产品的数据挖掘与分析
来源：引流技巧
编辑：引流技巧
时间：2025-09-03
产品运营经常会涉及到数据分析，从某种意义上而言，也是一个以数据价值为结果导向的过程。
1、
很多关于数据挖掘的帖子和文章都在强调工具、算法和架构等，但其实这些都不是数据挖掘的核心，数据挖掘的最重要的环节如下：
数据来源：通过无论是公开的数据还是合作方式、第三方的方式获得数据；
获取标签：对标的物无论是用户、商品、文章分析，以获取足够定义这些标的物的标签，并对标签进行指标化和定义权重，通过这些标签对；
定义特征：通过标的物的个体画像以及标的物间的关系定义个体和整体的特征；
评估模型：通过定义的特征定义并评估一系列数据模型；
应用模型：模型数据可视化、基于有效模型数据价值应用。
2、
为什么把数据挖掘和数据分析放在一起说，是因为数据挖掘本身是一个数据应用化的过程，而应用化的过程某种意义上就是一个数据分析的过程，而这个数据分析可以是人为定义的、AI人工智能辅助的等等。
所以，我们可以暂且这样定数据挖掘和数据分析的关系：通过不断优化的数据分析方法，并利用数据挖掘才能够得出数据应用价值的最大化的结果。
数据挖掘是数据价值结果导向的过程集合，而数据应用价值到底有多大？者就是通过数据分析来评估的，其来自于数据分析的过程以及得出的结论。
3、
数据挖掘并不局限。就狭义而言，它就是一个在海量数据中挖掘数据价值的过程；而就广义而言，只要是有数据来源的，并能够通过数据分析方法论得到一数据价值结果为导向的过程，都可以称作数据挖掘。
4、
产品运营经常会涉及到数据分析，从某种意义上而言，也是一个以数据价值为结果导向的过程：
数据来源：产品运营过程中的产生和收集的一系列数据，如图：
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