Wat is datamining?

Datamining omvat een reeks fasen, van dataverzameling via visualisatie tot het extraheren van nuttige informatie uit enorme datasets. Dataminingtechnieken worden gebruikt om beschrijvingen en voorspellingen over een doeldataset te produceren, zoals hierboven besproken. Patronen, verbindingen en correlaties worden door datawetenschappers gebruikt om data te beschrijven. Ze maken ook gebruik van classificatie- en regressiealgoritmen om data te classificeren en te clusteren, evenals om uitschieters te identificeren voor gebruiksgevallen zoals spamdetectie.

Het stellen van doelstellingen, het verzamelen en voorbereiden van data, het implementeren van dataminingalgoritmen en het evalueren van resultaten zijn de vier sleutelfasen in datamining.

1. Doelstellingen bepalen:

Dit is mogelijk het moeilijkste onderdeel van het dataminingproces, en veel bedrijven slaan deze cruciale fase over. Datawetenschappers en zakelijke belanghebbenden moeten samenwerken om de zakelijke uitdaging vast te stellen, die de dataquery's en parameters voor een specifiek project zal sturen. Analisten moeten mogelijk aanvullend onderzoek uitvoeren om de zakelijke context volledig te begrijpen.

2. Dataverzameling en -voorbereiding:

Zodra de omvang van het probleem is vastgesteld, kunnen datawetenschappers gemakkelijker bepalen welke verzameling data hen zal helpen de essentiële zakelijke vragen te beantwoorden. Ze zullen de data na het verzamelen opschonen en elk ruis zoals duplicaten, ontbrekende nummers en uitschieters verwijderen. Afhankelijk van de dataset kan een extra stap vereist zijn om het aantal dimensies te verminderen, omdat te veel kenmerken eventuele volgende berekeningen kunnen vertragen. Om optimale nauwkeurigheid in elk model te garanderen, zullen datawetenschappers de belangrijkste voorspellers behouden.

3. Dataminingalgoritmen implementeren:

Datawetenschappers kunnen interessante datakoppelingen bekijken, zoals sequentiële patronen, associatieregels of correlaties, afhankelijk van het type onderzoek. Terwijl hoogfrequente patronen een breder toepassingsbereik bieden, kunnen datavariaties soms boeiender zijn en potentiële fraudegebieden blootleggen.

4. Resultaten evalueren:

Nadat de data zijn samengevoegd, moeten de resultaten worden onderzocht en begrepen. Bij het finaliseren van resultaten moeten deze geldig, uniek, waardevol en gemakkelijk te begrijpen zijn. Wanneer aan dit criterium is voldaan, kunnen organisaties deze informatie gebruiken om nieuwe strategieën te ontwikkelen die hen helpen hun doelen te bereiken.

Gebruik van datamining: telecom, media en technologie

In een overbevolkte markt met hevige concurrentie worden de antwoorden vaak gevonden in uw klantdata. Analytische modellen kunnen bedrijven in telecom, media en technologie helpen grote sets klantgegevens te begrijpen, waardoor ze klantgedrag kunnen voorspellen en sterk gerichte en relevante advertenties kunnen bieden.

Maakindustrie

Vroege diagnose van problemen, kwaliteitsborging en investering in merkwaarde zijn allemaal cruciaal, evenals het afstemmen van leveringsplannen op vraagramingen. Fabrikanten kunnen slijtage en onderhoud van productiemachines voorspellen, zodat ze de uptime kunnen maximaliseren en de productielijn op schema kunnen houden.

Onderwijs

Docenten kunnen de prestaties van studenten voorspellen voordat ze de klas binnenkomen met behulp van uniforme, datagestuurde perspectieven op de ontwikkeling van studenten, en interventiemethoden plannen om hen op koers te houden. Datamining stelt docenten in staat toegang te krijgen tot studentgegevens, succesniveaus te anticiperen en kinderen of groepen studenten te identificeren die extra hulp nodig hebben.

Verzekering

Verzekeringsmaatschappijen kunnen moeilijke uitdagingen zoals fraude, compliance, risicobeheer en klantverloop aan met analytische expertise. Bedrijven hebben dataminingtechnieken gebruikt om producten beter te prijzen over bedrijfslijnen heen en nieuwe manieren te ontdekken om concurrerende producten aan te bieden aan hun bestaande consumentenbasis.

Bankwezen

Banken kunnen geautomatiseerde algoritmen gebruiken om hun klantenbestand en de miljarden transacties die het financiële systeem vormen, beter te begrijpen. Financiële dienstverleners kunnen datamining gebruiken om een beter begrip te krijgen van marktrisico's, fraude sneller te detecteren, taken op het gebied van regelgevende naleving te beheren en het rendement op hun marketinguitgaven te maximaliseren.

Detailhandel

Omdat het een enorme hoeveelheid data verzamelt uit verkopen, aankoopgeschiedenissen van klanten, producttransport, consumptie en diensten, heeft datamining veel toepassingen in de detailhandel. Door de toenemende gemak, beschikbaarheid en populariteit van het internet is het logisch dat de hoeveelheid verzamelde data aanzienlijk zal blijven groeien. Grote klantendatabases kunnen u helpen verbindingen te verbeteren, marketingcampagnes te optimaliseren en verkopen te schatten door verborgen klantintelligentie te onthullen. Detailhandelaren kunnen dankzij preciezere datamodellen meer gerichte marketing aanbieden en het aanbod vinden dat de grootste impact heeft op klanten.

Dataminingtechnieken

Datamining is bijzonder effectief wanneer het een of meer van de volgende technieken gebruikt:

1. Patronen volgen

Patronen observeren. Leren hoe u patronen in uw datasets kunt ontdekken is een van de meest basale dataminingbenaderingen. Dit is vaak de identificatie van een periodieke afwijking in uw data of de ebb en flow van een bepaalde variabele door de tijd. U kunt bijvoorbeeld ontdekken dat de verkoop van een bepaald product onmiddellijk voor de feestdagen toeneemt, of dat warmer weer meer bezoekers naar uw website trekt.

2. Classificatie

Classificatie is een meer geavanceerde dataminingtechniek waarbij u diverse attributen moet groeperen in herkenbare groepen, die u vervolgens kunt gebruiken om aanvullende conclusies te trekken of een specifieke taak uit te voeren. Dit is waar Klassifier zeer van pas komt. Klassifier helpt tekst en data te classificeren om inzichten te verkrijgen. U kunt individuele consumenten mogelijk aanduiden als 'laag', 'gemiddeld' of 'hoog' kredietrisico op basis van gegevens over hun financiële achtergronden en aankoopgeschiedenissen. Deze classificaties kunnen vervolgens worden gebruikt om nog meer te leren over die klanten.

3. Voorspelling

Omdat het wordt gebruikt om de soorten data die u in de toekomst zult zien te voorspellen, is voorspelling een van de belangrijkste dataminingbenaderingen. In veel omstandigheden is het voldoende om vroegere tendensen op te merken en te begrijpen om een redelijke voorspelling te doen van wat er in de toekomst zal gebeuren. U kunt bijvoorbeeld de kredietgeschiedenis en vroegere transacties van een consument bekijken om te zien of ze in de toekomst een kredietrisico vormen.

4. Uitschieterdetectie

Anomaliedetectie (ook bekend als uitschieterdetectie) is het proces van het identificeren van ongebruikelijke dingen, gebeurtenissen of waarnemingen die argwaan wekken doordat ze sterk afwijken van de rest van de data. Er zijn twee soorten uitschieters: univariate en multivariate. Univariate uitschieters kunnen worden gedetecteerd wanneer men een verdeling van waarden in een enkele featureruimte bekijkt. In een n-dimensionale ruimte kunnen multivariate uitschieters worden gedetecteerd (van n kenmerken). Het menselijk brein heeft moeite met het bekijken van verdelingen in n-dimensionale ruimtes, waardoor we een model moeten trainen om dat voor ons te doen.

Klassifier en datamining

Datamining is erg belangrijk geworden in de huidige stand van zaken. De technologische wereld heeft het overgenomen en met Klassifier kunt u ook deel uitmaken van deze wereld. Wij kunnen u helpen bij het analyseren van kwalitatieve data. Klassifier is een online tekstanalyseplatform met eenvoudige AI-functies die u nu meteen op weg helpen met kwalitatieve data. Met geautomatiseerde functies en machine learning kunt u alles analyseren wat u wilt. Laat de repetitieve taken aan ons over en maak vandaag nog een model met ons om uw werk te verlichten en het meeste te halen uit de productfeedbackdata die u kunt behalen.

Meld u vandaag aan Of Boek een gratis demo Met Klassifier om meer te leren.