Data er nøglen i den moderne verden. Alt er nu datadrevet, og enhver sektor kræver data for at innovere og vokse.
Virksomheder bruger tonsvis af data til at forstå branchetrends, kunder og hvordan de klarer sig, hvilket hjælper dem med at forbedre deres processer og give bedre resultater.
Det er dog en skræmmende opgave at udtrække masser af information fra en ufattelig mængde ustrukturerede og strukturerede data og implementere dem til organisationens vækst.
Det er her data mining kommer i spil, hvilket giver organisationer mulighed for at udtrække værdifuld information. Til gengæld er denne information afgørende for business intelligence og for at opdage mønstre, forudsige mulige resultater, imødegå problemer og identificere nye muligheder.
For at gøre alt dette muligt er der mange data mining-teknikker tilgængelige til at udtrække information, hvoraf nogle er vigtigere end andre.
I denne artikel vil jeg diskutere, hvad data mining er, hvordan det gøres, og vigtige data mining-teknikker, som du kan implementere i din virksomhed.
Indholdsfortegnelse
Hvad er Data Mining?
Data mining er en teknik, hvor computere udvinder og organiserer en enorm mængde data og identificerer mønstre og relationer, som organisationer kan bruge til business intelligence.
Det er også kendt som videnopdagelse i data, fordi det hjælper med at afdække alle forholdet mellem data og værdifuld information fra en pulje af ustrukturerede og strukturerede data. Denne teknik bruger algoritmer til at udtrække al den underliggende information og mønstre, der kan hjælpe med at løse forretningsproblemer.
Data mining fungerer som en afgørende del af dataanalyse, men den er afhængig af effektiv oplagring, korrekt computerbehandling og nøjagtig dataindsamling. Der er mange data mining-teknikker tilgængelige i industrien, men deres analyse er kogt ned til to primære aspekter:
- Brug af datamining til at beskrive det analyserede datasæt
- Brug af teknikker sammen med maskinlæringsalgoritmer til at forudsige resultater
Organisationer, uanset om de er små, mellemstore eller store, drager fordel af datamining, da det giver dem værdifulde data. De kan yderligere behandle og analysere disse data for at foretage meningsfulde observationer, forudsige fremtidige resultater, forbedre beslutningstagningen og identificere nye muligheder, brugeradfærd, svindel og sikkerhedsproblemer.
Udvikling af Data Mining
Data mining kan virke som ny teknologi, men du vil blive overrasket over at vide, at det er en generationsgammel teknologi, der har sine rødder sporet tilbage til 1760’erne. Ideen om data mining blev først implementeret af Bayers sætning, men den kunne ikke bruges på grund af mangel på værktøjer.
Det blev mere kraftfuldt og effektivt med fremkomsten af moderne teknologier og kraftfulde computere, da dataforskere var i stand til at bruge dem på stadigt stigende data.
Det var i perioden 1990’erne og 2000’erne, at data mining begyndte at tage fart blandt virksomheder, og denne popularitet lettede også opdagelsen af nye minedriftsteknikker.
Men artiklen om Moneyball om et professionelt baseballhold, der bruger dataanalyse til at oprette deres holdliste, bragte datamining frem i rampelyset i branchen.
Oprindeligt handlede data mining om minedrift af information fra tabeldata. Men med den stigende efterspørgsel efter mere indsigt og udviklende teknologi, blev tekstmining, billedmining og grafmining også en del af dataminingsystemet.
I dag anvendes data mining på mange områder. I organisationer spiller det en afgørende rolle i beslutningstagning og markedsanalyse.
Fordele ved Data Mining
Den udbredte anvendelse af datamining tilskrives hovedsageligt dets mange forskellige fordele for mennesker og organisationer. Nogle af dem er:
Forbedret markedsføring og salg
Data mining har været medvirkende til at øge markedsføringen og salget af virksomheder. Det giver organisationer mulighed for at forstå kundernes krav, forudsige kundeadfærd og skabe en model, der hjælper dem med at sælge rentable produkter. Det er også nyttigt til at finde nye kundeemner og forbedre salgsdiagrammet.
Få nøjagtige, ajourførte økonomiske oplysninger
Finans- og bankinstitutter udnytter datamining til at udtrække nøjagtige og opdaterede kritiske oplysninger. Uanset om det er kreditrapporter eller låneoplysninger, har denne teknologi hjulpet banker med at strømline deres forretning effektivt.
Bedre kundeservice
Implementering af data mining i erhvervslivet kan forbedre kundeservicen markant. Virksomheder kan bruge denne teknologi til at finde ud af store problemer i deres kundeserviceafdeling, rette dem og fortsætte med at levere hurtige løsninger til kunderne.
Omkostningseffektiv
Data mining hjælper organisationer med at strømline deres forretningsdrift og samtidig spare penge på mange områder. Ved at muliggøre operationel effektivitet kan virksomheder skabe omkostningseffektive løsninger til at identificere kundernes behov og kommende trends på markedet. Dette hjælper dem med at vokse mere og samtidig holde omkostningerne i skak.
Risikostyring
Data mining kan hjælpe med effektiv risikostyring, så virksomheder kan undgå mange problemer. Fra at identificere svindel og smuthuller i systemer til at opdage onlinetrusler kan datamining hjælpe virksomheder med at forbedre deres cybersikkerhedsindsats.
Øget mærkeloyalitet
Ved at få indsigt fra data mining kan organisationer effektivt målrette deres kundebase og skabe bedre kunderelationer. Moderne marketingteams bruger forskellige teknikker til at få værdifuld indsigt i deres kunders behov og derved øge brandloyaliteten.
Bedre beslutningstagning
Teams fra forskellige organisationer bruger i dag information fra datamining til at træffe endelige beslutninger om deres fremtidige træk. Ved at få indsigt i markedstendensen og forbrugernes tanker kan de beslutte, hvad der skal gøres, og hvad de skal undgå.
Forudsig fremtidige tendenser
Med data mining-teknikker kan virksomheder erhverve nyttig information. Dette hjælper forretningsanalytikere med at forstå fremtidige tendenser, og hvor markedet er på vej hen. Baseret på det kan de foretage ændringer i de eksisterende forretningsstrategier.
Anvendelser af Data Mining
Data mining bruges i forskellige brancher og er blevet et vigtigt værktøj for moderne virksomheder. Her er nogle af de områder, hvor det anvendes:
Markedsføring
Et af de vigtigste domæner, hvor data mining bruges, er markedsføring. Virksomheder har haft meget gavn af denne teknik ved at anvende den til deres marketingindsats. Data mining hjælper dem med at få indsigt i markedet, kunder, tendenser og konkurrenter.
Ved at bruge den udtrukne information kan virksomheder ikke kun effektivt målrette mod de rigtige kunder, men også forstå deres krav, forudsige fremtiden, træffe bedre beslutninger og være på forkant med konkurrenterne.
Sundhedspleje
Data mining har bragt en revolution i sundhedssektoren ved at gøre det muligt for læger at få fat i vigtig information, som var svær at finde. Ved at bruge forskellige data mining-teknikker kan medicinalvirksomheder forstå kravene til medicin og også finde bedre lægemidler.
Bankvirksomhed
Data mining er meget udbredt i banksektoren til at forstå kundernes adfærd, skabe finansielle risikomodeller, opdage svindel, indsamle kreditoplysninger osv. Finansielle tjenester bruger det til at analysere markedsrisiko og identificere potentielle kreditkortkunder.
Detailhandel
Ved at få den nødvendige indsigt i markeder og kunders købsadfærd kan detailvirksomheder drage stor fordel af data mining. For eksempel hjælper en analyse af markedstendenser modebutikker med nemt at have tøj, der er efterspurgt blandt forbrugerne.
Fremstilling
Fremstillingssektoren har draget fordel af datamining siden dens ankomst, fordi det har hjulpet dem med at opdage problemer, forbedre oppetiden og sikre driftssikkerheden. Det hjælper dem også med at ændre deres produktionshastighed i overensstemmelse med markedets efterspørgsel.
Underholdning
Underholdningsstreamingtjenester er aktive brugere af dataminingværktøjer til at forstå seernes præferencer og valg. De kan udtrække brugerdata og levere bedre tjenester i overensstemmelse hermed.
Forskellige data mining-teknikker
Data mining har udviklet sig dramatisk med tiden, hvilket har givet anledning til adskillige teknikker:
#1. Klassifikation
Klassificering er en populær dataminingteknik, der bruges af dataforskere til at analysere egenskaberne for de forskellige data, der bliver brugt. Når attributterne for dataene er identificeret, kategoriseres disse data i foruddefinerede klasser.
Det er en form for clustering, hvor lignende datapunkter udtrækkes og bruges til analyse for at foretage sammenligninger. Det er en grundlæggende metode, som marketingbureauer ofte bruger til at identificere en målgruppe og analysere deres adfærd.
#2. Prædiktiv modellering
Det er en kraftfuld teknik i dataminingverdenen, der bruger historiske og nuværende datasæt til at skabe en grafisk model for fremtidige handlinger eller resultater.
Mange organisationer i produkt- og fremstillingssektoren implementerer denne model for at få indsigt i fremtidige tendenser, og hvor markedet er på vej hen. Denne teknik fungerer bedst, når den er forbundet med store datasæt, fordi den hjælper med at øge nøjagtigheden.
#3. Outlier Analyse
Outlier-analyse er en anden effektiv data mining-teknik, der er meget brugt af finansielle organisationer til at opdage anomalier i et datasæt. Det er en af de primære komponenter, der er ansvarlige for at vedligeholde sikre databaser.
I modsætning til andre teknikker udvælger den unikke datapunkter, der er forskellige fra andre, og hjælper dataforskere med at finde årsagen bag fejlene. Banksektorer bruger det ofte til at identificere unormalt kreditkortbrug på en dag og beskytte mod svigagtige transaktioner.
#4. Datavisualisering
Næsten enhver organisation, uanset om det er fra marketing-, bank-, sundheds- eller underholdningssektoren, bruger datavisualisering. Det er en almindelig teknik, der oversætter givne data til en grafisk form som diagrammer, diagrammer eller grafer, så alle nemt kan forstå dem.
Dataforskere bruger for det meste denne teknik til at fremvise deres resultater i en letfortolkelig form for virksomhedsledere, så de kan træffe informerede beslutninger. I dag har denne teknik udviklet sig til et sådant niveau, at alle resultaterne ofte er repræsenteret gennem 3D-modeller og augmented reality.
#5. Regression
En anden populær dataminingteknik i nutidens moderne æra er regression, og den bruges hovedsageligt til at vise forholdet mellem variabler i et stort datasæt.
Det er en fordelagtig white box-teknik, der bruges til at identificere den primære funktion bag forholdet mellem variabler. E-handelsvirksomheder bruger ofte denne teknik til at forudsige aldersgruppen for forskellige kunder baseret på deres købshistorik.
#6. Foreningen
Der er talrige data mining-teknikker, men kun nogle få teknikker, som f.eks. association, er meget udbredt på tværs af brancher. Det hjælper dataforskere med at finde unikke relationer mellem variabler i et datasæt.
Det har mange ligheder med maskinlæringsteknikker, fordi det angiver specifikke data ved en datadrevet hændelse. Mange organisationer, især detailmærker, bruger denne teknik til markedsundersøgelser og til at analysere de improviseret indkøbsvaner hos specifikke kunder.
Sådan udføres data mining
Data mining er en interaktiv proces, der involverer flere trin:
#1. Definition af målet
For at starte data mining-processen bruger dataforskere, analytikere og forretningsinteressenter tid på at forstå organisationens primære mål for data mining. Baseret på de unikke mål og krav vælger de den passende måde at udføre data mining på.
#2. Indsamling af de nødvendige data
Når målet er defineret, er det tid for datavidenskabsfolk til at indsamle de nødvendige datasæt, der er relevante for deres mål. De relevante data indsamles fra forskellige kilder og opbevares derefter i et datavarehus.
#3. Dataforberedelse
I denne fase bliver de lagrede data udsat for rensning og organisering for at gøre dem fri for uønsket støj. Det er et tidskrævende trin, der involverer tre faser:
- De relevante data udtrækkes og transformeres.
- Data renses ved at fjerne dubletter, opdatere manglende værdier, skrubbe for afvigelser, kontrollere for rimelighed mv.
- De rensede data indlæses i den centrale database
#4. Modelbygning
I denne fase vælger dataforskerne den passende model afhængigt af typen af dataanalyse. Teamet af dataforskere vil analysere datarelationerne, såsom korrelation, tendenser og sekventielle mønstre, og derefter beslutte sig for modellen i overensstemmelse hermed.
Denne fase kan også involvere deep learning-algoritmer, forudsigelsesmodeller og klassifikationsmodeller afhængigt af typen af data, der fødes. Træningspunkterne i datasættet kan blive udsat for sammenligning, hvis datasættet ikke er mærket.
#5. Evaluering af ændringen
Det er en afgørende fase af processen, hvor resultatet af modellen evalueres og fortolkes, når dataene er aggregeret. Resultatet kan også præsenteres for beslutningstageren til evalueringsprocessen. I denne fase skal du sikre dig, at resultatet af modellen falder sammen med det definerede mål.
#6. Implementering
Det er den sidste fase, hvor virksomheden vil validere og forstå, om informationen er nyttig for organisationen eller ej. Hvis teamet finder informationen virkningsfuld, vil de bruge den til at nå deres mål og udtænke en ny strategi.
Oplysningerne vises i form af regneark og grafer, som gemmes og bruges til at identificere nye problemstillinger.
Udfordringer i Data Mining Implementering
Som enhver anden teknologi, kommer data mining også med nogle udfordringer i dens implementering, såsom:
- Datakompleksitet: Data mining kan muligvis forenkle et stort datasæt, men det tager en betydelig mængde tid og penge at behandle dem. Det er en ret udfordrende opgave at udtrække information fra strukturerede, ustrukturerede fotos, musik, video og tekster i naturligt sprog.
- Ufuldstændige data: Ikke alle datasæt under minedrift vil være præcise. Du kan finde ufuldstændige data, som kan forårsage støj og systemfejl.
- Privatlivsrisici: Privatlivsrisici er en stor udfordring i data mining. Der er mange tilfælde, hvor virksomheder indsamler kundernes personlige oplysninger for at analysere købstendenser, hvilket kan krænke deres privatliv og føre til overholdelsesproblemer.
- Høje driftsomkostninger: Data mining involverer høje driftsomkostninger ved køb og vedligeholdelse af servere, software og hardware. Derudover skal du også vedligeholde en stor mængde data, hvilket medfører betydelige omkostningsinvesteringer.
- Ydeevneproblemer: Ydeevnen af et dataminingsystem kan nemt blive påvirket, når en forkert metode eller teknik bruges. Inkonsistens i dataflow eller databasevolumen bidrager også til ydeevneproblemer.
Nyttig Data Mining Software og værktøjer
Data mining er en teknologi i udvikling. Derfor skaber mange softwareorganisationer avanceret data mining software og værktøjer til at hjælpe virksomheder med at udføre data mining effektivt.
Antallet af funktioner kan variere i overensstemmelse hermed, men de vigtigste funktioner, der er fælles i de fleste af dem, er indbyggede algoritmer, dataforberedelse, forudsigende modeller, GUI-baseret platform og implementeringsmodeller.
Nogle af de populære datamining-software, der er meget brugt, er Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt og Apache Mahout. Udover dem kan du bruge Elki, Weka og sci-kit-learn data mining, da de er gratis open source-teknologier.
Konklusion
Data mining har gjort tingene lettere for virksomheder og hjulpet dem med at vokse betydeligt. De kan bruge forskellige data mining-teknikker til at indsamle information og se på indsigter, som tidligere var svære at opnå.
Jeg håber, at denne artikel hjælper dig med at forstå datamining og forskellige dataminingteknikker, så du kan implementere dem for at opnå den nødvendige indsigt og vækste din virksomhed mere.
Dernæst kan du også læse om Data Discovery og dets værktøjer.