Hva er datautvinning?

Datautvinning innebærer en rekke stadier, fra datainnsamling via visualisering til uttrekking av nyttig informasjon fra massive datasett. Datautviningsteknikker brukes til å produsere beskrivelser og forutsigelser om et måldatasett, som diskutert ovenfor. Mønstre, forbindelser og korrelasjoner brukes av dataforskere til å beskrive data. De bruker også klassifiserings- og regresjonsalgoritmer til å klassifisere og gruppere data, samt identifisere uteliggere for brukstilfeller som spam-deteksjon.

Å sette mål, samle inn og forberede data, implementere datautvinndsalgoritmer og evaluere resultater er de fire nøkkelfasene i datautvinning.

1. Sette mål:

Dette er kanskje det vanskeligste elementet i datautvinningsprosessen, og mange selskaper overser dette avgjørende stadiet. Dataforskere og forretningsinteressenter må samarbeide for å etablere forretningsutfordringen, som vil veilede dataspørsmål og parametere for et bestemt prosjekt. Analytikere kan trenge å utføre ytterligere studier for å fullt ut forstå forretningskonteksten.

2. Datainnsamling og -forberedelse:

Når omfanget av problemet er bestemt, kan dataforskere enklere bestemme hvilken samling av data som vil hjelpe dem med å besvare de essensielle forretningsspørsmålene. De vil rydde dataene etter innsamling og fjerne støy som duplikater, manglende tall og uteliggere. Et ekstra trinn kan være nødvendig, avhengig av datasettet, for å redusere antall dimensjoner, ettersom for mange egenskaper kan bremse eventuelle påfølgende beregninger. For å garantere optimal nøyaktighet i enhver modell vil dataforskere søke å beholde de viktigste prediktorene.

3. Implementere datautvinndsalgoritmer:

Dataforskere kan se på interessante dataforbindelser, som sekvensielle mønstre, assosiasjonsregler eller korrelasjoner, avhengig av forskningstypen. Mens høyfrekvente mønstre tilbyr et bredere spekter av bruksområder, kan datavarianter noen ganger være mer fascinerende og avdekke potensielle svindelområder.

4. Evaluere resultater:

Etter at dataene er aggregert, må resultatene undersøkes og forstås. Når det gjelder å ferdigstille resultater, bør de være gyldige, unike, verdifulle og lette å forstå. Når dette kriteriet er oppfylt, kan organisasjoner bruke denne informasjonen til å utvikle nye strategier som vil hjelpe dem med å nå sine mål.

Bruk av datautvinning: Telekommunikasjon, medier og teknologi

I et mettet marked med sterk konkurranse finnes svarene ofte i kundedataene dine. Analytiske modeller kan hjelpe selskaper innen telekommunikasjon, medier og teknologi med å forstå store sett med kundedata, slik at de kan forutsi kundeatferd og levere svært målrettede og relevante annonser.

Produksjonssektoren

Tidlig diagnose av problemer, kvalitetssikring og investering i merkevareverdi er alle avgjørende, i likhet med å tilpasse forsyningsplaner med etterspørselsestimater. Produsenter kan forutsi slitasje og vedlikehold av produksjonsutstyr , slik at de kan maksimere oppetiden og holde produksjonslinjen i rute.

Utdanning

Lærere kan forutsi studentprestasjoner før de entrer klasserommet ved hjelp av enhetlige, datadrevne perspektiver på studentutviklingen, og planlegge intervensjonstekniker for å holde dem på sporet. Datautvinning gir lærere mulighet til å få tilgang til studentdata, forutse suksessnivåer og identifisere barn eller grupper av studenter som trenger ekstra hjelp.

Forsikring

Forsikringsselskaper kan håndtere vanskelige utfordringer som svindel, etterlevelse, risikostyring og kundefrafall med analytisk ekspertise. Selskaper har brukt datautvinningsteknikker for å bedre prissette produkter på tvers av forretningslinjer og oppdage nye måter å tilby konkurransedyktige produkter til sin eksisterende forbrukermasse.

Bank

Banker kan bruke automatiserte algoritmer for bedre å forstå kundebasen sin og de milliardene av transaksjoner som utgjør det finansielle systemet. Finansielle tjenesteselskaper kan bruke datautvinning for å få bedre forståelse av markedsrisikoer, oppdage svindel raskere, administrere oppgaver knyttet til regulatorisk etterlevelse og maksimere avkastningen på markedsføringsinvesteringene sine.

Detaljhandel

Fordi det samler inn en stor mengde data fra salg, kunders kjøpshistorikk, produkttransport, forbruk og tjenester, har datautvinning mange anvendelser i detaljhandelsbransjen. På grunn av den økende bekvemmeligheten, tilgjengeligheten og populariteten til internett er det logisk at mengden innsamlede data vil fortsette å vokse betydelig. Store kundedatabaser kan hjelpe deg med å forbedre forbindelser, optimere markedsføringskampanjer og estimere salg ved å avdekke skjult kundeintelligens. Forhandlere kan tilby mer fokusert markedsføring – og finne tilbudet som har størst innvirkning på kundene – takket være mer presise datamodeller.

Datautvinningsteknikker

Datautvinning er særlig effektiv når den benytter en eller flere av følgende teknikker:

1. Sporing av mønstre

Observere mønstre. Å lære å oppdage mønstre i datasettene dine er en av de mest grunnleggende datautvinningstilnærmingene. Dette er ofte identifisering av en periodisk avvik i dataene dine eller eb og flo av en bestemt variabel over tid. Du kan for eksempel oppdage at salget av et bestemt produkt øker umiddelbart før feriene, eller at varmere vær tiltrekker seg flere besøkende til nettstedet ditt.

2. Klassifisering

Klassifisering er en mer avansert datautvinningsteknikk som krever at du grupperer diverse attributter i gjenkjennelige grupper, som du deretter kan bruke til å trekke ytterligere konklusjoner eller utføre en bestemt oppgave. Det er her Klassifier kommer godt med. Klassifier hjelper med å klassifisere tekst og data for å få innsikt. Du kan kanskje betegne individuelle forbrukere som 'lav', 'middels' eller 'høy' kredittrisiko basert på data om deres økonomiske bakgrunn og kjøpshistorikk. Disse klassifiseringene kan deretter brukes til å lære enda mer om disse kundene.

3. Prediksjon

Fordi det brukes til å forutsi typer data du vil se i fremtiden, er prediksjon en av de viktigste datautvinningstilnærmingene. I mange tilfeller er det tilstrekkelig å bare legge merke til og forstå tidligere tendenser for å gi en rimelig forutsigelse av hva som vil skje i fremtiden. Du kan for eksempel se på en forbrukers kreditthistorikk og tidligere transaksjoner for å se om de er en kredittrisiko i fremtiden.

4. Uteliggerdeteksjon

Anomalideteksjon (også kjent som uteliggerdeteksjon) er prosessen med å identifisere uvanlige ting, hendelser eller observasjoner som vekker mistanke ved å avvike kraftig fra resten av dataene. Det er to typer uteliggere: univariate og multivariate. Univariate uteliggere kan oppdages når man ser på en fordeling av verdier i et enkelt funksjonsrom. I n-dimensjonalt rom kan multivariate uteliggere oppdages (av n-funksjoner). Den menneskelige hjerne sliter med å se på distribusjoner i n-dimensjonale rom, og det er grunnen til at vi trenger å trene en modell til å gjøre det for oss.

Klassifier og datautvinning

Datautvinning har blitt svært viktig i den nåværende situasjonen. Den teknologiske verden har overtatt, og med Klassifier kan du også være en del av denne verden. Vi kan hjelpe deg med å analysere kvalitative data. Klassifier er en nettbasert tekstanalyseplattform med enkle AI-funksjoner som vil hjelpe deg med å komme i gang med de kvalitative dataene akkurat nå. Med automatiserte funksjoner og maskinlæring kan du analysere hva enn du ønsker. La de repetitive oppgavene til oss og opprett en modell med oss i dag for å lette arbeidet ditt og få mest mulig ut av produkttilbakemeldingsdataene du kan oppnå.

Registrer deg i dag Eller Bestill en gratis demo Med Klassifier for å lære mer.