什麼是資料探勘？如何幫助品牌：資料探勘步驟、方法與應用

什麼是資料探勘？如何幫助品牌

資料探勘步驟、方法與應用

資料探勘是什麼？

資料探勘（Data Mining）是一種從大量資料中自動找出有價值資訊的過程。主要透過使用各種統計、機器學習和AI技術，來幫助企業或研究者發現隱藏在資料中的模式、趨勢和關聯，進而制定出更好的決策。

資料探勘的過程通常包括以下步驟：

定義問題：确定資料探勘的目標和問題。這可能包括預測未來趨勢、識別模式／趨勢或發現特定的關聯性等。
數據收集：收集和整理與問題相關的數據。數據可能來自不同來源，包含社群媒體、網站、APP、開放數據、會員數據等。也可能涵蓋結構化數據（例如數據庫中的表格）和非結構化數據（例如圖片或影音）。
數據清理：將數據轉換成適合分析的狀態，包含清理數據，處理缺失值、異常值，並進行其他必要的數據預處理步驟，以確保資料的質量。
特徵選擇：選擇最具足夠資訊量與差異性的特徵，以用於模型的訓練。有助於提高後續模型的效能和泛用性。
模型訓練：使用機器學習算法或其他相關的技術，對數據進行訓練，以建立能夠解決問題的模型。
評估和優化：評估模型的性能，並根據結果進行優化。包含調整模型的超參數，改進特徵選擇，或者進行其他調整以提高模型的預測能力。
結果解釋：解釋資料探勘的結果，理解從模型爭啊絕出的洞察，並將這些洞察應用於實際情境中以解決目標問題。

資料探勘的應用廣泛，例如金融領域的信用評分、醫療領域的疾病預測、市場行銷的客戶行為分析等。也因此資料探勘通常涉及大數據和機器學習等技術，以處理和分析龐大和複雜的數據集來解決真實世界的問題。

資料探勘的技術與方法

Data Mining 包含多種技術和方法，尤其是各種機器學習算法。以下是一些常用的資料探勘技術：

分類（Classification）
迴歸（Regression）
集群（Clustering）
關聯規則學習（Association Rule Learning）
序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）
異常檢測（Anomaly Detection）

1. 分類（Classification）

這是一種監督式學習方法，透過研究數據庫中的特徵，將已知資料做出分類，並根據已知的特徵預測未經分類的新進數據。常用的分類算法包括決策樹（Decision Trees）、支持向量機（Support Vector Machines）等。

2. 迴歸（Regression）

迴歸分析是一種監督式學習方法，用於預測連續型數值，找到自變數和因變數之間的關係。常用的迴歸算法包括線性迴歸（Linear Regression）、多項式迴歸（Polynomial Regression）、決策樹迴歸（Decision Tree Regression）、Lasso迴歸（Lasso Regression）等。

迴歸分析可幫助我們從一系列現有數據去預測未知數據的可能值。例如：透過分析某一地區多筆房地產交易的數據庫（包含：坪數、地點、房型、交易金額等），對另一個未售出的物件做出成交金額預測。

3. 集群（Clustering）

也稱做聚類，這是一種非監督式學習方法，和分類分析的概念相似，模型會試圖將資料點分為具有相似特徵的組（簇 Cluster）。與分類不同，集群沒有預先定義的標籤或類別。模型僅依據數據的相似性將其分組。例如，將一群人根據其購買行為分為不同的消費者群。

常用的聚類算法包括K-means、階層聚類（Hierarchical Clustering）、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）等。

4. 關聯規則學習（Association Rule Learning）

這是一種無監督式學習方法，分析數據庫中各資料彼此相依的機率，以發現資料集中的變數之間的關聯性。例如：某顧客在已經購買該品牌洗髮精的情況下，同時購買該品牌潤髮乳的機率。

常用的關聯規則算法包括Apriori、Eclat和FP-growth（Frequent Pattern growth）等。

5. 序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）

用於分析和挖掘時間或事件發生先後的關係與規律。例如：某顧客在已經購買該品牌洗髮乳後，一周後再度購買潤髮乳所發生的機率。常用的序列模式挖掘算法包括GSP（Generalized Sequential Patterns）、PrefixSpan和SPADE（Sequential Pattern Discovery using Equivalence classes）等。

和迴歸分析的概念相似，也是藉由已知的數據來預測未來數據的可能值。其不同點在於：時間序列分析模型中的數據中必須有時間關聯性。透過時間序列分析，可得知事件沿著時間軸（如季節性、節日、過去與未來的相關性）所產生的變化情形，進一步使用歷史資料來預測未來趨勢。

6. 異常檢測（Anomaly Detection）

異常檢測主要用於檢測資料集中的異常值或不尋常的模式。異常檢測可以用監督式和或非監督式兩大類方法做到，前者是使用已標記的正常和異常樣本進行模型訓練、後者僅使用正常樣本進行模型訓練，讓模型學習後，在測試時檢測不符合模式的異常。

常用的異常檢測算法包括統計方法、基於密度的方法（例如LOF，Local Outlier Factor）和基於距離的方法（例如KNN，K-Nearest Neighbors）等。

異常檢測在多個領域中都有應用，包括但不限於：

網路安全：監控網路數據以檢測潛在的入侵或惡意活動。
金融：檢測信用卡欺詐、不正常的交易行為或其他金融詐騙。
製造業：檢測生產線上的不正常操作或設備故障。
醫療保健：監控患者生理數據以檢測健康問題或病變。
環境監測：監測環境數據以檢測異常事件，如地震、污染等。

產業應用資料探勘的三個案例

資料探勘的應用已經深入各大企業中，利用資料探勘篩選適當的行銷TA，早已是行銷活動的基礎。因此，許多行銷單位在規劃活動時，皆已不得不將資料探勘作為必要工具。除此之外，還有許多應用場景：

電信業

在人人都有行動裝置的時代，電信數據含有豐富且精準的資料。我們可以透電信數據，分析用戶的位置和使用行為，進而去做貼標與分群，除了可幫助企業更了解消費者輪廓外，也能實現精準行銷。

例如，針對曾造訪過月子中心、生殖中心的受眾推播母嬰產品；或是找出曾瀏覽過母嬰平台的消費者，再依據地理位置分群推薦不同的月子中心。

許多電信業者近年來開始經營起OTT，更能進一步結合電信數據與用戶觀看數據進行資料探勘，分析觀眾喜好、個人化推薦等。

金融產業

金融產業擁有大量的用戶與交易數據，可透過資料探勘挖掘出許多價值並應用到不同場景：

信用評分：資料探勘可用於分析客戶的信用歷史、財務交易和其他相關數據，以建立更準確的信用評分模型，協助金融機構評估信用風險。
詐騙檢測：透過監控交易模式和行為特徵，資料探勘可以發現潛在的詐騙活動，提高金融機構的安全性。
投資組合優化：資料探勘可用於分析市場趨勢、資產價格和風險因素，以幫助投資者和金融機構優化投資組合，提高回報率。

值得注意的是，金融數據涉及消費者的機敏資訊，因此往往受到更嚴格的法規限制。在進行資料探勘與後續應用時必須特別確保資料合規。

零售業 — 會員資料

零售業者往往是第一線接觸到消費者的，也是最直接面對購物需求的渠道，因此其數據具有極高的轉換價值。尤其隨著電商發展，讓零售業者有了更多更廣的數據。

而透過資料探勘分析顧客的交易歷史、搜尋紀錄、商品瀏覽紀錄等，甚至於結合會員資料、社群電商、實體消費等數據，可建立強大的CRM系統，並對顧客進行自動貼標，以提供個人化的推薦，提高展和與忠誠度。甚至也能做在運營、商家提供促銷策略、選品上架、物流倉儲等面向的優化依據。

另一個應用場景則是 RMN 零售媒體聯播網。將平台資料整合廣告系統，能幫助品牌更容易地觸及到有消費意圖的受眾，也能幫助零售業者將消費者留在平台上、刺激消費，並將資料變現。

LnData 如何協助企業進行

數據分析與提供洞察：LnData可協助企業進行數據分析，從龐雜的數據中挖掘出可化為行動的重要洞察，以幫助企業制定或優化決策，例如社群輿情分析、廣告監測分析、消費者受眾分析等。

取得數據：資料探勘最重要的是什麼？要先有數據！企業可透過 LnData 收集與整合自有的第一方數據，或是從數據市集取得各種不同來源或類型的第三方數據，包含社群數據、發票數據、電信數據等等。

數據處理：在進行分析與機器學習時，如果使用的數據非常雜亂、充滿雜訊，不僅會降低資料探勘的效率，也可能會導致結果失真。因此 LnData 協助企業進行數據清理等前處理，讓企業可使用更乾淨、高質量的數據。

數據安全和合規性：LnData協助企業客戶建立數據安全和合規性框架，以確保他們在收集、使用和分析數據時遵循相關法規和標準(如 GDPR)。我們也提供輔助的服務來協助達成，例如資料去識別化工具數據無塵室 Data Clean Room 等。

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