数据挖掘--2024 年您需要了解的重要细节
想象一下，你会得到一个包含上千列数据的大型数据集，用于市场分析。乍一看，您可能会不知所措。您可能不知道从何入手，也不知道如何处理数据集。 您可能会理解数据集，并试图找到数据集中数据之间的任何关系。数据集
想象一下，你会得到一个包含上千列数据的大型数据集，用于市场分析。乍一看，您可能会不知所措。您可能不知道从何入手，也不知道如何处理数据集。
您可能了解数据集，并试图找到数据集中数据之间的任何关系。这个过程被称为 "数据挖掘"。在日常工作中，你会不知不觉地进行数据挖掘。数字工作也是如此。
我们的世界围绕着数据运转，数据被认为是地球上最重要的资源之一。数据工程师们正在学习如何利用数据将我们的文明发展到更高水平。数据挖掘是实现这一目标的第一步。在接下来的章节中，我们将深入探讨数据挖掘以及你需要了解的数据挖掘知识。
请随时跳转到任何部分，了解有关数据挖掘的更多信息！
数据：数据是什么？
什么是数据？简单地说，数据是以无序方式排列的事实集合。数据的集合被称为信息。在数字世界中，数据就是数字。也就是 0 和 1。它既可以是定性的（关于描述事物的数据），也可以是定量的（关于数字的数据）。说到计算机工程，众所周知，软件分为两类：程序和数据。我们知道，数据和程序是以所需方式操作数据以获得预期结果的指令。
数据挖掘：什么是数据挖掘？
数据挖掘是在包含大量数据（通常是称为数据点的单个数据）的数据集中寻找模式。数据挖掘过程的主要目标是从给定的数据集中收集足够的信息，使用任何智能方法（机器学习、深度学习、统计和数据库系统），并将其转化为有价值、有意义的信息，供以后使用。数据挖掘是KDD （数据库知识发现）的一个分析步骤
数据挖掘为何重要？
如今，大多数企业都开始了数字化转型。数据成为所有企业改进战略、在竞争中保持不败的关键。但是，有了数据，你就需要一种工具来分析数据，从而制定加强业务的计划。数据挖掘作为分析数据的 "工具"，正成为成功商业分析的关键。
数据挖掘已变得如此重要，以至于从医药到食品等各行各业都在使用这一分析步骤。数据挖掘如此重要的主要原因是，您可以将从数据挖掘中收集到的信息用于人工智能、商业智能和其他高级分析应用程序/软件，这些应用程序/软件有可能实时将数据流用于在短时间内高精度地解决人们的问题。
数据挖掘包含在若干业务核心原则和功能中，以便做出有效的组织决策。其中包括客户服务、数字营销、在线和离线广告、制造、维护、财务和人力资源（HR）
数据挖掘是如何工作的？
数据挖掘涉及六项重要任务，如
异常检测.规则学习.回归分析.分类分析.聚类分析.可视化分析回归分析、分类分析、聚类分析、可视化分析
数据挖掘是如何工作的？
异常检测
异常检测是在给定数据集中发现任何异常的过程。异常情况通常被称为 "离群值"，异常检测则被称为 "离群值检测"。数据集中异常值的存在会影响对错误信息的预测，从而影响未来的使用。在任何机器学习/深度学习算法中，在将数据集输入算法之前，数据分析师都应仔细检查数据集，并检查给定数据集中是否存在异常/离群值。可以说，异常检测是所有机器学习/深度学习任务中必不可少的过程。
规则学习：
规则学习也称为关联学习，其主要目的是在大型数据集中找到两个或多个变量之间的关系。例如，亚马逊或沃尔玛等电子商务网站经常使用联想学习作为其核心功能之一。它有助于发现客户通常在其网站上购买的产品类型之间的关系。您还可以利用这些信息制定铁板钉钉的营销策略，以提高目标客户的业务量。规则学习是基于市场的分析和竞争对手分析的必要过程。
回归分析：
基于规则学习，可以进行一系列机器学习分析。回归分析就是其中之一。回归分析是在因变量和自变量之间寻找有意义的关系。任何数据集中都有两类变量：因变量和自变量。因变量（特征）是在某种形式的假设或规则下研究的变量。自变量，顾名思义，我们可以很容易地理解为在任务范围内（也就是数据分析）不依赖于任何其他变量的变量。回归分析主要用于根据给定的数据集预测或预报结果。
分类分析：
分类分析是基于规则学习的另一种分析形式。分类分析的主要目的是找出一组数据点（即数据集中的数据）属于哪个类别。例如，你知道网上有一个用于机器学习问题的泰坦尼克数据集吗？在该数据集中，我们的目标是用足够多的 "训练 "数据点来训练算法，并输入 "测试 "数据点，以找出该人是否幸存的结果。有了这些数据，你就可以对幸存的男性和女性进行分类，并根据性别对数据进行分类。
聚类分析：
聚类分析或多或少与分类分析相似，至少在核心功能上是如此。聚类分析的目的是将数据集中彼此相同的数据点组合成一个小 "簇"。例如，有三种形状：正方形、三角形和圆形。在数据集中，代表三种形状的数据是随机排列的。您可以使用任何聚类机器学习算法来找到代表每种形状的数据点的精确数量，并直观地给出结果。
可视化分析：
顾名思义，可视化分析就是找出两个或多个数据点之间关系的过程。这种分析还包括通过生成所需格式的报告来总结整个过程。这里的主要目的是创建一个可视化摘要，以表示整个数据集中必要的信息部分。
在所有这些分析中，共同的目标是找到两个数据之间的关系。数据挖掘就是在给定的数据集中找到数据之间的联系（模式），从而预测出具体可靠的结果，并在各自的终端进行开发。
与其他行业相比，数据挖掘是一种在 DevOps（开发人员运营）和 MLOps（机器学习运营）中更常见的流程。如今，数据挖掘以CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）的形式存在，其中包含六个阶段：
- 业务目标。
- 数据收集。
- 数据处理。
- 建模。
- 评估。
- 部署。
在这里，从数据收集到建模，数据挖掘都深入参与其中。尽管数据挖掘没有作为一个专门的流程提及，但它在 MLOps 和 DevOps 中扮演着比其他流程更重要的角色。
如上所述，数据挖掘在 MLOps 和 DevOps 中以三个重要步骤的形式存在：数据收集、数据处理和建模。数据处理步骤可以借助各种统计方法和手段。选择建模很容易，因为有许多建模算法可供选择。您需要将数据注入模型以获得结果。复杂繁琐的过程可能是数据收集。
如果数据是现成的，那么执行其他步骤应该是小菜一碟。但大多数情况下并非如此。您需要在线收集数据。这就是繁琐的地方。网上有数以亿计的数据，而您只需要与任务相关的数据。逐一获取数据是不可能的。您需要一种工具，它可以从目标来源收集数据，并以所需格式保存，这样您就可以在收集数据后处理所需的数据。这种工具就是 "网络抓取"。
网络抓取：它是什么？
网络搜索不仅仅是一种工具，它还是一种从目标源收集大量数据（以千兆字节或太字节为单位）的技术。网络搜索分为两个部分：Crawler 和 Scraper。Crawler 和 Scraper 是由 Python 等编程脚本构建的机器人。首先，Crawler 会查看目标源中的内容，然后将信息发送给 Scraper。根据 Crawler 提供的信息，Scraper 开始从原始内容中收集所需信息，并实时发送给用户。这个过程也被称为 "流式数据"。
网络搜索属于灰色地带。在一些国家，你可以毫无困难地进行网络搜刮。而在其他国家，如果没有安全措施，就不能进行网络搜刮。即使你是在搜刮公共数据，你也需要确保你不会以任何形式给数据的原始所有者带来伤害，你还需要找到一种方法在网络搜刮时隐藏你的 IP 地址。
怎样才能既不伤害数据所有者，又能隐藏自己的 IP 地址？
答案就是代理服务器。
代理服务器：什么是代理服务器？
代理服务器是位于您（客户端）和目标服务器（在线）之间的中间服务器。代理服务器不直接将您的请求和互联网流量路由到目标服务器，而是通过其服务器将流量和请求重新路由，然后发送到目标服务器。这种 "三方握手 "有助于掩盖你的 IP 地址，使你匿名上网。那么，这对网络搜索有什么帮助呢？
在网络搜刮中，你需要在短时间内向目标服务器发送大量请求，以便收集大量数据。但是，在短时间内向目标服务器发送大量请求不是人类的行为。目标服务器会将此视为红旗，并屏蔽你的 IP 地址。这会阻碍你的网络搜刮过程，但如果你将自己的 IP 地址隐藏得足够深，被屏蔽的概率就会很低。这就是代理服务器的最大优势。
哪种代理服务器最适合网络抓取？
ProxyScrape是网上最受欢迎、最可靠的代理服务提供商之一。三种代理服务包括专用数据中心代理服务器、住宅代理服务器和高级代理服务器。那么，哪种代理服务器最适合网络搜刮/数据挖掘呢？在回答这个问题之前，最好先了解一下每种代理服务器的特点。
专用数据中心代理最适合高速在线任务，如从不同服务器流式传输大量数据（就大小而言）以进行分析。这也是企业选择专用代理在短时间内传输大量数据的主要原因之一。
专用数据中心代理具有多种功能，如无限带宽和并发连接、便于通信的专用 HTTP 代理以及更安全的 IP 验证。专用数据中心的正常运行时间为 99.9%，在任何会话期间都能正常工作，您大可放心。最后但同样重要的是，ProxyScrape 提供优质的客户服务，将在 24-48 个工作小时内帮助您解决问题。
其次是住宅代理。住宅代理是每个普通消费者的首选代理。主要原因是住宅代理的 IP 地址与 ISP 提供的 IP 地址相似。这意味着从目标服务器获得访问其数据的许可会比平常更容易。
ProxyScrape住宅代理的另一个特点是轮换功能。旋转代理可以帮助您避免账户被永久封禁，因为住宅代理会动态更改您的 IP 地址，使目标服务器难以检查您是否在使用代理。
除此之外，住宅代理的其他功能还包括：无限带宽、并发连接、专用 HTTP/s 代理、随时会话代理（因为代理池中有 700 多万个代理）、用户名和密码验证以提高安全性，最后但并非最不重要的一点是能够更改国家服务器。您可以通过在用户名验证中附加国家代码来选择所需的服务器。
最后一种是高级代理。高级代理与专用数据中心代理相同。功能保持不变。主要区别在于可访问性。在高级代理中，代理列表（包含代理的列表）向ProxyScrape网络上的每个用户开放。这就是为什么高级代理的成本低于专用数据中心代理的原因。
那么，哪种代理服务器最适合数据挖掘呢？答案是 "住宅代理"。原因很简单。如上所述，住宅代理是一种旋转代理，这意味着您的 IP 地址会在一段时间内动态变化，这有助于在较短的时间内发送大量请求，从而欺骗服务器，而不会遭到 IP 屏蔽。接下来，最好是根据国家更换代理服务器。您只需在 IP 验证或用户名和密码验证的末尾添加国家 ISO_CODE。
常见问题：
常见问题：
1.什么是数据挖掘？
2.数据挖掘有哪些类型？
3.网络搜索是数据挖掘的一部分吗？
结论
数据是地球上最宝贵的资源之一。我们这一代人要想发展到更高水平，就需要数据。但只有有了数据，我们才能实现这个巨大的目标。如果有最佳实践和工具来解码这些数据并对其进行有意义的使用，那就最好不过了。
数据挖掘是解码数据的重要一步。它提供了数据之间的关联信息，以及我们如何利用这种关系来开发我们的技术。网络搜索有助于收集数据，并在解码数据方面起到催化剂的作用。建议在网络搜刮过程中使用代理服务器，特别是住宅代理服务器，以有效执行任务。
本文希望深入介绍数据挖掘以及网络刮削如何影响数据挖掘。