大数据挖掘是什么？有没有好用的工具推荐

数据挖掘是对商业数据中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性信息的过程。数据挖掘揭示的是未知的、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。

① 数据分析主要通过统计、计算、抽样等相关的方法，来获取基于数据库的数据表象的知识。

② 大数据挖掘则主要通过机器学习或者是通过数学算法等相关的方法获取深层次的知识。

简单来说，数据分析是把数据变成信息的工具，而大数据挖掘是把信息变成认知的工具，可以将数据分析得出的信息转化为有效的预测和决策。

① 洞察潜在业务机会：大数据挖掘能够深入分析海量数据，帮助企业发现市场趋势、潜在机会，从而调整业务策略，提高竞争力。

② 优化产品与服务：通过分析用户行为和反馈，大数据挖掘可为企业提供有关产品和服务的关键见解，帮助进行产品优化和创新。

③ 预测与决策支持：利用大数据挖掘建立的模型，企业可以进行未来趋势的预测，做出更准确的决策，提高业务的灵活性和适应性。

大数据挖掘广泛应用于各行各业的各类具体场景，如金融领域的风险控制、欺诈检测；医疗领域的病例分析、药物研发；电商领域的用户行为分析、商品推荐；制造业领域的质量控制和预测、供应链管理；教育领域的学生学习分析和预测、课程设计和优化；社交媒体领域的舆情分析等。

Smartbi Mining是思迈特自主研发的一站式可视化的数据挖掘平台，致力于为用户提供高效、灵活的大数据挖掘解决方案。其直观的界面和强大的功能使其成为企业决策层的首选工具之一，Smartbi数据挖掘的功能亮点：

① 专业算法能力：

Smartbi Mining内置50+挖掘组件，丰富机器学习成熟算法，支持文本分析处理，支持使用Python扩展挖掘算法， 支持使用SQL扩展数据处理能力。

② 简单易用：

业务人员也能高度参与的数据挖掘产品，分析全程可视化。采取直观的流式建模，极简风格的节点配置界面，支持可视化探索，轻松理解数据质量和数据并联，流程节点在线帮助，模型超参数自动调整。

③ 能满足大型企业数据挖掘需求：

产品采用分布式云计算，线性扩展，保证性能，一键发布挖掘模型，模型库提高知识复用，减少重复投入，支持跨库查询，统一控制数据访问权限，训练自动化、模型自学习。

④ 跟BI平台无缝集成：

数据挖掘结果往往不容易被理解，Smartbi Mining作为Smartbi产品家族一员，能够与Smartbi的其他可视化功能无缝集成，将挖掘结果通过Smartbi多样丰富的可视化手段进行分析展现。

⑤ 性能扩展:

支持机器学习算法的分布式执行，以充分利用计算资源和加快性能。需要支持5个节点的分布式计算引擎。

大Smartbi Mining作为一款先进的大数据挖掘工具，凭借其强大的功能和友好的操作界面，为用户提供了高效、灵活的数据挖掘解决方案。如果您的企业正寻找一款全面的大数据挖掘工具，思迈特无疑是一个值得推荐的选择。通过深度挖掘数据，企业将更好地洞察市场、优化业务，迈向更加智能化的未来。