Data är nyckeln i den moderna världen. Allt är nu datadrivet, och varje sektor kräver data för att förnya och växa.
Företag använder massor av data för att förstå branschtrender, kunder och hur de gör, vilket hjälper dem att förbättra sina processer och ge bättre resultat.
Det är dock en svår uppgift att extrahera mängder av information från en ofattbar mängd ostrukturerad och strukturerad data och implementera dem för organisationens tillväxt.
Det är här datautvinning kommer in i bilden, vilket gör att organisationer kan extrahera värdefull information. I sin tur är denna information avgörande för affärsintelligens och för att upptäcka mönster, förutsäga möjliga resultat, motverka problem och identifiera nya möjligheter.
För att göra allt detta möjligt finns det många datautvinningstekniker tillgängliga för att extrahera information, av vilka några är viktigare än andra.
I den här artikeln kommer jag att diskutera vad datautvinning är, hur det går till och viktiga datautvinningstekniker som du kan implementera i ditt företag.
Innehållsförteckning
Vad är Data Mining?
Data mining är en teknik där datorer extraherar och organiserar en enorm mängd data och identifierar mönster och relationer som organisationer kan använda för business intelligence.
Det är också känt som kunskapsupptäckt i data eftersom det hjälper till att avslöja alla relationer mellan data och värdefull information från en pool av ostrukturerade och strukturerade data. Denna teknik använder algoritmer för att extrahera all underliggande information och mönster som kan hjälpa till att lösa affärsproblem.
Datautvinning fungerar som en avgörande del av dataanalys, men den är beroende av effektiv lagerhållning, korrekt datorbehandling och korrekt datainsamling. Det finns många datautvinningstekniker tillgängliga i branschen, men deras analys kokas ner till två primära aspekter:
- Användning av datautvinning för att beskriva den analyserade datamängden
- Användning av tekniker tillsammans med maskininlärningsalgoritmer för att förutsäga resultat
Organisationer, oavsett om de är små, medelstora eller stora, drar nytta av datautvinning eftersom det ger dem värdefull data. De kan vidarebearbeta och analysera dessa data för att göra meningsfulla observationer, förutsäga framtida resultat, förbättra beslutsfattandet och identifiera nya möjligheter, användarbeteende, bedrägerier och säkerhetsproblem.
Evolution av Data Mining
Datautvinning kan verka som ny teknik, men du kommer att bli förvånad över att veta att det är en generationsgammal teknik som har sina rötter spårade tillbaka till 1760-talet. Idén med datautvinning implementerades först av Bayers sats, men den kunde inte användas på grund av brist på verktyg.
Det blev mer kraftfullt och effektivt med tillkomsten av modern teknik och kraftfulla datorer eftersom datavetare kunde använda dem på ständigt ökande data.
Det var under 1990- och 2000-talen som datautvinning började ta fart bland företag, och denna popularitet underlättade också upptäckten av nya gruvtekniker.
Men artikeln om Moneyball om ett professionellt basebolllag som använder dataanalys för att skapa sin laglista satte datautvinning i rampljuset i branschen.
Till en början handlade datautvinning om att utvinna information från tabelldata. Men med den ökande efterfrågan på mer insikter och utvecklande teknologi, blev textutvinning, bildutvinning och grafutvinning också en del av datautvinningssystemet.
Nuförtiden används datautvinning inom många områden. I organisationer spelar det en avgörande roll i beslutsfattande och marknadsanalys.
Fördelar med Data Mining
Den utbredda användningen av datautvinning beror främst på dess mångfald av fördelar för människor och organisationer. Några av dem är:
Förbättrad marknadsföring och försäljning
Data mining har varit avgörande för att öka marknadsföring och försäljning av företag. Det låter organisationer förstå kundernas krav, förutsäga kundernas beteende och skapa en modell som hjälper dem att sälja lönsamma produkter. Det är också användbart för att hitta nya potentiella kunder och förbättra försäljningsdiagrammet.
Få korrekt, aktuell finansiell information
Finans- och bankinstitut utnyttjar datautvinning för att extrahera korrekt och uppdaterad kritisk information. Oavsett om det är kreditupplysningar eller låneinformation har denna teknik hjälpt banker att effektivisera sin verksamhet.
Bättre kundservice
Att implementera datautvinning i företag kan förbättra kundservicen avsevärt. Företag kan använda denna teknik för att ta reda på stora problem på sin kundtjänstavdelning, åtgärda dem och fortsätta tillhandahålla snabba lösningar till kunder.
Kostnadseffektiv
Data mining hjälper organisationer att effektivisera sin affärsverksamhet samtidigt som de sparar pengar på många områden. Genom att möjliggöra operativ effektivitet kan företag skapa kostnadseffektiva lösningar för att identifiera kundernas behov och kommande trender på marknaden. Detta hjälper dem att växa mer samtidigt som de håller kostnaderna i schack.
Riskhantering
Datautvinning kan hjälpa till med effektiv riskhantering, vilket gör att företag kan undvika många problem. Från att identifiera bedrägerier och kryphål i system till att upptäcka onlinehot, datautvinning kan hjälpa företag att förbättra sina cybersäkerhetsinsatser.
Ökad varumärkeslojalitet
Genom att få insikter från datautvinning kan organisationer effektivt rikta sin kundbas och skapa bättre kundrelationer. Moderna marknadsföringsteam använder olika tekniker för att få värdefulla insikter om sina kunders behov och därmed öka varumärkeslojaliteten.
Bättre beslutsfattande
Lag från olika organisationer använder numera information från datautvinning för att fatta slutgiltiga beslut om sina framtida drag. Genom att få insikter i marknadstrenden och konsumenternas tankar kan de bestämma vad som ska göras och vad de ska undvika.
Förutsäg framtida trender
Med datautvinningstekniker kan företag skaffa användbar information. Detta hjälper affärsanalytiker att förstå framtida trender och vart marknaden är på väg. Utifrån det kan de göra ändringar i befintliga affärsstrategier.
Tillämpningar av Data Mining
Data mining används i olika branscher och har blivit ett viktigt verktyg för moderna företag. Här är några av områdena där det används:
Marknadsföring
En av huvuddomänerna där datautvinning används är marknadsföring. Företag har haft mycket nytta av denna teknik genom att tillämpa den på sina marknadsföringsinsatser. Data mining hjälper dem att få insikter om marknaden, kunder, trender och konkurrenter.
Med hjälp av den extraherade informationen kan företag inte bara effektivt rikta in sig på rätt kunder utan också förstå deras krav, förutsäga framtiden, fatta bättre beslut och ligga före konkurrenterna.
Sjukvård
Datautvinning har lett till en revolution inom hälso- och sjukvårdsindustrin genom att göra det möjligt för läkare att få tag på viktig information som var svår att hitta. Genom att använda olika datautvinningstekniker kan läkemedelsföretagen förstå kraven på läkemedel och även hitta bättre läkemedel.
Bankverksamhet
Datautvinning används i stor utsträckning inom banksektorn för att förstå kunders beteende, skapa finansiella riskmodeller, upptäcka bedrägerier, samla in kreditinformation etc. Finansiella tjänster använder det för att analysera marknadsrisker och identifiera potentiella kreditkortskunder.
Detaljhandeln
Genom att få nödvändiga insikter om marknader och kunders köpbeteende kan detaljhandelsföretag dra mycket nytta av datautvinning. Att analysera marknadstrender hjälper till exempel modebutiker att enkelt lagra kläder som efterfrågas bland konsumenterna.
Tillverkning
Tillverkningssektorn har utnyttjat datautvinning sedan den kom eftersom det har hjälpt dem att upptäcka problem, förbättra drifttiden och säkerställa driftsäkerhet. Det hjälper dem också att ändra sin tillverkningshastighet enligt efterfrågan på marknaden.
Underhållning
Streamingtjänster för underhållning är aktiva användare av datautvinningsverktyg för att förstå tittarnas preferenser och val. De kan extrahera användardata och tillhandahålla bättre tjänster därefter.
Olika datautvinningstekniker
Datautvinning har utvecklats dramatiskt med tiden, vilket ger upphov till många tekniker:
#1. Klassificering
Klassificering är en populär datautvinningsteknik som används av dataforskare för att analysera attributen för den mängd data som används. När attributen för data identifieras, kategoriseras dessa data i fördefinierade klasser.
Det är en form av klustring där liknande datapunkter extraheras och används för analys för att göra jämförelser. Det är en grundläggande metod som marknadsföringsbyråer ofta använder för att identifiera en målgrupp och analysera deras beteende.
#2. Prediktiv modellering
Det är en kraftfull teknik inom datautvinningsvärlden som använder historiska och aktuella datamängder för att skapa en grafisk modell för framtida åtgärder eller resultat.
Många organisationer inom produkt- och tillverkningssektorn implementerar denna modell för att få inblick i framtida trender och vart marknaden är på väg. Denna teknik fungerar bäst när den är associerad med stora datamängder eftersom den hjälper till att öka noggrannheten.
#3. Avvikande analys
Outlier-analys är en annan effektiv datautvinningsteknik som används i stor utsträckning av finansiella organisationer för att upptäcka anomalier i en datauppsättning. Det är en av de primära komponenterna som ansvarar för att upprätthålla säkra databaser.
Till skillnad från andra tekniker plockar den ut unika datapunkter som skiljer sig från andra och hjälper datavetare att hitta orsaken bakom felen. Banksektorer använder det ofta för att identifiera onormal kreditkortsanvändning på en dag och skydda mot bedrägliga transaktioner.
#4. Datavisualisering
Nästan varje organisation, oavsett om det är från marknadsföring, bank, hälsovård eller underhållningssektorn, använder datavisualisering. Det är en vanlig teknik som översätter given data till en grafisk form som diagram, diagram eller grafer så att alla kan förstå dem enkelt.
Dataforskare använder oftast denna teknik för att visa upp sina resultat i en lätttolkad form för företagsledare så att de kan fatta välgrundade beslut. Nuförtiden har denna teknik utvecklats till en sådan nivå att alla fynd ofta representeras genom 3D-modeller och augmented reality.
#5. Regression
En annan populär datautvinningsteknik i dagens moderna era är regression, och den används främst för att visa upp förhållandet mellan variabler i en stor datamängd.
Det är en fördelaktig white box-teknik som används för att identifiera den primära funktionen bakom relationen mellan variabler. E-handelsföretag använder ofta denna teknik för att förutsäga åldersgruppen för olika kunder baserat på deras köphistorik.
#6. Förening
Det finns många datautvinningstekniker, men bara ett fåtal tekniker, som association, används allmänt inom branscher. Det hjälper datavetare att hitta unika samband mellan variabler i en datamängd.
Det har många likheter med maskininlärningstekniker eftersom det indikerar specifika data genom en datadriven händelse. Många organisationer, särskilt detaljhandelsmärken, använder denna teknik för marknadsundersökningar och för att analysera de improviserade shoppingvanorna hos specifika kunder.
Hur man utför datautvinning
Data mining är en interaktiv process som involverar flera steg:
#1. Definiera målet
För att starta datautvinningsprocessen lägger datavetare, analytiker och affärsintressenter tid på att förstå organisationens primära mål för datautvinning. Baserat på de unika målen och kraven väljer de det lämpliga sättet att utföra datautvinning.
#2. Samla in nödvändiga data
När målet väl har definierats är det dags för datavetare att samla in de nödvändiga datamängderna som är relevanta för deras mål. De relevanta uppgifterna samlas in från olika källor och lagras sedan i ett datalager.
#3. Dataförberedelse
I detta skede rengörs och organiseras lagrad data för att göra den fri från oönskat brus. Det är ett tidskrävande steg som omfattar tre faser:
- Relevanta data extraheras och transformeras.
- Uppgifterna rensas genom att ta bort dubbletter, uppdatera saknade värden, skrubba för extremvärden, kontrollera rimligheten osv.
- Den rensade datan laddas in i den centrala databasen
#4. Modellbyggnad
I detta skede väljer dataforskarna lämplig modell beroende på typen av dataanalys. Teamet av dataforskare kommer att analysera dataförhållandena, som korrelation, trender och sekventiella mönster, och sedan besluta om modellen i enlighet med detta.
Denna fas kan också involvera djupinlärningsalgoritmer, prediktiva modeller och klassificeringsmodeller beroende på vilken typ av data som matas. Träningspunkterna i datamängden kan bli föremål för jämförelse om datasetet inte är märkt.
#5. Utvärdera förändringen
Det är en avgörande fas i processen där resultatet av modellen utvärderas och tolkas när data har aggregerats. Resultatet kan också presenteras för beslutsfattaren för utvärderingsprocessen. Under detta skede, se till att resultatet av modellen överensstämmer med det definierade målet.
#6. Genomförande
Det är den sista fasen, där företaget ska validera och förstå om informationen är till hjälp för organisationen eller inte. Om teamet tycker att informationen är effektfull kommer de att använda den för att uppnå sina mål och utforma en ny strategi.
Informationen visas i form av kalkylblad och grafer, som lagras och används för att identifiera nya problem.
Utmaningar i Data Mining Implementering
Liksom all annan teknik kommer datautvinning också med några utmaningar i sin implementering, till exempel:
- Datakomplexitet: Datautvinning kanske kan förenkla en stor datamängd, men det tar avsevärd tid och pengar att bearbeta dem. Det är en ganska utmanande uppgift att extrahera information från strukturerade, ostrukturerade foton, musik, video och naturliga språktexter.
- Ofullständiga data: Inte varje datauppsättning under gruvdrift kommer att vara exakt. Du kan hitta ofullständiga data, vilket kan orsaka brus och systemfel.
- Integritetsrisker: Integritetsrisker är en stor utmaning inom datautvinning. Det finns många tillfällen där företag samlar in personlig information om kunder för att analysera köptrender, vilket kan kränka deras integritet och leda till efterlevnadsproblem.
- Hög driftskostnad: Datautvinning innebär höga driftskostnader för att köpa och underhålla servrar, mjukvara och hårdvara. Dessutom kommer du också att behöva underhålla en stor mängd data vilket medför betydande kostnadsinvesteringar.
- Prestandaproblem: Prestandan hos ett datautvinningssystem kan lätt påverkas när en felaktig metod eller teknik används. Inkonsekvens i dataflödet eller databasvolym bidrar också till prestandaproblem.
Användbar programvara och verktyg för datautvinning
Data mining är en teknologi under utveckling. Därför skapar många programvaruorganisationer avancerad programvara och verktyg för datautvinning för att hjälpa företag att utföra datautvinning effektivt.
Antalet funktioner kan variera i enlighet med detta, men nyckelfunktionerna som är vanliga i de flesta av dem är inbyggda algoritmer, dataförberedelse, prediktiva modeller, GUI-baserad plattform och implementeringsmodeller.
Några av de populära datautvinningsprogramvaran som används ofta är Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt och Apache Mahout. Förutom dem kan du använda Elki, Weka och sci-kit-learn data mining, eftersom de är gratis, öppen källkodsteknik.
Slutsats
Datautvinning har gjort det enklare för företag och hjälpt dem att växa avsevärt. De kan använda olika datautvinningstekniker för att samla information och titta på insikter som tidigare var svåra att få.
Jag hoppas att den här artikeln hjälper dig att förstå datautvinning och olika datautvinningstekniker så att du kan implementera dem för att skaffa de nödvändiga insikterna och växa ditt företag mer.
Därefter kan du också läsa om Data Discovery och dess verktyg.