Hvad er datamining?

Datamining indebærer en række faser, fra dataindsamling over visualisering til udtrækning af nyttig information fra massive datasæt. Datamining-teknikker bruges til at producere beskrivelser og forudsigelser om et mål-datasæt, som beskrevet ovenfor. Mønstre, forbindelser og korrelationer bruges af dataforskere til at beskrive data. De anvender også klassificerings- og regressionsalgoritmer til at klassificere og gruppere data samt identificere outliers til anvendelsestilfælde som spamdetektering.

Fastsættelse af mål, dataindsamling og -forberedelse, implementering af datamining-algoritmer og evaluering af resultater er de fire nøglefaser i datamining.

1. Fastsættelse af mål:

Dette er muligvis det sværeste element i datamining-processen, og mange virksomheder overser denne afgørende fase. Dataforskere og forretningsinteressenter skal samarbejde om at fastslå forretningsudfordringen, som vil vejlede dataforespørgsler og parametre for et specifikt projekt. Analytikere kan have brug for at udføre yderligere undersøgelser for fuldt ud at forstå forretningskonteksten.

2. Dataindsamling og -forberedelse:

Når problemets omfang er fastlagt, kan dataforskere lettere afgøre, hvilken samling af data der vil hjælpe dem med at besvare de væsentlige forretningsspørgsmål. De renser dataene efter indsamlingen og fjerner støj som dubletter, manglende tal og outliers. Et yderligere trin kan være nødvendigt afhængigt af datasættet for at reducere antallet af dimensioner, da for mange funktioner kan forsinke efterfølgende beregninger. For at sikre optimal præcision i en model vil dataforskere forsøge at bevare de vigtigste prædiktorer.

3. Implementering af datamining-algoritmer:

Dataforskere kan undersøge interessante dataforbindelser, såsom sekventielle mønstre, associationsregler eller korrelationer, afhængigt af forskningstypen. Mens højfrekvente mønstre tilbyder et bredere anvendelsesområde, kan datavariationer til tider være mere fascinerende og afsløre potentielle svindelområder.

4. Evaluering af resultater:

Efter at dataene er aggregeret, skal resultaterne undersøges og forstås. Når det kommer til at færdiggøre resultater, bør de være gyldige, unikke, værdifulde og lette at forstå. Når dette kriterium er opfyldt, kan organisationer bruge disse oplysninger til at udvikle nye strategier, der hjælper dem med at nå deres mål.

Brug af datamining: Telekommunikation, medier og teknologi

På et overfyldt marked med hård konkurrence findes svarene ofte i dine kundedata. Analytiske modeller kan hjælpe telekommunikations-, medie- og teknologivirksomheder med at forstå store mængder kundedata, så de kan forudsige kundeadfærd og levere målrettede og relevante annoncer.

Fremstillingssektoren

Tidlig diagnosticering af problemer, kvalitetssikring og investering i brandværdi er alle afgørende, ligesom tilpasning af forsyningsplaner til efterspørgselsprognoser. Producenter kan forudsige slitage og vedligeholdelse af produktionsudstyr , hvilket giver dem mulighed for at maksimere oppetiden og holde produktionslinjen på skema.

Uddannelse

Undervisere kan forudsige elevernes præstationer, inden de træder ind i klasseværelset, ved hjælp af ensartede, datadrevne perspektiver på elevernes udvikling og planlægge interventionsstrategier for at holde dem på rette spor. Datamining giver undervisere mulighed for at få adgang til elevdata, forudsige succesniveauer og identificere børn eller grupper af elever, der kræver ekstra hjælp.

Forsikring

Forsikringsselskaber kan håndtere vanskelige udfordringer som svindel, compliance, risikostyring og kundefrafald med analytisk ekspertise. Virksomheder har brugt datamining-teknikker til bedre at prissætte produkter på tværs af forretningslinjer og opdage nye måder at tilbyde konkurrencedygtige produkter til deres eksisterende kundebase.

Bankvirksomhed

Banker kan bruge automatiserede algoritmer til bedre at forstå deres kundebase og de milliarder af transaktioner, der udgør det finansielle system. Finansielle servicevirksomheder kan bruge datamining til at opnå en bedre forståelse af markedsrisici, opdage svindel hurtigere, håndtere regulatoriske compliance-opgaver og maksimere afkastet af deres marketingudgifter.

Detailhandel

Da det indsamler en stor mængde data fra salg, kunders købshistorik, produkttransport, forbrug og tjenester, har datamining mange anvendelsesmuligheder i detailbranchen. På grund af internettets stigende bekvemmelighed, tilgængelighed og popularitet er det kun logisk, at mængden af indsamlede data fortsat vil vokse betydeligt. Store kundedatabaser kan hjælpe dig med at styrke relationer, optimere marketingkampagner og estimere salg ved at afsløre skjult kundeintelligens. Detailhandlere kan tilbyde mere fokuseret markedsføring – og finde det tilbud, der har den største indvirkning på kunderne – takket være mere præcise datamodeller.

Datamining-teknikker

Datamining er særligt effektiv, når den anvender en eller flere af følgende teknikker:

1. Sporing af mønstre

Observation af mønstre. At lære at opdage mønstre i dine datasæt er en af de mest grundlæggende tilgange til datamining. Dette er ofte identificeringen af en periodisk afvigelse i dine data eller ebb og flow af en bestemt variabel over tid. For eksempel kan du opdage, at salget af et bestemt produkt stiger umiddelbart før helligdagene, eller at varmere vejr tiltrækker flere besøgende til din hjemmeside.

2. Klassificering

Klassificering er en mere avanceret datamining-teknik, der kræver, at du grupperer forskellige attributter i genkendelige grupper, som du derefter kan bruge til at drage yderligere konklusioner eller udføre en specifik opgave. Det er her, Klassifier kommer til at være meget praktisk. Klassifier hjælper med at klassificere tekst og data for at få indsigt. Du kan muligvis betegne individuelle forbrugere som 'lav', 'mellem' eller 'høj' kreditrisiko baseret på data om deres økonomiske baggrunde og købshistorik. Disse klassifikationer kan derefter bruges til at lære endnu mere om disse kunder.

3. Forudsigelse

Da det bruges til at forudsige de typer data, du vil se i fremtiden, er forudsigelse en af de vigtigste datamining-tilgange. I mange tilfælde er det tilstrækkeligt blot at bemærke og forstå tidligere tendenser for at give en rimelig forudsigelse af, hvad der vil ske i fremtiden. For eksempel kan du se på en forbrugers kredithistorik og tidligere transaktioner for at vurdere, om de udgør en kreditrisiko i fremtiden.

4. Outlier-detektion

Anomalidetektion (også kendt som outlier-detektion) er processen med at identificere usædvanlige ting, hændelser eller observationer, der vækker mistanke ved at afvige kraftigt fra resten af dataene. Der er to typer outliers: univariate og multivariate. Univariate outliers kan detekteres, når man ser på en fordeling af værdier i et enkelt feature-rum. I n-dimensionelt rum kan multivariate outliers detekteres (af n-funktioner). Den menneskelige hjerne har svært ved at se på fordelinger i n-dimensionelle rum, og det er grunden til, at vi er nødt til at træne en model til at gøre det for os.

Klassifier og datamining

Datamining er blevet meget vigtigt i den nuværende situation. Den teknologiske verden har taget over, og med Klassifier kan du også blive en del af denne verden. Vi kan hjælpe dig, når det kommer til at analysere de kvalitative data. Klassifier er en online tekstanalyseplatform med enkle AI-funktioner, der hjælper dig med at komme i gang med de kvalitative data nu. Med automatiserede funktioner og maskinlæring kan du analysere, hvad du ønsker. Overlad de gentagne opgaver til os, og opret en model med os i dag for at lette dit arbejde og få mest muligt ud af de produktfeedbackdata, du kan opnå.

Tilmeld dig i dag Eller Book en gratis demo Med Klassifier for at lære mere.