Uvod v tehnike rudarjenja podatkov
Izraz rudarjenje podatkov je bil prvič v devetdesetih letih. Pred tem so statistiki za določitev analize podatkov brez predhodno sklenjene hipoteze uporabili izraz ribolov podatkov ali izkopavanje podatkov. Eden najpomembnejših ciljev procesa orodij za rudarjenje podatkov je zbrati dokončne informacije, ki bi jih bilo mogoče enostavno uporabiti pri velikih naborih podatkov. Vsaka vrsta tehnik pridobivanja podatkov bo povzročila drugačen rezultat / učinek. To pomeni, da bo prepoznavanje poslovnih težav daleč v pomoč blagovnim znamkam pri izvajanju pravih tehnik rudarjenja podatkov in s tem tudi do najboljših rezultatov. Obenem je pomembno upoštevati, da se tehnike rudarjenja podatkov nanašajo tudi na odkrivanje neznanih zanimivih vzorcev, nenavadnih zapisov ali odvisnosti, ki so bile prej odkrite.
Veliki podatki so eden najpomembnejših vidikov zgodbe o rasti katere koli blagovne znamke danes, tako velikega kot majhnega. V današnjem času podjetja uporabljajo tehnike analize velikih podatkov za doseganje glavnih ciljev v svojih podjetjih, tako v smislu zadovoljstva strank kot rasti organizacije. Hkrati je pomembno razumeti, da je razumevanje in analiziranje velikih podatkov pomembno za uspešno rast in širitev organizacije. Zato so tehnike rudarjenja podatkov zelo koristne, saj lahko podjetjem pomagajo pri učinkovitem analiziranju velikih podatkov. Čeprav je na voljo več tehnik rudarjenja podatkov, poskrbijo za različne težave in dajejo vpogled v te posebne poznejše poslovne težave. Eden najboljših načinov za pridobitev dragocenega vpogleda je zato najbolje, da se izvede s postopkom programske opreme za rudarjenje podatkov. Buzzword, ki se uporablja za opis celotne palete analitike podatkov, tehnike rudarjenja podatkov vključujejo zbiranje, pridobivanje, analizo in statistične metode. Zato je pomembno razviti veliko strategijo na tak način, da blagovna znamka / organizacija jasno razume vpliv tehnik rudarjenja podatkov.
8 Pomembnih tehnik pridobivanja podatkov je naslednje:
-
Zaznavanje anomalije ali zunaj nje
Tehnika pridobivanja podatkov, anomalija ali zunanje odkrivanje je tehnika, ki išče podatkovne elemente v naboru podatkov, ki so podobni projeciranemu vzorcu ali pričakovanemu vedenju.
Napake, ki jih označujejo tudi kot outliers, zagotavljajo kritične in uporabne informacije za blagovne znamke in organizacije. Kot zunanji del je predmet, ki bistveno odstopa od splošnega povprečja znotraj nabora podatkovnih baz ali kombinacije podatkov.
Ta se razlikuje od preostalih podatkov in zato starejši orodji za rudarjenje podatkov zahtevajo dodatno pozornost in analizo, saj omogočajo drugačen pogled na določeno vprašanje. Ta vrsta tehnike rudarjenja podatkov se lahko uporablja za odkrivanje goljufij in tveganj v kritičnem sistemu.
Idealni so v položaju, ko je mogoče edinstvene značilnosti tehnik rudarjenja podatkov pravilno analizirati in pomagati analitiku, da odkrije kakršne koli pomanjkljivosti v sistemu.
To pa lahko kaže na goljufiva dejanja, napačne postopke ali področja, kjer določena teorija ni veljavna, zaradi česar je postopek namestitve ustreznega sistema varen in učinkovit.
Pomembno je upoštevati, da so odpuščaji zelo pogosti pri velikih tehniki pridobivanja podatkov. Medtem ko odstranjevalci niso vedno negativni, lahko blagovni znamki pomagajo najti edinstvene stvari, ki se dogajajo v naborih tehnik rudarjenja podatkov.
Ne glede na scenarij primerov, bodo za ugotovitve, ki so posledica anomalije ali zunanjega odkrivanja, potrebne nadaljnje analize, da bi dosegli dokončne rezultate.
-
Združenje Pravilo učenja
Ta vrsta tehnike rudarjenja podatkov temelji na odkrivanju zanimivih odnosov med spremenljivkami v velikih bazah podatkov. Ta vrsta tehnike rudarjenja podatkov se uporablja za odkrivanje skritih vzorcev v podatkih.
Uporabljajo se lahko za prepoznavanje spremenljivk v podatkih in sočasnih dogodkov različnih spremenljivk, ki se pojavljajo z največjimi frekvencami. Za iskanje vzorcev v podatkih o prodaji se široko uporablja v maloprodajnih trgovinah.
Ta orodja za rudarjenje podatkov se lahko uporabljajo za priporočilo novih izdelkov, še posebej za ugotovitev, katero vrsto izdelkov ljudje priporočajo drugim ali za iskanje novih izdelkov, ki jih priporočajo strankam.
Za učinkovito povečanje stopnje konverzije blagovne znamke lahko uporabimo izjemno uporabno tehniko pridobivanja podatkov, učenje pravil združevanja. Walmart je leta 2004 uveljavil dober primer učinkovitosti združevalnega učenja.
S pomočjo teh tehnik rudarjenja podatkov je bilo ugotovljeno, da se je prodaja jagod s pop-start pred orkanom povečala za sedemkrat. Od te ugotovitve Walmart pred orkanom ta izdelek postavlja na blagajne in s tem ustvarja boljše prodajne konverzije.
-
Grozdna analiza
Ta vrsta metode rudarjenja podatkov je opredeljena kot postopek prepoznavanja orodij za rudarjenje podatkov, ki so podobna drug drugemu, grozdna analiza pomaga tržnikom razumeti podobnosti in razlike v podatkih.
Ker imajo grozdi skupne lastnosti, jih je mogoče uporabiti za izboljšanje algoritmov ciljanja. Na primer, če določena skupina kupcev kupuje določeno blagovno znamko izdelkov, se lahko ustvari posebna akcija, ki bo pripomogla k prodaji tega izdelka.
Razumevanje tega lahko blagovnim znamkam pomaga, da učinkovito povišajo stopnjo konverzije pri prodaji in s tem povečajo moč in angažiranost blagovne znamke. Poleg tega je ustvarjanje oseb prav tako rezultat analize grozdov.
Osebe so opredeljene kot izmišljeni liki, ki predstavljajo različne vrste uporabnikov v ciljni demografski podobi, ki lahko na podoben način uporabljajo spletno mesto, blagovno znamko ali izdelek.
Zaradi tega je pomemben vidik analize grozdov, persone blagovnim znamkam pomagajo pri pametnih marketinških odločitvah in ustvarjanju močnih kampanj.
-
Analiza klasifikacije
Ta vrsta tehnike rudarjenja podatkov ima sistematičen postopek pridobivanja pomembnih in ustreznih informacij o metapodatkih (ki so podatki o podatkih) in podatkov, klasifikacijska analiza pomaga znamkam prepoznati različne kategorije teh tehnik.
Razvrstitev analiz je tesno povezana z grozdno analizo, saj se učinkovito odločajo za orodja za rudarjenje podatkov. E-pošta je dobro poznan primer klasifikacijske analize, saj uporablja algoritme za razjasnitev pošte, odvisno od tega, ali so zakonita ali nezaželena.
To se naredi z uporabo programske opreme za rudarjenje podatkov v pošti, na primer z besedami in prilogami, ki kažejo, ali gre za neželeno pošto ali zakonito e-pošto.
-
Regresijska analiza
Drugo orodje za pridobivanje podatkov, regresijska analiza, pomaga znamkam določiti odvisnost med spremenljivkami. Ta tehnika pridobivanja podatkov temelji na predpostavki enosmernega vzročnega učinka iz ene spremenljivke na odziv druge spremenljivke.
Medtem ko lahko neodvisne spremenljivke vplivajo med seboj, na odvisnost na splošno ne vplivajo oba načina, kot velja za korelacijsko analizo. Regresijska analiza lahko pokaže, da je ena spremenljivka odvisna od druge, ne obratno.
Ker je regresijska analiza idealna za določanje zadovoljstva strank, lahko znamkam pomaga odkriti nova in drugačna spoznanja o zvestobi kupcev in o zunanjih dejavnikih, ki lahko vplivajo na ravni storitev, na primer vremenske razmere.
Dober primer regresijske analize je uporaba te tehnike rudarjenja podatkov pri ujemanju ljudi na portalih za zmenke. Številna spletna mesta uporabljajo spremenljivke za ujemanje ljudi glede na njihove všečke, zanimanje in hobije.
-
Izbira modeliranje
Natančna in splošna orodja za rudarjenje podatkov, modeliranje izbire pomagajo blagovnim znamkam oblikovati verjetne napovedi o vedenju strank pri odločanju.
Ker se mora blagovna znamka osredotočiti na svojo ciljno publiko, izbira modeliranje pomaga blagovnim znamkam, da uporabljajo svoje tehnike rudarjenja podatkov na tak način, da bodo lahko maksimalno izkoristile svoja prizadevanja pri kupcih, za katere je verjetno, da bodo opravili veljaven nakup, z izbiro modeliranja pa se identificirajo najpomembnejši dejavniki, ki pomagajo stranki pri izbiri.
Na podlagi spremenljivk, kot so mesta, pretekli nakup in stališča, modeliranje izbire pomaga blagovnim znamkam pri odločanju o verjetnosti, da bodo stranke naredile marketinško izbiro. Z vlaganjem v izbiro modelov lahko blagovne znamke zlahka pomagajo povečati prodajo na celovit način.
-
Pravilo indukcije
Ta vrsta tehnike rudarjenja podatkov pomaga razviti formalna pravila, ki temeljijo na naboru opazovanj, indukcija pravil je še eno orodje za pridobivanje podatkov. Pravila, pridobljena iz te tehnike rudarjenja podatkov, se lahko uporabijo za predstavljanje znanstvenega modela programske opreme za rudarjenje podatkov ali lokalnih vzorcev v podatkih.
Poleg tega je indukcijska paradigma pravilo asociacije. Pravilo pridruževanja je postopek ugotavljanja prepričljivih razmerij med spremenljivkami, zlasti v velikih bazah podatkov.
Tehnika, ki se uporablja pri programski opremi za rudarjenje podatkov, znamkam pomaga odkrivati pravilnosti med določenimi izdelki. Na primer, če stranka kupi maslo, obstajajo možnosti, da bi kupila tudi kruh.
Glavni cilj pravila pridružitve je razumeti, da je verjetnost, da stranka opravlja funkcijo B, tudi če stranka opravlja določeno funkcijo, velika.
To razumevanje lahko pomaga blagovnim znamkam, da ne samo napovedujejo prodajo, ampak tudi ustvarijo pametne trženjske rešitve, ki vključujejo promocijske cene in boljše umestitve izdelkov v trgovine in trgovske centre.
-
Nevronske mreže
Formativna faza v procesu tehnologije rudarjenja podatkov ima nevronske mreže svoje naloge in prednosti. Največja prednost nevronske mreže je, da ustvarja zelo natančne napovedne modele, ki jih je mogoče učinkovito uporabiti za večje število težav.
Obstajata dve vrsti omrežij, in sicer nevronska in umetna. Resnične nevronske mreže so biološke, in sicer človeški možgani, ki so sposobni oblikovati vzorce in napovedi.
Pri tem se odloča glede situacije. Umetni so tisti programi, ki se izvajajo v računalniških sistemih.
Umetna nevronska omrežja svoje ime dobivajo po zgodovinskem razvoju, v katerem so znanstveniki poskušali računalniško programsko opremo spodbuditi k razmišljanju človeških možganov.
Čeprav so možgani veliko bolj zapletena stvar, lahko nevronske mreže opravljajo veliko nalog, ki jih lahko počnejo tudi človeški možgani.
Težko je reči, kdaj so bile nevronske mreže uporabljene za orodja za rudarjenje podatkov, toda del te študije te tehnike rudarjenja podatkov je bil odkrit med drugo svetovno vojno.
Od takrat je nevronsko omrežje daleč in mnogi analitiki podatkov ga uporabljajo za reševanje problemov napovedovanja v realnem svetu in na splošno za izboljšanje rezultatov algoritmov.
Poleg tega je bilo pri največjih prebojih nevronskih mrež prišlo do težav, kot so izboljšanje napovedovanja strank ali odkrivanje prevar, kar pomeni, da lahko blagovnim znamkam pomagajo odkriti novejše in boljše načine povezovanja s strankami.
Pravzaprav so nevronske mreže uspešno pomagale blagovnim znamkam in organizacijam pri odpravljanju številnih težav, kot je odkrivanje goljufij pri uporabi kreditnih kartic.
Uporabljali so jih tudi na področjih, kot je vojska, za avtomatizirano vožnjo brezpilotnih vozil, da bi popravili izgovor angleških besed iz napisanega besedila.
Jasno je, da je ena najtežjih stvari, ki jih znamka lahko počne, odločitev, katera tehnika rudarjenja podatkov je prava izbira.
To je zato, ker je najboljša tehnika rudarjenja podatkov, ki se uporablja, odvisna od vrste težav, s katerimi se sooča blagovna znamka, ki jih želijo rešiti z uporabo tehnike rudarjenja podatkov.
Včasih poskus in napaka znamki pomagata rešiti to težavo na boljši način. Glede na to je tudi realnost, da se trgi, kupci nenehno spreminjajo in so popolnoma dinamične narave.
Ta dinamika je zagotovila, da ne more biti popolne tehnike rudarjenja podatkov, saj je skoraj nemogoče uspešno napovedati prihodnost.
Zato so tehnike rudarjenja podatkov pomembne, saj lahko znanstvenikom in organizacijam pomagajo uporabljati ustrezno programsko opremo za rudarjenje podatkov in se na veliko boljši način prilagoditi temu spreminjajočemu se okolju in gospodarstvu.
To lahko pomaga ustvariti modele, ki bodo pomagali predvideti spremembo na zelo osredotočen in izboljšan način, ker več ko je modelov tehnik rudarjenja podatkov, več poslovne vrednosti lahko ustvarite za blagovno znamko.
Na splošno tehnike pridobivanja podatkov pomagajo blagovnim znamkam razumeti orodja za rudarjenje podatkov na veliko bolj znanstven in sistematičen način, s tem pa omogočajo in zagotavljajo boljše povezovanje blagovne znamke na eni strani in boljšo zgodbo o rasti na drugi strani.
Priporočeni tečaji
To je vodnik za tehnike rudarjenja podatkov, tukaj smo razpravljali o 8 pomembnih tehnikah rudarjenja podatkov, s katerimi lahko na celovit in uspešen način popeljete vaše podjetje. Morda si boste ogledali tudi naslednje tečaje za učenje podatkovnega rudarjenja -
- Tehnike rudarjenja podatkov z uporabo SAS Enterprises Miner
- Uvod v podatkovno rudarjenje
- IT varnost in taksist - rudarjenje podatkov