在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，企業(yè)積累了海量的數(shù)據(jù)，但如何從這些數(shù)據(jù)中提取價值，實現(xiàn)真正的降本增效，成為許多企業(yè)面臨的難題。本文從數(shù)據(jù)挖掘的角度出發(fā)，深入探討了數(shù)據(jù)挖掘的定義、價值以及實施步驟，供大家參考。

一直有記錄、分析問題的習(xí)慣，但最近很多事情疊加在一起，反倒讓自己有些迷茫，感覺快被各種數(shù)據(jù)淹沒、溺亡。看著滿滿一墻壁、疊加在一起的所有問題紙張，我猛然發(fā)現(xiàn)，最近關(guān)注的東西太多了，需要【精簡】。

最核心的那個問題是什么，最緊迫要解決的問題是什么？一下子從一堆的思維紙張中，取出來1張，心也就穩(wěn)定了。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)字化后，后面的路又該如何走？上了一堆的系統(tǒng)，OA、HR、ERP、MES、PLM、QMS、WMS、TMS、車間管理、數(shù)字大屏…也不斷聽到技術(shù)部反饋，我們的數(shù)據(jù)存儲在直線上升，似乎數(shù)據(jù)成為一種累贅。

降本增效一直是企業(yè)的追求，流程再造是最佳的實踐方案，但走到數(shù)字化的階段，有些拔劍四顧心茫然。這時候，數(shù)據(jù)挖掘就該閃亮登場了。

01 什么是數(shù)據(jù)挖掘？

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從大量的、不完整的、有噪聲的、模糊的數(shù)據(jù)集中，提取隱含在其中的、事先不知道的、但有潛在有用信息和知識的過程。

數(shù)據(jù)挖掘就像沙里淘金，從一大堆看似普通的數(shù)據(jù)里，找到真正有價值的信息。

比如：生產(chǎn)制造企業(yè)從所有的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中去挖掘降本增效的切入點；銷售型企業(yè)從所有的銷售記錄、售前活動、輿情平臺、售后服務(wù)去找尋新的增長點。

被挖掘的數(shù)據(jù)源存在很多的不確定性，需要應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；數(shù)據(jù)挖掘成果存在不確定性、未知性，需要依賴數(shù)據(jù)挖掘模型，提高產(chǎn)出概率。

在這個不確定性較高的年代，存款就是個人的底氣。也常有販賣焦慮型的文章，提醒我們該極限存錢。我們不那么焦慮，但可以試著來分析一下我們該如何存錢？

數(shù)據(jù)積累：收集我們所有的消費記錄。盡可能找到所有的相關(guān)的記錄，把收支相關(guān)的所有數(shù)據(jù)集中起來，確?？吹较鄬Ω鼮橥暾娜病?/p>

比如購物記錄、吃飯付款記錄、消費娛樂記錄、家庭繳費記錄；收集我們所有的收入記錄，比如工資，自媒體收入，活動收入，優(yōu)惠劵，薅羊毛群等。

找規(guī)律：進行各種匯總計算，比如總收入，總支出，吃飯支出，娛樂支出，購物支出，房貸支出，網(wǎng)貸支出…

說一個現(xiàn)狀，身邊很多年輕人都或多或少的遭受了網(wǎng)貸虐待。上傳身份證，電話號碼綁定，支付寶或微信綁定，人臉識別，5分鐘不到，大幾千額度貸款就下放下來了，相比于苦哈哈等一個月的工資，這個太容易了！加上數(shù)字錢的不敏感、掃碼支付的便捷，網(wǎng)貸的龜殼就這么背上了，甚至很大一部人最開始都只是想著過個橋、騰一下時間。慢慢的次數(shù)多了，額度多了，很多時候都是背不住了，才捅到父母那邊，嚇得很多老一輩天都垮了。這不是怕金額多，更多的是怕防不勝防，是怕無敵洞。

可以計算出入（堵兩頭的方式），確定中間是否有漏洞，賺了8K，花了1W，中間2K哪里來的？可以計算占比，吃飯只占花銷總體的20%，那其他的花銷是真的有必要？可以慎重審視；可以對比趨勢，連著3個月來花銷在直線上升，這是為啥呢？

分析與執(zhí)行：找到原因，找到路徑，然后去執(zhí)行。雖然極限存錢這個概念很極端，但是找到所有不利的地方，全都改良，這或許是個很好的開始。

作為曾經(jīng)的月光族，第一個月下定決心存錢，其實只存了200，金額并沒有很多，但是卻讓我在接下來一個月妥善的應(yīng)對了1次人情客往。我更加確定，人生并不是天注定，更多是自己選擇的。生死不可控，生死之間的事，可以多點把控。

02 為什么要數(shù)據(jù)挖掘？

數(shù)據(jù)挖掘的核心目的是把數(shù)據(jù)變成【答案】。雖然數(shù)據(jù)挖掘像大海里撈針，但撈到的針能幫助賺錢、省時間、防風(fēng)險，甚至預(yù)測未來。

數(shù)據(jù)挖掘可通過數(shù)據(jù)鏈路分析，從流量到留量的轉(zhuǎn)化，挖掘更多高價值 用戶，降低更多時間耽誤，從而精準賺錢。

通過審批流分析，消除審核節(jié)點無故停留，提升效率；通過供應(yīng)鏈分析、庫存分析、生產(chǎn)拉動分析，降低庫存占用，提高庫存周轉(zhuǎn)；通過用戶瀏覽、購買行為，助力推薦系統(tǒng)，貢獻更多營收。

數(shù)據(jù)挖掘通過算法提效、自動化工具，實現(xiàn)自動化決策與流程優(yōu)化，從而高效省時間。

特斯拉利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化生產(chǎn)線節(jié)拍，將 Model Y 的生產(chǎn)周期從 20 小時縮短至 10 小時。

數(shù)據(jù)挖掘通過風(fēng)險預(yù)測模型和安全防護技術(shù)，構(gòu)建安全屏障，從而把控風(fēng)險，做好風(fēng)險防御。

螞蟻集團通過分析用戶行為、設(shè)備指紋等數(shù)據(jù)，構(gòu)建實時反欺詐系統(tǒng)，攔截 99.9% 的惡意交易，每年挽回損失超百億元

數(shù)據(jù)挖掘通過時間序列分析、機器學(xué)習(xí)模型，進行趨勢預(yù)測，從而塑造未來。

通用電氣（GE）利用傳感器數(shù)據(jù)預(yù)測飛機發(fā)動機故障，將計劃外停機時間減少 70%，每年節(jié)省維護成本 20 億美元。

數(shù)據(jù)挖掘是信息時代的「指南針」。

對企業(yè)，可以省錢（減少試錯成本）、賺錢（精準營銷）、防風(fēng)險（比如詐騙檢測）；對個人，讓生活更智能（推薦音樂、電影）、更安全（盜刷預(yù)警）、更健康（智能手環(huán)分析睡眠數(shù)據(jù)）；對社會，可以預(yù)測疫情擴散、優(yōu)化城市交通、甚至幫助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新藥。

03 如何做數(shù)據(jù)挖掘？

數(shù)據(jù)挖掘六大核心步驟：明確業(yè)務(wù)目標、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模、模型評估、模型驗證優(yōu)化。

類似做菜的流程：明確吃什么（明確業(yè)務(wù)目標）、準備食材（數(shù)據(jù)采集）、洗菜切菜（數(shù)據(jù)預(yù)處理）、炒菜（數(shù)據(jù)建模）、試吃調(diào)整（模型評估）、最后上桌（模型驗證優(yōu)化）。

1?? 明確業(yè)務(wù)目標：確定解決什么問題

問題越聚焦、越具體，數(shù)據(jù)挖掘越有效，避免大海撈針。

比如：超市老板想：【怎么讓顧客多買商品？】具象為找到【經(jīng)常被一起購買的商品組合】，調(diào)整貨架位置。

2?? 數(shù)據(jù)采集：食材從哪里來

巧婦難為無米之炊。要能夠一桌好菜上桌，豐盛食材必不可少。數(shù)據(jù)越豐富、越完整、質(zhì)量越高，挖掘結(jié)果越精準?？伤鸭瘮?shù)據(jù)庫信息（訂單記錄、用戶信息）、日志信息（網(wǎng)站點擊、App使用行為）、傳感器信息（智能手環(huán)的心率數(shù)據(jù)）、外部數(shù)據(jù)（天氣、社交媒體評論）等。

3?? 數(shù)據(jù)預(yù)處理：洗菜、切菜、去爛葉

做菜要先備菜。初始收集的數(shù)據(jù)常臟亂差（缺失、重復(fù)、錯誤），需要進行數(shù)據(jù)清洗。常見操作如：

• 清洗：刪除年齡填“-30歲”的異常值。
• 補全：用平均值填充缺失的身高數(shù)據(jù)。
• 轉(zhuǎn)換：把“男/女”變成數(shù)字0/1，方便算法計算。
• 降維：100個用戶特征中，只保留與“購買意愿”強相關(guān)的10個。

4?? 數(shù)據(jù)建模：選用合適【廚具】，開火炒菜

數(shù)據(jù)挖掘常用的算法工具包含分類（預(yù)測類別）、聚類（自動分組）、關(guān)聯(lián)規(guī)則（找組合規(guī)律）、預(yù)測（估未來數(shù)值）等。分類典型算法有決策樹、隨機森林（像多專家投票），聚類算法有K-means（按相似度分堆）等，準備好廚具。

然后開火炒菜，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集（學(xué)做菜）和測試集（試吃驗收），進行模型訓(xùn)練與微調(diào)。過程中，需要適當調(diào)整火候，如設(shè)定聚類算法中的分組數(shù)量（K值）。若模型結(jié)果不準，需要及時更換算法或者重新處理數(shù)據(jù)。

5?? 模型評估：試吃調(diào)整

菜出鍋前，需要試試咸淡，試試軟硬，適當擺盤，盡量色香味俱全。

針對數(shù)據(jù)挖掘，也需要先判斷模型準確率、誤判率、穩(wěn)定程度，確定模型的可靠程度，從而確保后續(xù)挖掘出來的結(jié)果可靠、可用、真實、有效。

評估階段，可以灰度小范圍試用，驗證切實可以解決問題，達成目標，才能準備上線。

6?? 模型驗證優(yōu)化：端餐上桌，持續(xù)改進

通過評估后，模型嵌入問題解決場景，加入生產(chǎn)，生成報表，影響決策，從而解決問題、達成目標。經(jīng)驗證評估的模型，在嵌入初期，正常能夠很好解決問題。若是嵌入就出現(xiàn)問題，說明評估不足，需要撤回，重新訓(xùn)練、調(diào)整、試用、評估。

但隨著應(yīng)用時間變長，更多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯入，甚至業(yè)務(wù)本身也在不斷進化，就需要適時調(diào)整模型，持續(xù)改進。

以下是電商精準營銷的案例，期許可以幫助更好理解數(shù)據(jù)挖掘六大步驟：

1. 目標：找出【高潛力用戶】，推送優(yōu)惠券提升轉(zhuǎn)化率；
2. 數(shù)據(jù)：用戶過去3個月的瀏覽、加購、付款、退款記錄；
3. 預(yù)處理：剔除機器人賬號，將“瀏覽時長”轉(zhuǎn)換為分鐘；
4. 建模：用邏輯回歸模型，預(yù)測用戶未來7天的購買概率；
5. 結(jié)果：對概率高于80%的用戶發(fā)券，轉(zhuǎn)化率提升30%；
6. 部署：系統(tǒng)自動每天篩選用戶并發(fā)送優(yōu)惠券。

特別提醒：

• 數(shù)據(jù)質(zhì)量 > 算法復(fù)雜度：再高級的算法也救不了垃圾數(shù)據(jù)。
• 業(yè)務(wù)理解是關(guān)鍵：不懂超市運營的人，很難發(fā)現(xiàn)「啤酒和尿布」的關(guān)聯(lián)。
• 迭代思維：數(shù)據(jù)挖掘不是一錘子買賣，需持續(xù)優(yōu)化。

總結(jié)：數(shù)據(jù)挖掘 = 50%業(yè)務(wù)問題理解 + 30%數(shù)據(jù)清洗 + 20%算法建模。就像沙里淘金，大部分時間在篩沙子（處理數(shù)據(jù)），最后才能找到金子（價值）。

數(shù)據(jù)挖掘的價值不僅在于技術(shù)實現(xiàn)，更在于將冰冷的數(shù)字，轉(zhuǎn)化為溫暖的商業(yè)洞察與社會價值。在這個過程中，持續(xù)迭代的模型與不斷深化的業(yè)務(wù)理解將形成正循環(huán)，推動組織從 【數(shù)據(jù)驅(qū)動】 邁向 【智能決策】。

數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)上是認知能力的延伸，不僅解決了 【如何處理數(shù)據(jù)】 ，更回答了 【如何理解世界】。