数据挖掘中的聚合

数据聚合是指从不同来源收集信息并以摘要格式呈现的过程，以便业务分析师可以对业务方案进行统计分析。收集的信息可以来自各种数据源，以将这些数据源汇总成数据分析的草案。这是任何企业组织迈出的重要一步，因为数据分析洞察的准确性在很大程度上取决于所用数据的质量。非常需要收集大量高质量的内容，以便能够产生相关的结果。数据聚合在任何企业组织的金融、产品、运营和营销策略中都起着至关重要的作用。聚合数据存在于数据仓库中，可以使人们解决各种问题，有助于解决来自数据集的查询。

在本文中，我们将讨论数据挖掘中的聚合、其过程、应用以及示例。

数据聚合是如何工作的？

如果数据集包含无法用于分析的无用信息，则需要进行数据聚合。在数据聚合中，数据集被汇总成有意义的信息，这有助于实现期望的结果并提升用户体验。数据聚合提供准确的测量值，例如总和、平均值和计数。收集和汇总的数据有助于业务分析师对客户进行人口统计研究及其行为。聚合数据有助于在客户提交报告后确定有关特定群体的有意义信息。借助数据聚合，我们还可以计算非数字数据的计数。通常，数据聚合是针对数据集进行的，而不是针对单个数据。

数据聚合示例

组织通常会收集有关其在线客户和网站访问者的信息。在此，数据聚合涉及客户人口统计和行为指标的统计数据，例如不同的客户年龄组和总交易次数。营销团队进行数据聚合，这有助于他们为用户与品牌的数字体验个性化消息、优惠等。它还有助于任何组织的 उत्पाद प्रबंधन团队了解哪些产品产生的收入更多，哪些不。聚合数据也由财务和公司高管使用，这有助于他们选择如何将预算分配给营销或产品开发策略。

这有助于确定购买特定产品的客户的平均年龄，这有助于业务管理团队找到该特定产品的目标年龄组。在数据聚合中，通常倾向于计算客户的平均年龄而不是单个客户的年龄。

计算一个国家或州选民投票率的值。这是通过计算特定地区候选人的总票数来实现的，而不是计算选民的个人记录。

数据聚合器

数据聚合器是指数据挖掘中用于从各种来源收集数据，然后处理数据并将其提取为草稿中可用信息的系统。它们通过充当代理来增强客户数据，发挥着至关重要的作用。它还有助于查询和交付过程，客户会请求有关特定产品的具体数据。营销团队进行数据聚合，这有助于他们为用户与品牌的数字体验个性化消息、优惠等。它还有助于任何组织的 उत्पाद प्रबंधन团队了解哪些产品产生的收入更多，哪些不。聚合数据也由财务和公司高管使用，这有助于他们选择如何将预算分配给营销或产品开发策略。

数据聚合器的工作原理

数据聚合器的工作可以分为三个阶段：

• 数据收集
• 数据处理
• 数据呈现

数据收集

顾名思义，数据收集就是从不同的来源收集数据。数据可以使用物联网 (IoT) 等方式提取，例如：

• 社交媒体互动
• 新闻头条
• 语音识别，如呼叫中心
• 浏览个人数据和设备历史记录

数据处理

一旦数据收集完毕，数据聚合器就会确定原子数据并对其进行聚合。在数据处理技术中，数据聚合器使用人工智能或机器学习技术中的众多算法，它还利用统计学方法进行处理，如预测分析。

数据呈现

在此步骤中，将汇总收集到的信息，提供期望的统计输出和准确的数据。

选择自动或手动数据聚合器

数据聚合也可以手动进行。当一个人，任何初创公司开始时，都可以选择手动聚合器，使用 Excel 表格并创建图表来管理绩效、营销和预算。

数据聚合是一个成熟的组织，它使用中间件，通常是第三方软件，通过各种营销工具自动实现数据。但在处理大型数据集的情况下，需要数据聚合器系统，因为它能提供准确的结果。

数据聚合的类型

数据聚合可以分为两种不同的类型：

1. 时间聚合
2. 空间聚合

时间聚合

时间聚合为单个资源在定义的时间段内提供数据点。

空间聚合

空间聚合为各种资源组在定义的时间段内提供数据点。

数据聚合过程的时间间隔

报告期

报告期是指用于展示信息的收集期。它可以是数据点聚合过程或原始数据。例如，信息在一个网络设备的指定时期内被收集并处理成摘要格式。因此，报告期将为一天。

轮询期

轮询期是指对资源进行数据采样的频率。例如，如果资源组可以每 5 分钟轮询一次，则意味着每个资源的每个数据点将每 5 分钟生成一次。轮询和粒度属于空间聚合。

粒度

粒度是指收集信息进行聚合的时间段。例如，计算特定资源在 6 分钟内收集的数据点的总和。因此，粒度为 6 分钟。粒度值可以从分钟到月不等，取决于报告时间，它在粒度中起着至关重要的作用。

数据聚合的应用

以下是数据聚合的一些重要应用：

金融和投资领域的数据聚合

金融和投资领域主要根据替代数据来制定建议。这些数据中有很大一部分来自新闻，因为投资者必须及时了解最新的金融和行业趋势。因此，金融机构可以使用数据聚合来收集头条新闻和相关新闻，并使用这些数据进行预测分析。与工业和金融行业相关的市场信息可以免费在新闻网站上找到，但它们分布在多个网站上。手动从每个网站收集数据非常困难，并且由于数据丢失可能导致数据集不可靠。

零售行业的数据聚合

数据聚合在零售和电子商务行业中发挥着至关重要的作用，例如竞争性价格监控。竞争性价格监控是营销人员在电子商务和零售领域取得成功的有用工具。组织需要了解他们的竞争对手。因此，他们更倾向于收集有关其竞争对手的产品、促销和价格的信息。与竞争对手网站相关的数据是从其产品所在的其他网站提取的。必须从每个相关来源聚合数据，才能获得有关竞争性网站的正确信息。

旅游行业的数据聚合

数据聚合在旅游行业有巨大的应用，包括竞争性价格监控、获得市场洞察、客户行为分析以及为其在线旅游网站捕获服务图像和描述。旅游行业需要关注不断变化的旅行成本和酒店可用性。他们还必须关注热门目的地，并以诱人的优惠吸引目标受众。与旅游业相关的数据散布在互联网上的多个地方；手动收集数据是一项艰巨的任务。在这里，数据提取和聚合服务应运而生。