Mitä on tiedonlouhinta?

Tiedonlouhinta koostuu useista vaiheista, tiedonkeruusta visualisointiin, hyödyllisen tiedon poimimiseksi massiivisista tietojoukoista. Tiedonlouhintatekniikoita käytetään tuottamaan kuvauksia ja ennusteita kohdedatajoukosta, kuten edellä on käsitelty. Datatieteilijät käyttävät malleja, yhteyksiä ja korrelaatioita datan kuvaamiseen. He käyttävät myös luokittelu- ja regressioalgoritmeja datan luokitteluun ja klusterointiin sekä poikkeavien arvojen tunnistamiseen käyttötapauksissa, kuten roskapostin havaitsemisessa.

Tavoitteiden asettaminen, tiedonkeruu ja -valmistelu, tiedonlouhinta-algoritmien toteuttaminen sekä tulosten arviointi ovat tiedonlouhinnan neljä keskeistä vaihetta.

1. Tavoitteiden asettaminen:

Tämä saattaa olla tiedonlouhintaprosessin vaikein osa, ja monet yritykset sivuuttavat tämän tärkeän vaiheen. Datatieteilijöiden ja liiketoiminnan sidosryhmien on tehtävä yhteistyötä liiketoimintahaasteen määrittelemiseksi, mikä ohjaa tiettyyn projektiin liittyviä datakyselyjä ja parametreja. Analyytikkojen saattaa olla tarpeen tehdä lisätutkimuksia liiketoimintakontekstin täydelliseksi ymmärtämiseksi.

2. Tiedonkeruu ja -valmistelu:

Kun ongelman laajuus on määritelty, datatieteilijät voivat helpommin määritellä, mikä tietojoukko auttaa heitä vastaamaan keskeisiin liiketoimintakysymyksiin. He siivoavat datan keräämisen jälkeen poistamalla kaikki häiriöt, kuten kaksoiskappaleita, puuttuvia lukuja ja poikkeavia arvoja. Tietojoukon mukaan saatetaan tarvita lisävaihe dimensioiden määrän vähentämiseksi, sillä liian monet ominaisuudet voivat hidastaa myöhempiä laskelmia. Optimaalisen tarkkuuden varmistamiseksi missä tahansa mallissa datatieteilijät pyrkivät säilyttämään tärkeimmät ennustajat.

3. Tiedonlouhinta-algoritmien toteuttaminen:

Datatieteilijät voivat tarkastella kiinnostavien datayhteyksien, kuten peräkkäisten mallien, assosiaatiosääntöjen tai korrelaatioiden, tutkimista tutkimustyypin mukaan. Vaikka korkean esiintymistiheyden mallit tarjoavat laajemman käyttövalikoiman, datavariaatiot voivat joskus olla kiehtovampia paljastaen mahdollisia petosvyöhykkeitä.

4. Tulosten arviointi:

Kun data on koottu, tulokset on tutkittava ja ymmärrettävä. Tulosten viimeistelyssä niiden tulee olla päteviä, ainutlaatuisia, arvokkaita ja helposti ymmärrettäviä. Kun tämä kriteeri täyttyy, organisaatiot voivat hyödyntää näitä tietoja kehittääkseen uusia strategioita, jotka auttavat niitä saavuttamaan tavoitteensa.

Tiedonlouhinnan käyttö: Televiestintä, media ja teknologia

Täydellä kilpailulla täytetyllä markkinalla vastaukset löytyvät usein asiakastiedoistasi. Analyyttiset mallit voivat auttaa televiestintä-, media- ja teknologiayrityksiä ymmärtämään suuria asiakastietojoukkoja, jolloin ne voivat ennustaa asiakkaiden käyttäytymistä ja tarjota erittäin kohdennettuja ja relevantteja mainoksia.

Valmistussektori

Ongelmien varhainen diagnosointi, laadunvarmistus ja brändiarvon investoinnit ovat kaikki kriittisiä, samoin kuin toimitussuunnitelmien sovittaminen kysyntäarvioihin. Valmistajat voivat ennustaa kulumisen ja tuotantolaitteiden huollon , mikä mahdollistaa käyttöajan maksimoinnin ja tuotantoaikataulun pitämisen.

Koulutus

Opettajat voivat ennustaa oppilaiden suorituksia ennen kuin he astuvat luokkahuoneeseen käyttämällä yhtenäisiä, datapohjaisia näkemyksiä oppilaiden kehityksestä ja suunnitella interventiotekniikoita pitääkseen heidät oikealla kurssilla. Tiedonlouhinta mahdollistaa opettajille pääsyn oppilastietoihin, menestystasojen ennakoimisen sekä sellaisten lasten tai oppilasryhmien tunnistamisen, jotka tarvitsevat lisätukea.

Vakuutus

Vakuutusyhtiöt pystyvät käsittelemään vaikeita haasteita, kuten petoksia, vaatimustenmukaisuutta, riskienhallintaa ja asiakaspoistumaa analyyttisellä asiantuntemuksella. Yritykset ovat käyttäneet tiedonlouhintatekniikoita parantaakseen tuotteiden hinnoittelua eri liiketoimintalinjoilla ja löytääkseen uusia tapoja tarjota kilpailukykyisiä tuotteita olemassa olevalle kuluttajakannalleen.

Pankkitoiminta

Pankit voivat käyttää automatisoituja algoritmeja ymmärtääkseen paremmin asiakaskantaansa ja miljoonia transaktioita, jotka muodostavat rahoitusjärjestelmän. Rahoituspalveluyritykset voivat käyttää tiedonlouhintaa saadakseen paremman käsityksen markkinariskeistä, havaitsemaan petoksen nopeammin, hallitsemaan sääntelyvaatimustenmukaisuustehtäviä ja maksimoimaan markkinointikulujen tuoton.

Vähittäiskauppa

Koska se kerää valtavia määriä dataa myynnistä, asiakkaiden ostohistoriasta, tuotteiden kuljetuksesta, kulutuksesta ja palveluista, tiedonlouhinnalla on paljon sovelluksia vähittäiskauppateollisuudessa. Internetin kasvavan helppouden, saatavuuden ja suosion vuoksi on loogista, että kerätyn datan määrä kasvaa merkittävästi. Suuret asiakastietokannat voivat auttaa sinua parantamaan yhteyksiä, optimoimaan markkinointikampanjoita ja arvioimaan myyntiä paljastamalla piilotettua asiakastietämystä. Jälleenmyyjät voivat tarjota kohdennetumpaa markkinointia – ja löytää tarjouksen, joka vaikuttaa eniten asiakkaisiin – tarkempien datamallien ansiosta.

Tiedonlouhinnan tekniikat

Tiedonlouhinta on erityisen tehokasta, kun se käyttää yhtä tai useampaa seuraavista tekniikoista:

1. Mallien seuranta

Mallien havainnointi. Mallien löytämisen oppiminen tietojoukoistasi on yksi tiedonlouhinnan perustavimmista lähestymistavoista. Tämä on usein tietojesi ajoittaisen poikkeaman tunnistamista tai tietyn muuttujan ebbe-ja-virtaa ajan kuluessa. Voit esimerkiksi huomata, että tietyn tuotteen myynti kasvaa heti ennen lomia, tai että lämpimämpi sää houkuttelee lisää kävijöitä verkkosivustollesi.

2. Luokittelu

Luokittelu on kehittyneempi tiedonlouhintamenetelmä, joka edellyttää erilaisten ominaisuuksien ryhmittelyä tunnistettaviin ryhmiin, joita voit sitten käyttää lisäjohtopäätösten tekemiseen tai tietyn tehtävän suorittamiseen. Tässä Klassifier tulee erittäin hyödylliseksi. Klassifier auttaa luokittelemaan tekstiä ja dataa tietojen saamiseksi. Saatat pystyä merkitsemään yksittäiset kuluttajat 'matalan', 'keskitason' tai 'korkean' luottoriskin kategorioihin heidän taloudellista taustaansa ja ostohistoriaansa koskevien tietojen perusteella. Näitä luokituksia voitaisiin sitten käyttää oppimaan vielä enemmän noista asiakkaista.

3. Ennustaminen

Koska sitä käytetään ennustamaan tulevaisuudessa nähtävien tietojen tyyppejä, ennustaminen on yksi tärkeimmistä tiedonlouhintamenetelmistä. Monissa tilanteissa pelkästään aiempien suuntausten huomaaminen ja ymmärtäminen riittää antamaan kohtuullisen ennusteen siitä, mitä tulevaisuudessa tapahtuu. Voit esimerkiksi tarkastella kuluttajan luottohistoriaa ja aiempia transaktioita nähdäksesi, onko hän tulevaisuudessa luottoriski.

4. Poikkeavien arvojen havaitseminen

Anomalioiden havainnointi (tunnetaan myös poikkeavien arvojen havaitsemisena) on poikkeuksellisten asioiden, tapahtumien tai havaintojen tunnistamisprosessi, joka herättää epäilyksiä poikkeamalla merkittävästi muusta datasta. Poikkeavia arvoja on kahta tyyppiä: univariaattiset ja monimuuttujaiset. Univariaattiset poikkeavat arvot voidaan havaita tarkastelemalla arvojakaumaa yhdessä ominaisuusavaruudessa. N-ulotteisessa avaruudessa monimuuttujaiset poikkeavat arvot voidaan havaita (n-piirteistä). Ihmisaivot kamppailevat jakaumien tarkastelussa n-ulotteisissa avaruuksissa, minkä vuoksi meidän on koulutettava malli tekemään se puolestamme.

Klassifier ja tiedonlouhinta

Tiedonlouhinnasta on tullut hyvin tärkeää nykytilanteessa. Teknologinen maailma on ottanut vallan, ja Klassifierin avulla voit myös olla osa tätä maailmaa. Voimme auttaa sinua kvalitatiivisen datan analysoinnissa. Klassifier on verkossa toimiva tekstianalyysialusta, jossa on yksinkertaisia tekoälyominaisuuksia, jotka auttavat sinua pääsemään alkuun kvalitatiivisen datan kanssa heti nyt. Automatisoitujen ominaisuuksien ja koneoppimisen avulla voit analysoida mitä haluat. Jätä toistuvat tehtävät meille ja luo kanssamme malli tänään helpottaaksesi työtäsi ja saadaksesi kaiken irti tuotepalautedatasta, jonka voit saavuttaa.

Rekisteröidy tänään Tai Varaa ilmainen demo Klassifierin kanssa oppiaksesi lisää.