Sissejuhatus andmete kaevandamise tehnikatesse
Mõiste andmete kaevandamine tekkis esmakordselt 1990ndatel. Enne seda kasutasid statistikud andmepüügi või süvendamise mõistet andmete analüüsi määratlemiseks ilma eelhüpoteesita. Andmetöötlusriistade protsessi üks olulisemaid eesmärke on koguda veenvat teavet, mida saaks hõlpsasti rakendada suurtes andmekogumites. Igat tüüpi andmete kaevandamise tehnikad annavad erineva tulemuse / efekti. See tähendab, et äriprobleemide mõistmine aitab brändidel rakendada õigeid andmete kaevandamise tehnikaid ja saavutada seeläbi ka parimaid tulemusi. Samal ajal on oluline meeles pidada, et andmete kaevandamise tehnikad viitavad ka tundmatute huvitavate mustrite, ebaharilike kirjete või varem tuvastamata sõltuvuste avastamisele.
Suurandmed on ühegi brändi kasvuloo üks olulisemaid aspekte, nii suured kui ka väikesed. Praegusel ajal kasutavad ettevõtted suurandmete analüüsi tehnikaid, et saavutada oma ettevõtetes suuremad eesmärgid, seda nii klientide rahulolu kui ka organisatsiooni kasvu osas. Samal ajal on oluline mõista, et suurandmete mõistmine ja analüüs on organisatsiooni eduka kasvu ja laienemise jaoks oluline. Seetõttu on andmete kaevandamise tehnikad väga kasulikud, kuna need saavad aidata ettevõtetel suurandmeid tõhusal viisil analüüsida. Ehkki on olemas mitu andmekaevandamise tehnikat, käsitletakse neid erinevates probleemides ja antakse ülevaade sellest järgnevast äriprobleemist. Üks parimaid viise väärtuslike teadmiste saamiseks on seetõttu kõige parem teha läbi andmete kaevandamise tarkvara. Sõna, mida kasutatakse kogu andmeanalüüsi, andmete kaevandamise tehnikate kirjeldamiseks, hõlmab kogumist, ekstraheerimist, analüüsi ja statistilisi meetodeid. Sellepärast on oluline töötada välja suur strateegia selliselt, et bränd / organisatsioon mõistaks andmekaevandamise tehnikat selgelt.
8 olulist andmete kaevandamise tehnikat on järgmised:
-
Anomaalia või kõrvaline tuvastamine
Andmekaevetehnika, anomaalia või kõrvaline tuvastamine on tehnika, mille abil otsitakse andmekogumis andmeühikuid, mis sarnaneksid prognoositava mustri või eeldatava käitumisega.
Samuti nimetatakse kõrvalekalleteks anomaaliaid brändide ja organisatsioonide jaoks kriitilist ja rakendatavat teavet. Kuna välisväärtus on objekt, mis erineb oluliselt andmebaasi või andmete kombinatsiooni üldisest keskmisest.
See erineb ülejäänud andmetest ja seetõttu vajavad välised andmete kaevandamise tööriistad täiendavat tähelepanu ja analüüsi, kuna pakuvad konkreetses küsimuses teistsugust väljavaadet. Seda tüüpi andmete kaevandamise tehnikat saab kasutada pettuste ja riskide tuvastamiseks kriitilises süsteemis.
Need on ideaalsed olukorras, kus andmete kaevandamise tehnikat saab unikaalselt analüüsida ja need aitavad analüütikul avastada süsteemis kõiki puudusi.
See võib omakorda osutada pettustele, vigasetele protseduuridele või piirkondadele, kus teatud teooria on kehtetu, muutes õige süsteemi paigaldusprotsessi ohutuks ja tõhusaks.
Oluline on meeles pidada, et suuremahuliste andmete kaevandamise tehnikate puhul on kõrvalnähud väga levinud. Ehkki kõrvalnähud ei ole alati negatiivsed, võivad need aidata kaubamärgil leida unikaalseid asju, mis toimuvad andmekaevandamise tehnikate komplektides.
Olenemata stsenaariumist vajavad anomaalia või kõrvalise avastamise põhjal järeldatud järeldused lõplike tulemuste saamiseks täiendavat analüüsi.
-
Ühingureeglite õppimine
Seda tüüpi andmekaevetehnika põhineb huvitavate seoste avastamisel muutujate vahel suurtes andmebaasides. Seda tüüpi andmete kaevandamise tehnikat kasutatakse andmete peidetud mustrite paljastamiseks.
Neid saab kasutada muutujate tuvastamiseks andmetes ja suurimate sagedustega ilmnevate muutujate samaaegsete esinemiste tuvastamiseks. Laialdaselt jaekauplustes kasutatakse müügikohtade andmete mustrite leidmiseks assotsieerimisreeglite andmete kaevandamise tehnikat.
Neid andmete kaevandamise tööriistu saab kasutada uute toodete soovitamiseks, eriti selleks, et teada saada, millist tüüpi tooteid inimesed teistele soovitavad, või leida uusi tooteid, mida klientidele soovitada.
Brändi konversioonimäära tõhusaks suurendamiseks on võimalik kasutada väga kasulikku andmete hankimise tehnikat ja assotsieerimisreeglite õppimist. Hea näite assotsiatsiooniõppe tõhususest rakendas Walmart 2004. aastal.
Selle andmekaevetehnoloogia abil avastati, et maasika hüpiklaste müük kasvas enne orkaani seitse korda. Sellest avastusest alates on Walmart paigutanud selle toote kassasse enne orkaani, luues seeläbi paremad müügikonversioonid.
-
Klastrianalüüs
Seda tüüpi andmete kaevandamise tehnikat määratletakse kui üksteisega sarnaste andmete kaevandamise tööriistade tuvastamise protsessi, klastrianalüüs aitab turundajatel mõista nii andmete sarnasusi kui ka erinevusi.
Kuna klastritel on ühised tunnused, saab neid sihtimisalgoritmide parendamiseks kasutada. Näiteks kui konkreetne kliendigrupp ostab teatud tootemarki, siis selle toote müümise hõlbustamiseks võib luua konkreetse kampaania.
Selle mõistmine võib aidata kaubamärkidel oma müügi konversioonimäärasid tõhusalt tõsta, suurendades seeläbi brändi tugevust ja kaasatust. Lisaks on klastrianalüüsi tulemuseks ka isiksuste loomine.
Persoonid on määratletud kui väljamõeldud tegelased, mis tähistavad erinevaid kasutaja tüüpe sihitud demograafilises suhtumises, mis võib veebisaiti, brändi või toodet sarnasel viisil kasutada.
Kuna see on klastrianalüüsi oluline aspekt, aitavad isikud kaubamärkidel teha arukaid turundusvalikuid ja luua ka võimsaid kampaaniaid.
-
Klassifikatsiooni analüüs
Seda tüüpi andmekaevandamise tehnikal on süstemaatiline protsess metaandmete (mis on andmed andmete kohta) ja andmete kohta olulise ja asjakohase teabe saamiseks. Klassifikatsioonianalüüs aitab kaubamärkidel tuvastada andmekaevandamise tehnikate erinevaid kategooriaid.
Analüüsi klassifitseerimine on tihedalt seotud klastrianalüüsiga, kuna need teevad andmehaldusriistade osas tõhusamalt valikuid. E-post on klassifitseerimise analüüsi tuntud näide, kuna see kasutab algoritme e-kirjade täpsustamiseks olenevalt sellest, kas need on seaduslikud või rämpspost.
Selleks kasutatakse e-kirjades asuvat andmekaevetarkvara, näiteks sõnu ja manuseid, mis näitavad, kas tegemist on rämpsposti või seaduslike e-kirjadega.
-
Regressioonanalüüs
Teine andmekaevandamise tööriist, regressioonanalüüs, aitab brändidel määratleda sõltuvust muutujate vahel. See andmete kaevandamise tehnika põhineb eeldusel, et ühest muutujast tuleneb ühesuunaline põhjusmõju teise muutuja reageeringule.
Kuigi sõltumatud muutujad võivad olla üksteisega mõjutatud, ei mõjuta sõltuvus üldiselt mõlemat pidi, nagu korrelatsioonianalüüsi puhul. Regressioonanalüüs võib näidata, et üks muutuja sõltub teisest, mitte vastupidi.
Kuna regressioonianalüüs sobib ideaalselt kliendirahulolu määramiseks, võib see aidata kaubamärkidel avastada uusi ja erinevaid teadmisi klientide lojaalsuse kohta ja selle kohta, kuidas välised tegurid, mis võivad mõjutada teenuse taset, näiteks ilmastikuolud.
Regressioonianalüüsi heaks näiteks on selle andmete kaevandamise tehnika kasutamine inimeste tutvumiseks portaalides. Paljud veebisaidid kasutavad muutujaid, et sobitada inimesi vastavalt nende soovidele, huvidele ja hobidele.
-
Valiku modelleerimine
Täpsed ja üldotstarbelised andmete kaevandamise tööriistad ning valikumudelid aitavad kaubamärkidel teha tõenäolisi ennustusi klientide otsustuskäitumise kohta.
Kuna kaubamärk peab keskenduma nende sihtrühmale, aitab valiku modelleerimine brändidel kasutada oma andmete kaevandamise tehnikaid sellisel viisil, et nad saaksid maksimaalselt ära kasutada kliendid, kes tõenäoliselt sooritavad kehtiva ostu, kasutatakse Choice'i modelleerimist, et tuvastada kõige olulisemad tegurid, mis aitavad kliendil oma valikut teha.
Põhinedes muutujatele meeldivad kohad, varasem ost ja hoiakud, aitab valiku modelleerimine brändidel otsustada, kui tõenäoline on, et kliendid teevad turundusvaliku. Investeerides valikumudelitesse, saavad kaubamärgid hõlpsalt aidata oma müüki terviklikult suurendada.
-
Reegli induktsioon
Seda tüüpi andmekaevetehnika aitab välja töötada formaalseid reegleid, mis põhinevad vaatluste kogumil. Reeglite esilekutsumine on veel üks andmekaevandamise tööriist. Sellest andmete kaevandamise tehnikast saadud reegleid saab kasutada andmekaevandamise tarkvara teadusliku mudeli või andmete kohalike mustrite esitamiseks.
Lisaks on assotsieerimise reegel induktsiooni paradigma. Assotsieerimisreegel on muutujate vaheliste veenvate seoste väljaselgitamise protsess, eriti suurtes andmebaasides.
Andmete kaevandamise tarkvaras kasutatav tehnika aitab brändidel avastada teatud toodete vahelisi seaduspärasusi. Näiteks kui klient ostab võid, on tõenäoline, et nad ostaksid ka leiba.
Assotsieerimisreegli põhirõhk on mõista, et kui klient täidab konkreetset funktsiooni, öelge A, on ka tõenäosus, et nad täidavad funktsiooni B.
See arusaam võib aidata kaubamärkidel mitte ainult müüki prognoosida, vaid luua ka nutikaid turunduslahendusi, mis hõlmavad sooduspakkumisi ja paremaid toodete paigutusi kauplustes ja kaubanduskeskustes.
-
Närvivõrgud
Andmekaevandamise tehnoloogia kujunemisjärgus on närvivõrkudel oma eeliste ja eeliste komplektid. Neuraalvõrgu suurim eelis on see, et see loob väga täpsed ennustusmudelid, mida saab tõhusalt rakendada paljude probleemide korral.
Võrku on kahte tüüpi - neuraalne ja tehisvõrk. Tõelised närvivõrgud on bioloogilised, nimelt inimese ajud, mis on võimelised tegema mustreid ja ennustusi.
Selle käigus teeb ta olukorraga seotud valikud. Kunstlikud on need programmid, mida arvutisüsteemides rakendatakse.
Kunstlikud närvivõrgud on oma nime saanud ajaloolisest arengust, milles teadlased püüdsid panna arvutitarkvara mõtlema inimese aju viisil.
Kuigi aju on palju keerulisem asi, suudavad närvivõrgud täita palju ülesandeid, mida suudavad teha ka inimese aju.
On raske öelda, millal hakati andmetöötlusriistades kasutama närvivõrke, kuid teise maailmasõja ajal avastati tükk uuringut selle andmete kaevandamise tehnika kohta.
Pärast seda on närvivõrk läinud kaugele ja paljud andmeanalüütikud on seda kasutanud reaalainete ennustamisprobleemide lahendamiseks ja üldiselt ka algoritmide tulemuste parandamiseks.
Lisaks on paljud närvivõrkude suurimad läbimurded olnud selliste probleemide rakendamises nagu klientide ennustamise parandamine või pettuste tuvastamine, mis tähendab, et need võivad aidata kaubamärkidel avastada uusi ja paremaid klientidega ühenduse loomise meetodeid.
Tegelikult on närvivõrgud aidanud kaubamärkidel ja organisatsioonidel edukalt toime tulla paljude probleemidega, näiteks krediitkaartide pettuste tuvastamisega.
Neid on rakendatud ka sellistes valdkondades nagu sõjaväes mehitamata sõidukite automatiseeritud juhtimiseks, et korrigeerida ingliskeelsete sõnade hääldust kirjutatud tekstist.
On selge, et brändi üks raskemaid asju on otsustada, milline andmekaevetehnika võib olla õige valik.
Selle põhjuseks on asjaolu, et parim kasutatav andmekaevetehnika sõltub kaubamärgi ees seisvatest probleemidest, mida nad soovivad lahendada andmekaevandamise tehnika abil.
Mõnikord aitab katse-eksitus brändil seda probleemi paremini lahendada. Sellegipoolest on reaalsus ka see, et turud, kliendid muutuvad pidevalt ja on oma olemuselt täiesti dünaamilised.
Need dünaamikad on taganud selle, et täiuslikku andmete kaevandamise tehnikat ei saa olla, sest tuleviku edukat ennustamist on peaaegu võimatu ennustada.
Sellepärast on andmete kaevandamise tehnikad olulised, kuna see võib aidata teadlastel ja organisatsioonidel kasutada asjakohast andmekaevetarkvara ja kohaneda selle muutuva keskkonna ja majandusega palju paremini.
See võib aidata luua mudeleid, mis aitavad muutusi hästi keskendunult ja täiustatud viisil ette näha, sest mida rohkem on andmekaevandamise tehnikaid mudeleid, seda suuremat brändi saab ettevõtte jaoks väärtust luua.
Üldised andmete kaevandamise tehnikad aitavad kaubamärkidel mõista andmete kaevandamise tööriistu teaduslikumal ja süstemaatilisemal viisil, võimaldades seeläbi ühelt poolt kaubamärgi paremat seotust ja teiselt poolt paremat kasvulugu ning tagades selle.
Soovitatavad kursused
See on olnud andmete kaevandamise tehnikate juhend. Siin oleme arutanud 8 olulist andmete kaevandamise tehnikat, mis võivad teie ettevõtet terviklikult ja edukalt edasi viia. Andmekaevandamise õppimiseks võite vaadata ka järgmisi kursusi -
- Andmekaevandamise tehnikad SAS Enterprises Mineri abil
- Sissejuhatus andmete kaevandamisse
- IT turvalisus ja häkkimine - andmete kaevandamine