

  在第二階段，從各種來源收集必要的數據。視覺化工具通常用於檢查資料的屬性，以確保它有助於實現業務目標。在這個階段和下一階段，最常使用Java工具，因此需要Java程式設計師的資格。

數據準備。

然後對資料進行清理和擴充，以確保陣列準備好進行挖掘。根據分析的資料量和資料來源的數量，處理可能需要大量時間。因此，採用現代資料庫管理系統（DBMS）進行處理，加速了深入分析的過程。

• 數據建模。

  在此階段，將對資料應用特殊工具和數學模型，從而可以找到其中的模式。

• 年級。

  然後對結果進行評估並與業務目標進行比較，以確定數據是否可以實現這些目標。

• 部署。

  那麼，在最後階段，透過上述步驟獲得的數據將被整合到業務運營中。各種商業智慧平台經常被用作實現所獲得的資訊的工具。

「資料探勘是一項幾乎到處都需要的技能。學會它，你就會受到普遍的歡迎。” John Elder，分析公司 Elder Research 的創辦人

資料探勘專家的薪資

從上述內容您一定已經了解到，資料探勘在市場上的需求非常非常大，因此對該領域專家的需求仍然很高。因此，最後我們來看看資料探勘專家的收入是多少。根據招聘網站 Indeed 的數據，在美國，數據挖掘的平均薪資範圍從數據分析師每年約 44,000 美元到機器學習專家每年約 141,000 美元不等。PayScale 資源報告稱，美國資料探勘專家的平均薪資為每年 6 萬美元。根據該數據，在俄羅斯，數據挖掘專家每月的收入從 5 萬盧佈到 18 萬盧布不等。對於烏克蘭和白俄羅斯，我們無法找到該領域的最新薪資信息，但在研究了一些空缺職位後，我們可以得出結論，這些數字與俄羅斯相差不大，平​​均在1000 美元到2 美元之間。每月-3千。