数据挖掘要用什么软件呢？商业数据挖掘案例

所谓的数据挖掘其实就是在大量的的非结构化数据里搜索可用的数据，并提取隐含在其中、人们事先不知道的、但又有潜在应用价值的过程。

Smartbi数据挖掘工具揭示的是未知的、将来的数据关系。数据挖掘的知识领域涵盖了数据库技术、统计学知识、机器学习、可视化等多学科知识的综合应用。

Smartbi Mining平台是一个注重于实际生产应用的数据分析预测平台，它旨在为个人、团队和企业所做的决策提供预测。该平台不仅可为用户提供直观的流式建模、拖拽式操作和流程化、可视化的建模界面，还提供了大量的数据预处理操作。此外，它内置了多种实用的、经典的机器学习算法，并基于Smartbi对企业客户的长期经验，提供了大量实用的企业级平台特性。具体特性如下：

适应大型企业

1、分布式云计算，线性扩展，保证性能

2、与BI平台无缝整合，一键发布挖掘模型

3、模型库提高知识复用，减少重复投入

4、支持跨库查询，统一控制数据访问权限

5、训练自动化、模型自学习，提供企业级模型工厂

适应普通用户

1、直观易上手的流式建模，极简风格的节点配置界面

2、支持可视化探索，轻松理解数据质量和数据关联

3、流程节点在线帮助，随用随查

4、模型超参数自动调整，降低使用门槛

专业算法能力

1、内置5大类机器学习成熟算法

2、支持文本分析处理

3、支持使用Python扩展挖掘算法

4、支持使用SQL扩展数据处理能力

5、自动特征组合，实现有效的特征生成

下面介绍企业应用Smartbi 的数据挖掘案例

建设背景：

Ø XX一卡通有限公司经过数年的运营及发展，目前业务已经普及到公交、地铁、出租车、停车场、公租自行车、轮渡等。

Ø 项目要实现一卡通对内的日常运营展示和统计、对外的定制分析、GIS展示、BI数据挖掘和决策支持，达到最大化满足政府、一卡通公司、运营业主和商户等对公共交通大数据的分析需求。

建设目标：

一卡通的可视化业务辅助决策平台

一卡通各应用场景进行数据分析及挖掘

提供精准实时的商业洞察

持续解决互联互通管理问题

技术架构：

业务建设方案：

成果举例：

1、流向省外交易数据

2、外地到本地交易数据分析

项目价值：

• 通过BI大屏的各项指标监控，对供应链各个透明化管理，提升了一卡通的互联互通

• 准确快速的反应客户动向，及时判断客户问题

• 业务部门可自行挖掘数据，持续解决管理问题

• 各个业务场景进行数据挖掘，辅助各个部门决策

数据挖掘还能火几年这个暂时还没办法预测，其实我们大部分人都是在摸着石头过河，没有前人经验和教训作参考，时代总是在不停地发展的，整个世界都处在一个高速发展的状态，总是往前走，终有一天，人工智能和机器学习会颠覆一些的传统行业。