数据分析与挖掘：商协会的决策利器

现如今，大数据始可谓是终是作为“互联网+”深入过程中的最火最热的关键词之一了，而大家常常提到的数据分析，大多涉及到是狭义的。其实数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，互相有侧重点但是又各有不同。#协伴 #怎么服务好商协会会员 #商协会管理平台如何应用 #行业协会网站#商协会会员管理系统软件#数字化转型

在商协会调研的过程当中，我们发现有两类商协会是最辛苦且最容易迷失的，第一类是拥有众多会员单位，但是繁琐且小而多的事物，容易逐步耗费现有内部人员的心力，另一种则是想要做好却没有可持续增长或告诉发展路径的商协会。

无论是那种，都源于忽略了一个事情：数据分析与挖掘，即一套完整的商协会数据质量管理体系，那今天我们就来深入探讨如何从海量的数据中挖掘出有价值的知识，为商协会的决策提供有力支持。

常规来讲，数据挖掘的任务大致可以归纳为三个点：描述现状、找出原因、预测未来。我们可以应用描述性统计分析、聚类分析、因果分析等技术，从数据中提取有用的知识。比如通过聚类分析，将会员进行通过类比分类，从而有利于针对不同的分类制定相应的商业策略。通常我们可以按照这8大方法进行实施数据挖掘：

数据收集（从各种来源获取数据，包括会员信息、市场调查、商业活动等）、数据清洗（去除无效和错误的数据，确保数据的准确性和可靠性）、数据特征化（将数据进行转换和处理，使其能够更好地适应建模和分析）、建立模型（利用合适的数据挖掘算法，建立能够描述数据特征的模型），前面这三点属于重中之重，后面几点对于实施才能不偏不倚，模型打分（使用一定的方法对模型进行评估，确定其准确性和可靠性）、模型验证：（验证模型的预测能力和可靠性，确保其能够用于实际的决策过程）、模型实施（将模型应用于实际的决策过程中，产生有价值的知识和洞察）、正优化模型（根据实际应用效果，对模型进行修正和优化，提高其性能和准确性）。找准以上几点工作流，才能真正发挥出数据挖掘得真正作用。

而在选择数据挖掘技术时，如何根据商协会内部自身的发展情况，进行实际权衡与抉择是我们在一开始需要慎重考虑的，因此在前期，对于商协会来说，选择简单易行且高效的数据挖掘技术更为合适，在后期的发展中在逐步深入较为适宜。

从数据认知到数据的挖掘与分析，很重要两件事情是对内推进商协会的数据分析流的清晰度，对外推进潜在会员单位的认知流程。这也决定了构建一个专业数据分析团队的必要性，能对于数据挖掘有一定的个认知，并且能从海量的数据中提取有价值的信息。数据挖掘，相对于数据分析来说，量级会更高一些，通常处理人士的专业程度也会相应更高。它是一个从大量数据里深挖，来得到有价值的信息，使用到的方法有统计学，人工智能，机器学习等等。

对于在商协会而言，这些数据可能包括会员信息、商业活动、市场趋势等。通过深入挖掘这些数据，我们可以发现潜在的商机和问题，为商协会的决策提供依据。

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