Nøkkelteknikker for datautvinning og hvordan du bruker dem

Data er nøkkelen i den moderne verden. Alt nå er datadrevet, og hver sektor krever data for å innovere og vokse.

Bedrifter bruker tonnevis av data for å forstå bransjetrender, kunder og hvordan de gjør det, noe som hjelper dem med å forbedre prosessene sine og gi bedre resultater.

Det er imidlertid en vanskelig oppgave å trekke ut masse informasjon fra et ufattelig volum av ustrukturerte og strukturerte data og implementere dem for organisasjonens vekst.

Det er her data mining kommer inn i bildet, slik at organisasjoner kan trekke ut verdifull informasjon. I sin tur er denne informasjonen avgjørende for forretningsintelligens og for å oppdage mønstre, forutsi mulige utfall, motvirke problemer og identifisere nye muligheter.

For å gjøre alt dette mulig, er det mange datautvinningsteknikker tilgjengelig for å trekke ut informasjon, hvorav noen er viktigere enn andre.

I denne artikkelen vil jeg diskutere hva datautvinning er, hvordan det gjøres og viktige datautvinningsteknikker som du kan implementere i virksomheten din.

Hva er Data Mining?

Data mining er en teknikk der datamaskiner trekker ut og organiserer en enorm mengde data og identifiserer mønstre og relasjoner som organisasjoner kan bruke for forretningsintelligens.

Det er også kjent som kunnskapsoppdagelse i data fordi det hjelper til med å avdekke alle forhold mellom data og verdifull informasjon fra en pool av ustrukturerte og strukturerte data. Denne teknikken bruker algoritmer for å trekke ut all den underliggende informasjonen og mønstrene som kan hjelpe til med å løse forretningsproblemer.

Data mining fungerer som en avgjørende del av dataanalyse, men den er avhengig av effektiv lager, riktig databehandling og nøyaktig datainnsamling. Det er mange datautvinningsteknikker tilgjengelig i bransjen, men deres analyse er kokt ned til to hovedaspekter:

• Bruk av data mining for å beskrive det analyserte datasettet
• Bruk av teknikker sammen med maskinlæringsalgoritmer for å forutsi utfall

Organisasjoner, enten de er små, mellomstore eller store, drar nytte av datautvinning ettersom det gir dem verdifulle data. De kan videre behandle og analysere disse dataene for å gjøre meningsfulle observasjoner, forutsi fremtidige utfall, forbedre beslutningstaking og identifisere nye muligheter, brukeratferd, svindel og sikkerhetsproblemer.

Evolusjon av datautvinning

Data mining kan virke som ny teknologi, men du vil bli overrasket over å vite at det er en generasjonsgammel teknologi som har sine røtter tilbake til 1760-tallet. Ideen om data mining ble først implementert av Bayers teorem, men den kunne ikke brukes på grunn av mangel på verktøy.

Den ble kraftigere og mer effektiv med fremkomsten av moderne teknologier og kraftige datamaskiner ettersom dataforskere var i stand til å bruke dem på stadig økende data.

Det var i løpet av 1990- og 2000-tallet at datautvinning begynte å ta fart blant bedrifter, og denne populariteten gjorde det også lettere å oppdage nye gruveteknikker.

Artikkelen til Moneyball om et profesjonelt baseballlag som bruker dataanalyse for å lage lagliste, brakte imidlertid datautvinning i rampelyset i bransjen.

Opprinnelig handlet datautvinning om å utvinne informasjon fra tabelldata. Men med den økende etterspørselen etter mer innsikt og utviklende teknologi, ble tekstutvinning, bildeutvinning og grafutvinning også en del av datautvinningssystemet.

I dag brukes data mining på mange felt. I organisasjoner spiller det en kritisk rolle i beslutningstaking og markedsanalyse.

Fordeler med Data Mining

Den utbredte bruken av data mining tilskrives hovedsakelig dens mange fordeler for mennesker og organisasjoner. Noen av dem er:

Forbedret markedsføring og salg

Data mining har vært avgjørende for å øke markedsføringen og salget av virksomheter. Det lar organisasjoner forstå kundenes krav, forutsi kundeadferd og lage en modell som hjelper dem å selge lønnsomme produkter. Det er også nyttig for å finne nye potensielle kunder og forbedre salgsdiagrammet.

Få nøyaktig, oppdatert finansiell informasjon

Finans- og bankinstitutter utnytter datautvinning for å trekke ut nøyaktig og oppdatert kritisk informasjon. Enten det er kredittrapporter eller låneinformasjon, har denne teknologien hjulpet bankene med å effektivisere virksomheten sin effektivt.

Bedre kundeservice

Implementering av data mining i virksomheten kan forbedre kundeservicen betydelig. Bedrifter kan bruke denne teknologien til å finne ut store problemer i kundeserviceavdelingen, fikse dem og fortsette å tilby raske løsninger til kundene.

Kostnadseffektiv

Data mining hjelper organisasjoner med å effektivisere forretningsdriften samtidig som de sparer penger på mange områder. Ved å muliggjøre operasjonell effektivitet kan bedrifter lage kostnadseffektive løsninger for å identifisere kundebehov og kommende trender i markedet. Dette hjelper dem å vokse mer samtidig som kostnadene holdes i sjakk.

Risikostyring

Data mining kan hjelpe til med effektiv risikostyring, slik at bedrifter kan unngå mange problemer. Fra å identifisere svindel og smutthull i systemer til å oppdage trusler på nettet, kan datautvinning hjelpe bedrifter med å forbedre cybersikkerhetsinnsatsen.

Økt merkevarelojalitet

Ved å få innsikt fra data mining kan organisasjoner effektivt målrette sin kundebase og skape bedre kunderelasjoner. Moderne markedsføringsteam bruker forskjellige teknikker for å få verdifull innsikt i kundenes behov, og øker dermed merkelojalitet.

Bedre beslutningstaking

Lag fra forskjellige organisasjoner bruker i dag informasjon fra datautvinning for å ta endelige beslutninger om deres fremtidige trekk. Ved å få innsikt i markedstrenden og forbrukernes tanker, kan de bestemme hva som bør gjøres og hva de skal unngå.

Forutsi fremtidige trender

Med data mining-teknikker kan bedrifter skaffe seg nyttig informasjon. Dette hjelper forretningsanalytikere med å forstå fremtidige trender og hvor markedet er på vei. Basert på det kan de gjøre endringer i eksisterende forretningsstrategier.

Anvendelser av Data Mining

Data mining brukes i ulike bransjer og har blitt et viktig verktøy for moderne virksomheter. Her er noen av områdene der det brukes:

Markedsføring

Et av hoveddomenene der data mining brukes er markedsføring. Bedrifter har hatt mye nytte av denne teknikken ved å bruke den på markedsføringstiltakene deres. Data mining hjelper dem med å få innsikt i markedet, kunder, trender og konkurrenter.

Ved å bruke den utvunnede informasjonen kan bedrifter ikke bare effektivt målrette mot de riktige kundene, men også forstå deres krav, forutsi fremtiden, ta bedre beslutninger og ligge i forkant av konkurrentene.

Helsevesen

Data mining har brakt en revolusjon i helsesektoren ved å gjøre det mulig for medisinske fagfolk å få tak i viktig informasjon som var vanskelig å finne. Ved å bruke forskjellige data mining-teknikker kan farmasøytiske selskaper forstå kravene til medisiner og også finne bedre medisiner.

Bankvirksomhet

Data mining er mye brukt i banksektoren for å forstå kunders adferd, lage finansielle risikomodeller, oppdage svindel, samle inn kredittinformasjon osv. Finansielle tjenester bruker det til å analysere markedsrisiko og identifisere potensielle kredittkortkunder.

Detaljhandel

Ved å få nødvendig innsikt i markeder og kunders kjøpsatferd, kan detaljhandelsbedrifter dra mye nytte av data mining. For eksempel hjelper det å analysere markedstrender at motebutikker enkelt lager klær som er etterspurt blant forbrukere.

Produksjon

Produksjonssektoren har utnyttet datautvinning siden ankomsten fordi det har hjulpet dem med å oppdage problemer, forbedre oppetiden og sikre driftssikkerhet. Det hjelper dem også å endre produksjonshastigheten i henhold til markedets etterspørsel.

Underholdning

Underholdningsstrømmetjenester er aktive brukere av datautvinningsverktøy for å forstå seernes preferanser og valg. De kan trekke ut brukerdata og gi bedre tjenester deretter.

Ulike datautvinningsteknikker

Data mining har utviklet seg dramatisk med tiden, og har gitt opphav til en rekke teknikker:

#1. Klassifisering

Klassifisering er en populær datautvinningsteknikk som brukes av dataforskere for å analysere egenskapene til de forskjellige dataene som brukes. Når attributtene til dataene er identifisert, blir disse dataene kategorisert i forhåndsdefinerte klasser.

Det er en form for clustering der lignende datapunkter trekkes ut og brukes til analyse for å kunne sammenligne. Det er en grunnleggende metode som markedsføringsbyråer ofte bruker for å identifisere en målgruppe og analysere deres atferd.

#2. Prediktiv modellering

Det er en kraftig teknikk i data mining-verdenen som bruker historiske og nåværende datasett for å lage en grafisk modell for fremtidige handlinger eller utfall.

Mange organisasjoner i produkt- og produksjonssektoren implementerer denne modellen for å få innsikt i fremtidige trender og hvor markedet er på vei. Denne teknikken fungerer best når den er assosiert med store datasett fordi den bidrar til å øke nøyaktigheten.

#3. Outlier-analyse

Outlier-analyse er en annen effektiv datautvinningsteknikk som er mye brukt av finansielle organisasjoner for å oppdage anomalier i et datasett. Det er en av hovedkomponentene som er ansvarlig for å vedlikeholde sikre databaser.

I motsetning til andre teknikker, plukker den ut unike datapunkter som er forskjellige fra andre og hjelper dataforskere med å finne årsaken bak feilene. Banksektorer bruker det ofte til å identifisere unormal kredittkortbruk på en dag og beskytte mot uredelige transaksjoner.

#4. Datavisualisering

Nesten alle organisasjoner, enten det er fra markedsførings-, bank-, helse- eller underholdningssektoren, bruker datavisualisering. Det er en vanlig teknikk som oversetter gitte data til en grafisk form som diagrammer, diagrammer eller grafer slik at alle enkelt kan forstå dem.

Dataforskere bruker stort sett denne teknikken for å vise frem funnene sine i en letttolkelig form for bedriftsledere slik at de kan ta informerte beslutninger. I dag har denne teknikken utviklet seg til et slikt nivå at alle funnene ofte er representert gjennom 3D-modeller og utvidet virkelighet.

#5. Regresjon

En annen populær datautvinningsteknikk i dagens moderne tid er regresjon, og den brukes hovedsakelig for å vise forholdet mellom variabler i et stort datasett.

Det er en fordelaktig white box-teknikk som brukes til å identifisere den primære funksjonen bak forholdet mellom variabler. E-handelsselskaper bruker ofte denne teknikken til å forutsi aldersgruppen til ulike kunder basert på deres kjøpshistorikk.

#6. assosiasjon

Det er mange datautvinningsteknikker, men bare noen få teknikker, som assosiasjon, er mye brukt på tvers av bransjer. Det hjelper dataforskere med å finne unike relasjoner mellom variabler i et datasett.

Det har mange likheter med maskinlæringsteknikker fordi det indikerer spesifikke data ved en datadrevet hendelse. Mange organisasjoner, spesielt detaljhandelsmerker, bruker denne teknikken for markedsundersøkelser og for å analysere improviserte handlevaner til spesifikke kunder.

Hvordan utføre datautvinning

Data mining er en interaktiv prosess som involverer flere trinn:

#1. Definere målet

For å starte datautvinningsprosessen bruker dataforskere, analytikere og forretningsinteressenter tid på å forstå organisasjonens primære mål for datautvinning. Basert på de unike målene og kravene velger de den passende måten å utføre datautvinning på.

#2. Innsamling av nødvendige data

Når målet er definert, er det på tide for dataforskere å samle inn de nødvendige datasettene som er relevante for deres mål. De relevante dataene samles inn fra ulike kilder og lagres deretter i et datavarehus.

#3. Dataforberedelse

I dette stadiet blir de lagrede dataene utsatt for rengjøring og organisering for å gjøre dem fri for uønsket støy. Det er et tidkrevende trinn som involverer tre faser:

• De relevante dataene trekkes ut og transformeres.
• Dataene renses ved å fjerne duplikater, oppdatere manglende verdier, skrubbe for uteliggere, sjekke for rimelighet, etc.
• De rensede dataene lastes inn i den sentrale databasen

#4. Modellbygg

På dette stadiet velger dataforskerne riktig modell avhengig av typen dataanalyse. Teamet av dataforskere vil analysere dataforholdene, som korrelasjon, trender og sekvensielle mønstre, og deretter bestemme modellen deretter.

Denne fasen kan også involvere dyplæringsalgoritmer, prediktive modeller og klassifiseringsmodeller avhengig av typen data som mates. Treningspunktene i datasettet kan bli gjenstand for sammenligning hvis datasettet ikke er merket.

#5. Evaluering av endringen

Det er en avgjørende fase av prosessen hvor resultatet av modellen blir evaluert og tolket når dataene er aggregert. Resultatet kan også presenteres for beslutningstakeren for evalueringsprosessen. I løpet av dette stadiet, sørg for at resultatet av modellen sammenfaller med det definerte målet.

#6. Gjennomføring

Det er den siste fasen, hvor bedriften skal validere og forstå om informasjonen er nyttig for organisasjonen eller ikke. Hvis teamet finner informasjonen virkningsfull, vil de bruke den til å nå sine mål og utarbeide en ny strategi.

Informasjonen vises i form av regneark og grafer, som lagres og brukes til å identifisere nye problemer.

Utfordringer i Data Mining Implementering

Som all annen teknologi, kommer datautvinning også med noen utfordringer i implementeringen, for eksempel:

• Datakompleksitet: Datautvinning kan kanskje forenkle et stort datasett, men det tar mye tid og penger å behandle dem. Det er en ganske utfordrende oppgave å trekke ut informasjon fra strukturerte, ustrukturerte bilder, musikk, video og tekster på naturlig språk.
• Ufullstendige data: Ikke alle datasett under gruvedrift vil være nøyaktige. Du kan finne ufullstendige data, noe som kan forårsake støy og systemfeil.
• Personvernrisiko: Personvernrisiko er en stor utfordring innen datautvinning. Det er mange tilfeller der selskaper samler inn personlig informasjon om kunder for å analysere kjøpstrender, noe som kan krenke deres personvern og føre til overholdelsesproblemer.
• Høye driftskostnader: Datautvinning innebærer høye driftskostnader ved kjøp og vedlikehold av servere, programvare og maskinvare. I tillegg må du også vedlikeholde en stor mengde data som medfører betydelige kostnadsinvesteringer.
• Ytelsesproblemer: Ytelsen til et data mining-system kan lett bli påvirket når en feil metode eller teknikk brukes. Inkonsekvens i dataflyt eller databasevolum bidrar også til ytelsesproblemer.

Nyttig datautvinningsprogramvare og -verktøy

Data mining er en teknologi i utvikling. Derfor lager mange programvareorganisasjoner avansert programvare og verktøy for datautvinning for å hjelpe bedrifter med å utføre datautvinning effektivt.

Antall funksjoner kan variere tilsvarende, men nøkkelfunksjonene som er vanlige i de fleste av dem er innebygde algoritmer, dataforberedelse, prediktive modeller, GUI-basert plattform og distribusjonsmodeller.

Noen av de populære datautvinningsprogramvarene som er mye brukt er Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt og Apache Mahout. I tillegg til dem kan du bruke Elki, Weka og sci-kit-learn data mining, siden de er gratis, åpen kildekode-teknologier.

Konklusjon

Data mining har gjort ting enklere for bedrifter og hjulpet dem med å vokse betydelig. De kan bruke forskjellige datautvinningsteknikker for å samle informasjon og se på innsikt som tidligere var vanskelig å få tak i.

Jeg håper denne artikkelen hjelper deg med å forstå datautvinning og forskjellige datautvinningsteknikker, slik at du kan implementere dem for å tilegne deg den nødvendige innsikten og utvide virksomheten din mer.

Deretter kan du også lese om Data Discovery og dets verktøy.