Vad är datautvinning?

Datautvinning innebär en serie steg, från datainsamling via visualisering till att extrahera användbar information från enorma datamängder. Datautvinningstekniker används för att producera beskrivningar och förutsägelser om en måldatamängd, som diskuteras ovan. Mönster, kopplingar och korrelationer används av datavetare för att beskriva data. De använder också klassificerings- och regressionsalgoritmer för att klassificera och klustra data, samt identifiera avvikare för användningsfall som skräppostdetektering.

Att sätta upp mål, datainsamling och förberedelse, implementering av datautvinningsalgoritmer och utvärdering av resultat är de fyra nyckelfaserna i datautvinning.

1. Sätta upp mål:

Detta är möjligen det svåraste inslaget i datautvinningsprocessen, och många företag förbiser detta avgörande steg. Datavetare och affärsintressenter måste samarbeta för att fastställa affärsutmaningen, som kommer att styra datafrågor och parametrar för ett specifikt projekt. Analytiker kan behöva utföra ytterligare studier för att till fullo förstå affärskontexten.

2. Datainsamling och förberedelse:

När problemets omfattning är fastställd kan datavetare lättare avgöra vilken datamängd som hjälper dem att besvara de väsentliga affärsfrågorna. De rensar data efter insamling och tar bort eventuellt brus som dubbletter, saknade siffror och avvikare. Ett extra steg kan krävas, beroende på datamängden, för att minska antalet dimensioner, eftersom för många egenskaper kan bromsa efterföljande beräkningar. För att garantera optimal noggrannhet i valfri modell kommer datavetare att sträva efter att behålla de viktigaste prediktorerna.

3. Implementering av datautvinningsalgoritmer:

Datavetare kan titta på intressanta datalänkar, som sekventiella mönster, associationsregler eller korrelationer, beroende på forskningstypen. Medan högfrekventa mönster erbjuder ett bredare användningsområde kan datavariationer ibland vara mer fascinerande och avslöja potentiella bedrägerisektorer.

4. Utvärdering av resultat:

När data har aggregerats måste resultaten undersökas och förstås. Vid finalisering av resultaten ska de vara giltiga, unika, värdefulla och lätta att förstå. När detta kriterium uppfylls kan organisationer använda denna information för att utveckla nya strategier som hjälper dem att nå sina mål.

Användning av datautvinning: Telekommunikation, media och teknik

På en överfull marknad med hård konkurrens hittas svaren ofta i kunddata. Analytiska modeller kan hjälpa företag inom telekommunikation, media och teknik att förstå stora mängder kunddata, vilket gör det möjligt att förutsäga kundbeteende och leverera mycket riktade och relevanta annonser.

Tillverkningssektorn

Tidig diagnos av problem, kvalitetssäkring och varumärkesinvesteringar är alla avgörande, liksom att anpassa leveransplaner med efterfrågeprognoser. Tillverkare kan förutsäga slitage och underhåll av produktionsutrustning , vilket gör det möjligt för dem att maximera drifttiden och hålla produktionslinjen i tid.

Utbildning

Lärare kan förutsäga elevers prestationer innan de träder in i klassrummet med hjälp av enhetliga, datadrivna perspektiv på elevutveckling, och planera interventionstekniker för att hålla dem på rätt spår. Datautvinning gör det möjligt för lärare att få tillgång till elevdata, förutse framgångsnivåer och identifiera barn eller grupper av elever som behöver extra hjälp.

Försäkring

Försäkringsbolag kan hantera svåra utmaningar som bedrägerier, efterlevnad, riskhantering och kundavgång med analytisk expertis. Företag har använt datautvinningstekniker för att bättre prissätta produkter över affärslinjer och hitta nya sätt att erbjuda konkurrenskraftiga produkter till sin befintliga konsumentbas.

Bankverksamhet

Banker kan använda automatiserade algoritmer för att bättre förstå sin kundbas och de miljarder transaktioner som utgör det finansiella systemet. Finansiella tjänsteföretag kan använda datautvinning för att få en bättre förståelse av marknadsrisker, upptäcka bedrägerier snabbare, hantera regulatoriska efterlevnadsuppgifter och maximera avkastningen på sina marknadsföringsinvesteringar.

Detaljhandel

Eftersom det samlar in en enorm mängd data från försäljning, kundinköpshistorik, produkttransport, konsumtion och tjänster har datautvinning många tillämpningar inom detaljhandeln. På grund av internets ökande bekvämlighet, tillgänglighet och popularitet är det naturligt att mängden insamlad data fortsätter att växa avsevärt. Stora kunddatabaser kan hjälpa dig att förbättra relationer, optimera marknadsföringskampanjer och uppskatta försäljning genom att avslöja dold kundintelligens. Återförsäljare kan erbjuda mer fokuserad marknadsföring – och hitta erbjudandet med störst inverkan på kunder – tack vare mer exakta datamodeller.

Datautvinningstekniker

Datautvinning är särskilt effektivt när det använder en eller flera av följande tekniker:

1. Spåra mönster

Observera mönster. Att lära sig att upptäcka mönster i dina datamängder är ett av de mest grundläggande datautvinningsmetoderna. Det handlar ofta om att identifiera en periodisk avvikelse i dina data eller ett visst variabelt ebb och flod över tid. Du kan till exempel märka att försäljningen av en viss produkt ökar direkt före helgerna, eller att varmare väder lockar fler besökare till din webbplats.

2. Klassificering

Klassificering är en mer avancerad datautvikningsteknik som kräver att du grupperar olika attribut i igenkännbara grupper, som du sedan kan använda för att dra ytterligare slutsatser eller utföra en specifik uppgift. Det är här Klassifier kommer väl till pass. Klassifier hjälper till att klassificera text och data för att få insikter. Du kanske kan utnämna enskilda konsumenter som 'låg', 'medelhög' eller 'hög' kreditrisk baserat på data om deras ekonomiska bakgrunder och inköpshistorik. Dessa klassificeringar kan sedan användas för att lära sig ännu mer om dessa kunder.

3. Förutsägelse

Eftersom det används för att förutsäga de typer av data du kommer att se i framtiden är förutsägelse ett av de viktigaste datautvinningsmetoderna. I många sammanhang räcker det att observera och förstå tidigare tendenser för att ge en rimlig förutsägelse om vad som kommer att hända i framtiden. Du kan till exempel titta på en konsuments kredithistorik och tidigare transaktioner för att bedöma om de är en kreditrisk i framtiden.

4. Avvikaredetektering

Anomalidetektering (känd som avvikaredetektering) är processen att identifiera ovanliga saker, händelser eller observationer som väcker misstankar genom att kraftigt avvika från resten av data. Det finns två typer av avvikare: univariata och multivariata. Univariata avvikare kan detekteras när man tittar på en fördelning av värden i ett enskilt egenskapsutrymme. I ett n-dimensionellt utrymme kan multivariata avvikare detekteras (av n egenskaper). Den mänskliga hjärnan kämpar med att titta på fördelningar i n-dimensionella utrymmen, varför vi behöver träna en modell för att göra det åt oss.

Klassifier och datautvinning

Datautvinning har blivit mycket viktigt i det nuvarande tillståndet. Den teknologiska världen har tagit över och med Klassifier kan du också vara en del av denna värld. Vi kan hjälpa dig när det gäller att analysera de kvalitativa data. Klassifier är en online-textanalysplattform med enkla AI-funktioner som hjälper dig att komma igång med de kvalitativa data direkt nu. Med automatiserade funktioner och maskininlärning kan du analysera vad du vill. Lämna de repetitiva uppgifterna till oss och skapa en modell med oss idag för att underlätta ditt arbete och få ut mesta möjliga av de produktfeedbackdata du kan uppnå.

Registrera dig idag Eller Boka en gratis demo Med Klassifier för att lära dig mer.