数据挖掘中的聚合

数据挖掘中的聚合是查找、收集和以汇总格式呈现数据的过程，以执行业务计划的统计分析或人类模式分析。当从各种数据集中收集大量数据时，收集准确的数据以提供重要的结果至关重要。数据聚合有助于在营销、财务、产品定价等方面做出审慎的决策。使用统计摘要替换聚合数据组。数据仓库中存在的聚合数据可以帮助人们解决合理的问题，这反过来又可以减少解决数据集查询的时间压力。

本文将解释数据挖掘中的聚合、它们的过程及其应用。

数据聚合如何工作：

当整个数据集是无用的信息并且不能用于分析时，需要进行数据聚合。因此，数据集被总结为有用的聚合，以获得理想的结果，并增强用户体验或应用程序本身。它们提供汇总测量值，例如总和、计数和平均值。汇总数据有助于对客户及其行为模式进行人口统计研究。汇总数据有助于在编写为报告后找到有关组的有用信息。它还有助于数据沿袭来理解、记录和可视化数据，这反过来又有助于追踪数据分析中错误的根本原因。没有特别需要聚合元素是数字。我们还可以找到非数字数据的计数。必须对一组数据进行聚合，而不是基于单个数据。

汇总数据示例：

查找购买特定产品的客户的平均年龄，这有助于找出该特定产品的目标年龄组。不是与单个客户打交道，而是计算客户的平均年龄。
按国家/地区查找消费者数量。这可以增加在有更多买家的国家的销售额，并帮助公司加强在买家较少的国家的营销。这里也考虑了一个国家的一组买家，而不是单个买家。
通过收集在线买家的数据，公司可以分析消费者的行为模式、产品的成功率，从而帮助营销和财务部门找到新的营销策略和规划预算。
找出一个州或国家的选民投票率的价值。它是通过计算特定地区候选人的总票数而不是计算个人选民记录来完成的。

数据聚合器：

数据聚合器是数据挖掘中的一个系统，它从众多来源收集数据，然后处理数据并将它们重新打包成有用的数据包。他们通过充当代理，在改善客户数据方面发挥着重要作用。它有助于客户请求有关特定产品的数据实例的查询和交付过程。聚合器向客户提供产品的匹配记录。因此，客户可以购买匹配记录的任何实例。

数据聚合器的工作：

数据聚合器的工作

数据聚合器的工作分三个步骤进行：

数据收集：从庞大的数据库中收集不同数据集的数据。可以使用 IoT（物联网）提取数据，例如
- 社交媒体中的通信
- 像呼叫中心一样的语音识别
- 新闻标题
- 浏览设备的历史记录和其他个人数据。
数据处理：收集数据后，数据聚合器找到原子数据并聚合。在处理技术中，聚合器使用来自人工智能或机器学习技术领域的各种算法。它还结合了统计方法来处理它，比如预测分析。这样，可以从原始数据中提取各种有用的见解。
数据呈现：在处理步骤之后，数据将采用汇总格式，可以提供具有详细和准确数据的理想统计结果。

手动或自动数据聚合器的选择：

数据聚合也可以通过手动方法完成。当一个人创办一家新公司时，可以通过使用 Excel 表格和创建图表来管理绩效、预算、营销等来选择手动聚合器。

一家成熟公司的数据聚合需要中间件，这是一种使用营销工具自动实施数据的第三方软件。

但是当遇到大型数据集时，需要一个 Data Aggregator 系统来提供准确的结果。

数据聚合的类型：

数据聚合的类型

时间聚合：它为定义的时间段内的单个资源提供数据点。
空间聚合：它为一组资源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：为呈现而收集数据的时期。它可以是数据点聚合过程，也可以是简单的原始数据。例如，在一天的时间内从网络设备收集数据并将其处理为汇总格式。因此，报告期为一天。
粒度：收集数据以进行聚合的时间段。例如，查找在 10 分钟内收集的特定资源的数据点总和。这里的粒度是 10 分钟。根据报告周期，粒度值可能会因分钟而异。
轮询周期：对资源进行数据采样的频率。例如，如果资源组可以每 7 分钟轮询一次，这意味着每个资源的数据点每 7 分钟生成一次。轮询周期和粒度属于空间聚合。

数据聚合的应用：

数据聚合用于涉及大量数据集的许多领域。它有助于在营销或财务管理方面做出富有成效的决策。它有助于产品的规划和定价。
有效使用数据聚合有助于创建营销方案。例如，如果公司在特定平台上进行广告活动，他们必须深入分析数据以提高销售额。聚合可以帮助分析活动或特定群组或特定渠道/平台的相应时间段内的执行情况。这可以分三个步骤完成，即提取、转换、可视化。

SaaS 应用程序中的数据分析工作流程。

通过监控有竞争力的价格，数据聚合在零售和电子商务行业发挥着重要作用。在这个领域，跟踪其同行公司是必须的。就像一家公司应该收集其他公司的定价、报价等详细信息，以了解其竞争公司在做什么。这可以通过聚合来自单一资源（如其竞争对手网站）的数据来完成。
数据聚合在旅游业中发挥着重要作用。它包括对竞争对手的研究和获取营销情报以接触人们，从他们的旅游网站捕获图像。它还包括客户情绪分析，有助于根据语言分析找到情绪和满意度。该领域的数据聚合失败可能导致旅游公司的增长下降。
出于业务分析的目的，可以将数据汇总为摘要格式，以帮助公司负责人做出正确的决策以满足客户的需求。它有助于检查人群。

使用 Web 数据集成 (WDI) 进行数据聚合：

Web 数据集成 (WDI) 是数据挖掘领域的一项耗时性质，将来自不同网站的数据聚合到单个工作流中。通过使用 WDI，聚合数据所需的时间可以分解为几分钟，从而提高准确性，从而防止人为错误。通过遵循不同领域提供的用例，公司可以从其他站点提取数据，以提高效率和准确性。可以在公司需要的任何地方随时随地完成。 WDI 中内置的质量控制有助于提高准确性。它不仅聚合而且清理数据，还以有用的形式准备数据以进行数据集成或分析。如果一家公司想要准确地处理数据，WDI 是必然的选择。