企业信息化建设不断完善、互联网技术应用愈加广泛，使得数据在过去十几年里保持指数级增长，物联网技术的全面应用，将更加推波助澜。 面临日益增长的数据处理压力，企业数据存储、处理技术也不断升级换代，从大型商业数据库，到数据仓库，再到分布式的数据中心。
但数据本身无法直接发挥价值，海量数据背后隐藏的规律和知识才是大数据价值所在。如何从中及时发现有用的知识，辅助业务优化及决策并转化为价值呢？ 数据挖掘技术应运而生，数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信 息和知识的过程。
数据挖掘并不是一门独立的学科，从业务问题出发，实现预期目标有赖于业务理解、概率统计知识及数据预处理、算法选型、参数调优、模型评估等方法的有机融合。 同时，人工智能、机器学习、模式识别、计算机视觉、专家系统等分支领域也在快速发展，多数企业仅靠现有人员和技术难以突破，数据资产价值大打折扣。
云弘科技扎根行业大数据挖掘实践，探索形成数据挖掘方法体系
我们以业务理解为基础，以问题为导向，从业务具象到模型抽 象细化应用场景，调研数据支撑现状，综合评估数据质量及获取成本，科学开展算法选型，制定模型评估标准。
根据数据准备方案抽取原始数据，校验数据质量，并借助统 计描述、可视化等方法进行数据探索，选取合适方法完成数据清洗、属性构造、归一化处理、数据集成等步骤。
基于客户诉求，选择商业化软件或开源语言，完成 算法模型构建/配置，训练模型，业务顾问与技术专家联合完成算法调优及模型评估，保证模型先进性及业务可解释性。
部署算法将模型应用于业务实践，对模型的应用效果及 时跟踪评估，根据成效完成模型调整和优化，编制模型应用手册，并组织用户培训，保证模型持续应用及后续维护。
云弘科技数据挖掘团队多年深耕电力行业，建立了良好的服务品牌和信誉，积累了深厚的专业技术。有机融合业务知识、管理学、数学、统计等多学科，应用Python、R、SPSS Modeler、Echarts等工具，有效帮助客户发掘利用数据价值。
