商业分析硕士：商业数据挖掘、是什么，如何使用？

我们正处于大数据时代。全世界每秒钟都会收集如此多的数据，以至于数据应用程序和自动化流程无法跟上。无穷无尽的数据量为企业创造了机会，同时也为数据专业人士创造了机会。
数据影响业务的方方面面。数据分析师、工程师和科学家收集（挖掘）和解释数据，以找到能够讲述企业运作方式和原因的模式。通过业务中的数据挖掘，公司可以创建数据驱动的战略，从而节省时间、资源和金钱。

什么是数据挖掘？
业务中的数据挖掘是指从大型数据集中推断关键模式以创建运营和战略洞察力的过程。数据挖掘几乎可用于业务的各个方面，例如营销、运营、管理、销售和生产。可以使用多种不同的技术进行数据分析，包括以下技术。

分类
分类将类别分配给数据集合，以进行更准确的预测和分析。此方法用于各种平台和企业的日常生活中，以帮助定义客户及其与企业的关系。分类存在于监督学习算法中，其中学习算法使用样本输入进行分类。
分类的一个例子可能是在线购物中使用的“推荐商品”功能。系统识别出用户对一种产品感兴趣并提供其他相关产品。例如，如果购物者购买狗粮，他们的“推荐商品”可能会包含狗碗、玩具和其他配件。

聚类
聚类，也称为描述性建模，与分类相似，最终目标是根据一种命名约定对数据点进行分类和标记。但是，聚类是一种无监督学习技术，这意味着数据由分析师或数据专业人员根据相似性进行分组。相反，分类使用监督学习，其机器算法设置为根据数据点的属性对其进行分类。
银行公司使用集群进行欺诈检测。如果客户一直在某个位置使用他们的卡，则该位置被认为是正常的。但是，当该帐户在该区域之外使用时，它会触发警告，因为它偏离了正常的购买行为。

回归
回归根据数据集中其他变量的关系预测一个变量的定量值。回归可以通过简单线性回归和多元线性回归统计方法进行预测。
回归的一个例子可能是基于房产平方英尺的房屋价值。线性回归模型将显示平方英尺和价值变量之间的简单线性回归，增加的平方英尺和房价之间呈正趋势。

商业中的数据挖掘应用
分类、聚类和回归都可以用于推断业务运营的洞察力，例如营销、客户关系、欺诈检测等。虽然业务中的数据挖掘尚未成为标准实践，但许多公司正在积极利用数据分析和商业智能来创造竞争优势。
在线零售商 Amazon是公司利用数据谋取利益的典型例子。亚马逊通过创建一项功能，将潜在客户分类为志同道合的客户群，从而通过数据挖掘增强了其营销策略。当潜在客户浏览亚马逊时，他们会看到其他志同道合的客户购买了哪些产品，从而增加了查看更多产品和进行额外购买的可能性。
Capital One 是另一家利用数据做出更明智营销决策的公司。它会根据客户的购买历史生成一个客户可能购买的产品和服务列表。此列表提供给客户服务代表，然后他们使用它来创建客户关系策略和营销机会。
数据挖掘也可以影响创意营销。可口可乐通过其在线忠诚度计划使用数据来提高客户保留率。它从客户那里收集关于他们希望在广告中看到什么、应该在哪里放置广告以及为什么要放置广告的反馈。可口可乐发现，使用数据可以将其品牌信息与消费者的热情联系起来，创造更有效的营销并获得更强的品牌忠诚度。

有效数据挖掘背后的技能
数据分析职业一直位居美国前列。但是，考虑在数据挖掘、分析、工程或科学领域担任职务的个人必须获得各种技能才能发挥作用。在这些技能中，最重要的包括精通数字、高度分析、批判性思考者、能够破译数据中的模式，以及能够通过数据进行交流和讲述故事。潜在的数据分析师还必须具备强大的技术和计算机科学技能，包括高级计算机语言和操作系统能力。
进入数据领域需要很多软硬技能。未来的学生可以通过大学教育学习这些技能，例如俄亥俄大学在线商业分析硕士学位提供的一种。

成为商业数据挖掘专家
数据挖掘对组织发展至关重要。使用数据挖掘的企业平均利润增长 8-10%，总成本降低 10%。在大数据时代，企业需要能够有效利用数据做出明智决策的分析师、工程师、科学家和营销人员。
通过俄亥俄大学的在线商业分析硕士课程学习数据挖掘的基础。该课程专门设计用于通过以下课程提高数据技能：
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