Introduksjon til Data Mining Techniques
Begrepet data mining var først på 1990-tallet. Før det brukte statistikere begrepet datafiske eller datuddykking for å definere analyse av data uten og en forhåndsavsluttet hypotese. Et av de viktigste målene for prosessen for data mining er å samle avgjørende informasjon som lett kan brukes på store datasett. Hver type data mining-teknikker vil gi et annet resultat / effekt. Dette betyr at gjenkjennelse av forretningsproblemene vil gå langt i å hjelpe merkevarer med å implementere de riktige data mining-teknikkene og derved få de beste resultatene også. Samtidig er det viktig å huske på at data mining-teknikker også refererer til oppdagelsen av ukjente interessante mønstre, uvanlige poster eller avhengigheter som tidligere ikke ble oppdaget.
Big data er en av de viktigste aspektene av veksthistorien til ethvert merke i dag, både store og små. I nåtid bruker selskaper big data-analyseteknikker for å nå store mål i selskapene, både når det gjelder kundetilfredshet og organisasjonsvekst. Samtidig er det viktig å forstå at forståelse og analyse av big data er viktig for en vellykket vekst og utvidelse av en organisasjon. Derfor er data mining-teknikker svært nyttige, ettersom de kan hjelpe selskaper med å analysere big data på en effektiv måte. Selv om det er flere data-gruvedriftsteknikker tilgjengelig, imøtekommer de forskjellige problemer og gir innsikt i de spesielle påfølgende forretningsproblemene. En av de beste måtene å få verdifull innsikt på er derfor best gjort gjennom prosessen med data mining-programvare. Et buzzword som brukes til å beskrive hele spekteret av dataanalyse, data mining-teknikker inkluderer innsamling, utvinning, analyse og statistiske metoder. Det er derfor det er viktig å utvikle en stor strategi på en slik måte at virkningen av data mining-teknikker er tydelig forstått av merkevaren / organisasjonen.
8 viktige datatruynteknikker er som følger:
-
Anomali eller tidligere oppdagelse
En data mining-teknikk, anomali eller detektering av utligger, er en teknikk som søker etter dataelementer i et datasett som ligner et projisert mønster eller en forventet oppførsel.
Anomalier, også kalt outliers, gir kritisk og handlingsfull informasjon for merker og organisasjoner. Som en outlier er et objekt som avviker betydelig fra det generelle gjennomsnittet i et sett med database eller kombinasjon av data.
Det er forskjellig fra resten av data, og det er grunnen til at verktøy for utvinning av data krever ytterligere oppmerksomhet og analyse, ettersom det gir et annet syn på et bestemt spørsmål. Denne typen data mining-teknikker kan brukes til å oppdage svindel og risiko innenfor et kritisk system.
De er ideelle i en situasjon der de unike egenskapene til teknikken for data mining kan analyseres på en ordentlig måte og hjelpe analytikeren med å oppdage en eventuell mangel i systemet.
Dette kan igjen indikere uredelige handlinger, feil prosedyrer eller områder der en viss teori er ugyldig, noe som gjør prosessen med å installere et ordentlig system på plass, trygt og effektivt.
Det er viktig å huske på at outliers er veldig vanlig i store data mining-teknikker. Mens outliers ikke alltid er negative, kan de hjelpe et merke med å finne unike ting som skjer i datasett for data mining.
Uansett tilfelle, vil funnene som trekkes av anomali eller påvisning av ytterligere behov, kreve ytterligere analyse for å oppnå endelige resultater.
-
Association Rule Learning
Denne typen data mining teknikk er basert på oppdagelsen av interessante forhold mellom variabler i store databaser. Denne typen data mining teknikk brukes til å avdekke skjulte mønstre i dataene.
De kan brukes til å identifisere variabler i dataene og samforekomster av forskjellige variabler som vises med de største frekvensene. Mye brukt i butikkene brukes teknikk for gruvedrift av data for å finne mønstre i salgsdata.
Disse data mining verktøyene kan brukes til å anbefale nye produkter, spesielt for å finne ut hvilken type produkter folk anbefaler til andre eller for å finne ut nye produkter å anbefale til kundene.
En meget nyttig data mining-teknikk, læring av assosieringsregler kan brukes til å øke konverteringsfrekvensen til merkevaren effektivt. Et godt eksempel på effektiviteten av foreningslæring ble implementert av Walmart i 2004.
Gjennom denne data mining teknikkene ble det oppdaget at Strawberry pop-starter salget økte med syv ganger før en orkan. Siden dette funnet, har Walmart plassert dette produktet i kassa før en orkan, og dermed skapt bedre salgskonverteringer.
-
Clustering Analyse
Denne typen data mining-teknikk er definert som prosessen med å identifisere data mining-verktøy som ligner hverandre, hjelper clustering-analyse markedsførere til å forstå både likheter og forskjeller i data.
Siden klynger har vanlige egenskaper, kan de brukes til å forbedre målrettingsalgoritmer. For eksempel, hvis en bestemt gruppe kunder kjøper et bestemt merke av produkter, kan det opprettes en spesifikk kampanje for å hjelpe salget av det produktet.
Å forstå dette kan hjelpe merkevarer til å øke salgskonverteringsfrekvensene effektivt, og dermed øke merkevarekraften og engasjementet. I tillegg er en skapelse av personas også et resultat av klyngebasert analyse.
Personas er definert som fiktive karakterer som representerer forskjellige brukertyper innenfor en målrettet demografisk holdning som kan bruke et nettsted, merke eller produkt på en lignende måte.
Som dette, et viktig aspekt av klyngebaseanalyse, hjelper persona merkevarer til å ta smarte markedsføringsvalg og lage kraftige kampanjer også.
-
Klassifiseringsanalyse
Denne typen data mining teknikk har en systematisk prosess for innhenting av viktig og relevant informasjon om metadata (som er data om data) og data, klassifiseringsanalyse hjelper merkevarer til å identifisere forskjellige kategorier av data mining teknikker.
Klassifisering av analyse er nært knyttet til klyngeanalyse da de effektivt tar bedre valg på verktøy for data mining. E-post er et kjent eksempel på klassifiseringsanalyse, ettersom den bruker algoritmer for å avklare e-poster avhengig av om de er legitime eller spam.
Dette gjøres ved å bruke data mining-programvaren på posten, for eksempel ord og vedlegg som indikerer om de er spam eller legitime e-poster.
-
Regresjonsanalyse
Et annet verktøy for data mining, regresjonsanalyse, hjelper merkevarer med å definere avhengigheten mellom variablene. Denne data mining-teknikken er basert på antagelsen om en enveis årsakseffekt fra en variabel til responsen fra en annen variabel.
Selv om uavhengige variabler kan påvirkes av hverandre, påvirkes avhengighet vanligvis ikke begge veier, som tilfellet er for korrelasjonsanalyse. En regresjonsanalyse kan vise at en variabel er avhengig av en annen, ikke omvendt.
Ettersom regresjonsanalyse er ideell for å bestemme kundetilfredshet, kan den hjelpe merkevarer med å oppdage ny og ulik innsikt om kundelojalitet og hvordan eksterne faktorer som kan påvirke servicenivået, for eksempel værforhold.
Et godt eksempel på regresjonsanalyse er bruken av denne data mining-teknikken for å matche mennesker på datingsportaler. Mange nettsteder bruker variabler for å matche mennesker i henhold til deres interesser, interesse og hobbyer.
-
Valgmodellering
Valgmodellering er nøyaktige og generelle verktøy for datautvinning, og hjelper merkevarer med å komme med sannsynlige spådommer om kundenes beslutningsatferd.
Ettersom merkevarer må fokusere på målgruppen, hjelper valgmodellering merkevarer til å bruke data mining-teknikkene på en slik måte, slik at de kan utnytte sin maksimale innsats hos kunder som sannsynligvis vil gjøre et gyldig kjøp, og Choice modellering brukes til å identifisere de viktigste faktorene som hjelper en kunde med å gjøre sitt valg.
Basert på variabler som steder, tidligere kjøp og holdninger, hjelper valgmodellering merkevarer til å bestemme sannsynligheten for at kundene tar et markedsføringsvalg. Ved å investere i valgmodellering kan merkevarer lett bidra til å øke salget på en omfattende måte.
-
Regelinduksjon
Denne typen data mining teknikk er med på å utvikle formelle regler som er basert på et sett av observasjoner, regelinduksjon er et annet verktøy for data mining. Reglene som er trukket ut fra denne data mining-teknikken kan brukes til å representere en vitenskapelig modell av data mining-programvaren eller lokale mønstre i dataene.
I tillegg er induksjonsparadigme assosieringsregelen. Associeringsregel er prosessen med å finne ut overbevisende sammenhenger mellom variabler, spesielt i store databaser.
En teknikk brukt i data mining-programvare, og hjelper merkevarer med å oppdage regelmessigheter mellom visse produkter. For eksempel, hvis en kunde kjøper smør, er det stor sjanse for at de vil kjøpe brød også.
Hovedfokuset i tilknytningsregelen er å forstå at hvis en kunde utfører en bestemt funksjon, si A, er sannsynligheten for at de utfører funksjon B også stor.
Denne forståelsen kan hjelpe merkevarer til ikke bare å forutsi salg, men også lage smarte markedsføringsløsninger som inkluderer markedsføringspriser og bedre produktplasseringer i butikker og kjøpesentre.
-
Nevrale nettverk
Neural nettverk er et dannende stadium i prosessen med data mining technology, og har egne sett med fordeler og fordeler. Den største fordelen med et nevralt nettverk er at det lager svært nøyaktige prediktive modeller som kan brukes til et stort antall problemer på en effektiv måte.
Det er to typer nettverk, nevralt og kunstig. Ekte nevrale nettverk er biologiske, nemlig menneskelige hjerner som er i stand til å lage mønstre og spådommer.
I prosessen tar den valgene angående situasjonen. De kunstige er programmene som er implementert på datasystemene.
Kunstige nevrale nettverk henter navnet sitt fra den historiske utviklingen der forskere prøvde å få dataprogramvaren til å tenke på den måten som den menneskelige hjerne.
Selv om hjernen er en mye mer sammensatt ting, kan nevrale nettverk utføre mange oppgaver som den menneskelige hjernen også kan.
Det er vanskelig å si når nevrale nettverk ble brukt til data mining-verktøy, men en del av en studie av denne data mining-teknikken ble oppdaget under andre verdenskrig.
Siden den gang har et nevralt nettverk kommet langt, og mange dataanalytikere har brukt det for å løse forutsigelsesproblemer i den virkelige verden og generelt forbedre resultatene fra algoritmer også.
Videre har mange av de største gjennombruddene i nevrale nettverk hatt bruken av problemer som å forbedre kundenes forutsigelse eller gjenkjenning av svindel, noe som betyr at de kan hjelpe merkevarer til å oppdage nyere og bedre metoder for å få kontakt med kundene.
Faktisk har nevrale nettverk hjulpet merkevarer og organisasjoner med å håndtere mange problemer som å oppdage svindelbruk av kredittkort.
De har også blitt brukt i områder som militær for automatisk kjøring av ubemannede kjøretøyer for å korrigere uttalen av engelske ord fra den skrevne teksten.
Det er klart, en av de vanskeligste tingene for et merke å gjøre er å bestemme seg for hvilken data mining-teknikk som kan være det riktige valget.
Dette er fordi den beste data mining-teknikken som skal brukes er avhengig av typen problemer som merkevaren står overfor, og som de ønsker å løse ved å bruke data mining-teknikk.
Noen ganger vil prøve og feiling hjelpe et merke med å løse dette problemet på en bedre måte. Når det er sagt, er det også en realitet at markedene, kundene stadig endrer seg og er helt dynamiske.
Denne dynamikken har sørget for at det ikke kan være noen perfekt data mining-teknikk fordi det er nær umulig å forutsi fremtiden på en vellykket måte.
Det er derfor data mining-teknikker er viktige fordi det kan hjelpe forskere og organisasjoner til å bruke relevant data mining-programvare og tilpasse seg dette skiftende miljøet og økonomien på en mye bedre måte.
Dette kan bidra til å lage modeller som vil bidra til å forutse en endring på en mye fokusert og forbedret måte, fordi jo flere modeller som er der for data mining-teknikker, desto mer forretningsverdi kan skapes for merkevaren.
Overordnede data mining-teknikker hjelper merkevarer til å forstå data mining-verktøy på en mye mer vitenskapelig og systematisk måte, og dermed styrke og sikre bedre merkevarekobling på den ene siden og en bedre veksthistorie på den andre siden.
Anbefalte kurs
Dette har vært en guide til Data mining-teknikker, her har vi diskutert de 8 viktige data mining-teknikkene som kan føre virksomheten din fremover på en omfattende og vellykket måte. Du kan også se på følgende kurs for å lære data mining -
- Databehandlingsteknikker ved bruk av SAS Enterprises Miner
- Introduksjon til Data Mining
- IT-sikkerhet og hacking - Datamining