在数据分析行业中，数据挖掘是一种发现规律的手段。在传统行业中，数据挖掘是一个过程十分冗长的东西，在数据获取中数据挖掘就成了企业中的一项重要工作。很多数据挖掘师在进行数据挖掘工作的时候往往会感觉吃力，感觉自己的数据挖掘能力不够好，想要提高数据挖掘能力，那么怎么提高数据挖掘能力呢？下面我们就给大家讲一讲。
提高数据挖掘工作有很多方面，比如挖掘引擎数据准备、训练方法、迭代方式、产品思维等方面，下面我们就根据这些方面进行给大家讲述这些内容。
要想提高数据挖掘能力，就需要我们打造全流程挖掘引擎，在很多企业中的机器学习平台逐步形成了一个自有生态，其机器学习引擎一般是跟企业的整个IT环境无缝集成的，无论是在数据准备、数据输入、算法选择、模型训练、模型输出或是生产部署等各个阶段。而商用的数据挖掘引擎则一般只能做点的事情，强调的是算法的多样选择及模型训练的可视化体验，在数据准备、数据输入、模型输出、生产发布等数据挖掘的其它阶段是游离在之外的，需要跟企业的数据环境进行交互才能完成一个数据挖掘过程，而这些交互一般不是自动的，也不具备可视化能力，这造成了整个数据挖掘流程的割裂，而企业在这些阶段花费的代价是很大的。所以我们就需要开发一种新的方案去解决这个问题。
就目前而言，随着一般算法使用门槛的降低，当前商用挖掘引擎都在朝着人工智能算法和海量计算平台化方向转变，但其并不会变得更敏捷，因为整个流程仍然是割裂的。这种问题怎么解决呢？有两种方法，第一种就是把全部数据上云，第一种就是自己定制，也就是说
将通用的数据挖掘引擎跟企业自身的数据开发管理平台无缝集成，复用原有企业的数据开发整个流程，这种方案的价值点就在于以企业的数据开发流程为核心，而不是数据挖掘为核心，数据挖掘只是作为一个组件集成进来，最大限度的复用原有数据管理的能力。所以说，企业使用商用数据的时候还需要考虑其开放性，这样才能够避免这些事情。
在这篇文章中我们给大家解答了提高数据挖掘能力的其中一种，而提高数据挖掘能力的方法有很多，我们会在下一篇文章中继续给大家讲解这些知识。欢迎大家关注我们，精彩内容不容错过。
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