Johdanto tiedon louhintatekniikoihin
Tietojen louhinnan termi oli ensimmäinen 1990-luvulla. Ennen sitä tilastotieteilijät käyttivät termiä datakalastus tai ruoppaus määrittelemään tietojen analysointi ilman ennalta tehtyä hypoteesia. Yksi tiedon louhintatyökaluprosessin tärkeimmistä tavoitteista on kerätä lopullista tietoa, jota voidaan helposti soveltaa suuriin tietojoukkoihin. Jokainen tiedon louhintatekniikan tyyppi johtaa erilaiseen tulokseen / vaikutukseen. Tämä tarkoittaa, että liiketoimintaongelmien tunnistaminen auttaa pitkälti tuotemerkkejä toteuttamaan oikeat tiedon louhintamenetelmät ja saamaan siten myös parhaat tulokset. Samanaikaisesti on tärkeää pitää mielessä, että tiedon louhintatekniikoilla tarkoitetaan myös tuntemattomien mielenkiintoisten kuvioiden, epätavallisten tietueiden tai riippuvuuksien löytämistä, joita aiemmin ei havaittu.
Big data on yksi tärkeimmistä puolista minkä tahansa brändin kasvutarinassa, sekä isoille että pienille. Nykyisin yritykset käyttävät suuria data-analyyttitekniikoita saavuttaakseen yrityksessään tärkeät tavoitteet sekä asiakastyytyväisyyden että organisaation kasvun kannalta. Samanaikaisesti on tärkeää ymmärtää, että suurten tietojen ymmärtäminen ja analysointi ovat tärkeitä organisaation onnistuneelle kasvulle ja laajenemiselle. Siksi tiedon louhintatekniikat ovat erittäin hyödyllisiä, koska ne voivat auttaa yrityksiä analysoimaan suuria tietoja tehokkaasti. Vaikka tiedon louhintatekniikoita on useita, ne palvelevat erilaisia ongelmia ja tarjoavat käsityksen kyseisistä myöhemmistä liiketoimintaongelmista. Yksi parhaimmista tavoista saada arvokkaita oivalluksia on siksi parasta suorittaa tiedon louhintaohjelmistojen avulla. Buzzword, jota käytetään kuvaamaan koko data-analytiikkaa, tiedon louhintamenetelmiä, sisältää keräys-, poiminta-, analysointi- ja tilastolliset menetelmät. Siksi on tärkeää kehittää iso strategia siten, että tuotemerkki / organisaatio ymmärtää tiedon louhintatekniikoiden vaikutukset selvästi.
8 tärkeätä tiedon louhintatekniikkaa ovat seuraavat:
-
Poikkeamien tai ulkopuolisten havaitseminen
Tietojen louhintatekniikka, poikkeavuus tai ulkopuolinen havaitseminen, on tekniikka, joka etsii tietokokonaisuudesta tietoja, jotka ovat samanlaisia kuin ennustettu malli tai odotettu käyttäytyminen.
Poikkeamiksi kutsutaan myös poikkeavuuksia, jotka tarjoavat kriittistä ja toimittavaa tietoa brändeille ja organisaatioille. Ulkopuolena on esine, joka poikkeaa merkittävästi tietokannan tai tietoyhdistelmän joukosta yleisesti keskimäärin.
Se eroaa muusta tiedosta, ja siksi ulkopuoliset tiedon louhintatyökalut vaativat lisähuomiota ja analysointia, koska ne tarjoavat erilaisen näkymän tietystä aiheesta. Tämän tyyppistä tiedon louhintatekniikkaa voidaan käyttää havaitsemaan petokset ja riskit kriittisessä järjestelmässä.
Ne ovat ihanteellisia tilanteessa, jossa tiedon louhintatekniikoiden ainutlaatuiset ominaisuudet voidaan analysoida asianmukaisella tavalla ja auttavat analyytikkoa löytämään kaikki järjestelmän puutteet.
Tämä puolestaan voi viitata vilpillisiin toimiin, virheellisiin menettelyihin tai alueisiin, joilla tietty teoria on virheellinen, mikä tekee prosessista oikean järjestelmän asentamisen paikalleen, turvallisen ja tehokkaan.
On tärkeää pitää mielessä, että poikkeamat ovat hyvin yleisiä suurissa tiedon louhintatekniikoissa. Vaikka poikkeamat eivät aina ole negatiivisia, ne voivat auttaa brändiä löytämään ainutlaatuisia asioita, joita tapahtuu tiedon louhintatekniikoissa.
Tapahtumasta riippumatta, poikkeamien tai ulkopuolisten havaintojen perusteella tehdyt havainnot vaativat lisätutkimuksia lopullisten tulosten saavuttamiseksi.
-
Yhdistyssääntöjen oppiminen
Tämän tyyppinen tiedon louhintatekniikka perustuu mielenkiintoisten suhteiden löytämiseen suurten tietokantojen muuttujien välillä. Tämän tyyppistä tiedon louhintatekniikkaa käytetään tietojen piilotettujen kuvioiden paljastamiseen.
Niitä voidaan käyttää tunnistamaan datassa olevat muuttujat ja suurimmilla taajuuksilla esiintyvien eri muuttujien rinnakkaistapahtumat. Vähittäiskaupoissa laajasti käytettyä yhdistyssääntöjen tietojen louhintatekniikkaa käytetään mallien löytämiseen myyntitietoihin.
Tätä tiedon louhintatyökalua voidaan käyttää suosittelemaan uusia tuotteita, etenkin selvittääkseen, millaisia tuotteita ihmiset suosittelevat muille tai löytää uusia tuotteita, joita suositellaan asiakkaille.
Erittäin hyödyllistä tiedon louhintatekniikkaa, assosiaatiosääntöjen oppimista voidaan käyttää brändin muuntoprosentin tehokkaaseen lisäämiseen. Hyvän esimerkin yhdistymisoppimisen tehokkuudesta otti Walmart käyttöön vuonna 2004.
Tämän tiedon louhintatekniikan avulla havaittiin, että mansikan pop-start-myynti kasvoi seitsemän kertaa ennen hurrikaania. Tämän havainnon jälkeen Walmart on asettanut tämän tuotteen kassalle ennen hurrikaania, luomaan siten parempia myyntikonversioita.
-
Klusterianalyysi
Tämän tyyppinen tiedon louhintatekniikka määritellään prosessiksi, jolla tunnistetaan keskenään samankaltaiset tiedon louhintatyökalut, klusterointianalyysi auttaa markkinoijia ymmärtämään sekä tiedon samankaltaisuuksia että eroja.
Koska klustereilla on yhteisiä piirteitä, niitä voidaan käyttää kohdistusalgoritmien parantamiseksi. Esimerkiksi, jos tietty asiakasryhmä ostaa tietyn tuotemerkin tuotteita, voidaan luoda erityinen kampanja kyseisen tuotteen myynnin helpottamiseksi.
Tämän ymmärtäminen voi auttaa tuotemerkkejä lisäämään myyntikonversiokurssejaan tehokkaasti ja siten lisäämään tuotemerkin voimaa ja sitoutumista. Lisäksi persoonallisuuksien luominen on myös klusterianalyysin tulos.
Persoonat määritellään fiktiivisiksi hahmoiksi, jotka edustavat eri käyttäjätyyppejä kohdennetussa väestöryhmässä, asenteessa, joka saattaa käyttää verkkosivustoa, brändiä tai tuotetta samalla tavalla.
Koska tämä on tärkeä klusterianalyysin osa, persoonat auttavat brändejä tekemään älykkäitä markkinointivalintoja ja luomaan myös voimakkaita kampanjoita.
-
Luokitteluanalyysi
Tämän tyyppisellä tiedon louhintatekniikalla on systemaattinen prosessi tärkeän ja asiaankuuluvan tiedon saamiseksi metatiedoista (jotka ovat tietoja tiedosta) ja tiedoista. Luokitusanalyysi auttaa tuotemerkkejä tunnistamaan tiedon louhintatekniikoiden eri luokat.
Analyysien luokittelu liittyy läheisesti klusterianalyysiin, koska ne tekevät tehokkaasti parempia valintoja tiedon louhintatyökaluissa. Sähköposti on tunnettu esimerkki luokitusanalyysistä, koska se käyttää algoritmeja sähköpostien selventämiseen sen mukaan, ovatko ne laillisia vai roskapostia.
Tämä tehdään käyttämällä postin tietojen louhintaohjelmistoa, esimerkiksi sanoja ja liitteitä, jotka osoittavat ovatko ne roskapostia vai laillisia sähköposteja.
-
Taantumisanalyysi
Toinen tiedon louhintatyökalut, regressioanalyysi, auttaa merkkejä määrittämään riippuvuuden muuttujien välillä. Tämä tiedon louhintatekniikka perustuu oletukseen, että yhdestä suunnasta johtuva syy-vaikutus yhdestä muuttujasta toisen muuttujan vasteeseen.
Vaikka riippumattomat muuttujat voivat vaikuttaa toisiinsa, riippuvuuteen ei yleensä vaikuteta molemmilla tavoilla, kuten korrelaatioanalyysin tapauksessa. Regressioanalyysi voi osoittaa, että yksi muuttuja on riippuvainen toisesta, ei päinvastoin.
Koska regressioanalyysi on ihanteellinen asiakastyytyväisyyden määrittämiseen, se voi auttaa tuotemerkkejä löytämään uusia ja erilaisia näkemyksiä asiakasuskollisuudesta ja siitä, kuinka ulkoiset tekijät voivat vaikuttaa palvelutasoon, esimerkiksi sääolosuhteet.
Hyvä esimerkki regressioanalyysistä on tämän tiedon louhintatekniikan käyttö ihmisten etsimisessä treffiportaleissa. Monet verkkosivustot käyttävät muuttujia sovittamaan ihmiset tykkään, kiinnostuksen ja harrastuksen mukaan.
-
Valintamalli
Tarkka ja yleiskäyttöinen tiedon louhintatyökalut, valintamallinnus auttavat tuotemerkkejä tekemään todennäköisyyden ennusteita asiakkaiden päätöksentekokäyttäytymisestä.
Koska brändin on keskityttävä kohderyhmäänsä, valintamallinnus auttaa brändejä käyttämään tiedon louhintatekniikoitaan siten, että ne voivat käyttää parhaansa asiakkaidensa kanssa, jotka todennäköisesti tekevät pätevän oston. Choice-mallintamisella tunnistetaan tärkeimmät tekijät, jotka auttavat asiakasta tekemään valintansa.
Muuttujien, kuten paikkojen, aiempien ostojen ja asenteiden, perusteella mallinnus auttaa brändejä päättämään todennäköisyydestä, että asiakkaat tekevät markkinointivalinnan. Sijoittamalla valintamallinnukseen brändit voivat helposti lisätä myyntiään kokonaisvaltaisella tavalla.
-
Sääntö induktio
Tämän tyyppinen tiedon louhintatekniikka auttaa kehittämään muodollisia sääntöjä, jotka perustuvat havaintojen joukkoon. Säännön induktio on toinen tiedon louhinnan työkalu. Tästä datan louhintatekniikasta otettuja sääntöjä voidaan käyttää edustamaan tiedon louhintaohjelmiston tieteellistä mallia tai datan paikallisia malleja.
Lisäksi induktion paradigma on assosiaatiosääntö. Yhdistämissääntö on prosessi, jolla selvitetään pakottavia suhteita muuttujien välillä, etenkin suurissa tietokannoissa.
Tietojen louhintaohjelmissa käytetty tekniikka auttaa tuotemerkkejä löytämään tiettyjen tuotteiden väliset säännöllisyydet. Esimerkiksi, jos asiakas ostaa voita, on mahdollista, että he myös ostavat leipää.
Assosiaatiosäännön painopiste on ymmärtää, että jos asiakas suorittaa tiettyä toimintoa, sano A, myös heidän todennäköisyys suorittaa toiminto B on korkea.
Tämä ymmärrys voi auttaa tuotemerkkejä paitsi ennustamaan myyntiä, myös luomaan älykkäitä markkinointiratkaisuja, jotka sisältävät myynninedistämishinnoittelun ja parempia tuotteiden sijoituksia kaupoissa ja ostoskeskuksissa.
-
Neuraaliverkot
Muodostava vaihe tiedon louhintatekniikan prosessissa, hermostoverkoilla on omat edunsa ja edunsa. Neuraaliverkon suurin etu on, että se luo erittäin tarkat ennustavat mallit, joita voidaan tehokkaasti soveltaa lukuisiin ongelmiin.
Verkkoja on kahta tyyppiä, nimittäin hermo- ja keinotekoisia. Todelliset hermoverkot ovat biologisia, nimittäin ihmisen aivot, jotka kykenevät tekemään kuvioita ja ennusteita.
Prosessissa se tekee valinnat tilanteeseen nähden. Keinotekoisia ovat ne ohjelmat, jotka toteutetaan tietokonejärjestelmissä.
Keinotekoiset hermostoverkot saavat nimensä historiallisesta kehityksestä, jossa tutkijat yrittivät saada tietokoneohjelmistot ajattelemaan ihmisen aivojen tapaa.
Vaikka aivot on paljon monimutkaisempi asia, hermostoverkot voivat suorittaa paljon tehtäviä, joita ihmisen aivot myös pystyvät.
On vaikea sanoa, milloin hermoverkkoja käytettiin tiedon louhinnan työkaluihin, mutta pala tutkimusta tästä tiedon louhintatekniikasta löydettiin toisen maailmansodan aikana.
Siitä lähtien hermoverkko on kulkenut pitkän matkan, ja monet tietoanalyytikot ovat käyttäneet sitä ratkaistakseen reaalimaailman ennusteongelmat ja yleisesti parantaneet myös algoritmien tuloksia.
Lisäksi monet hermoverkkojen suurimmista läpimurtoista ovat olleet sellaisten ongelmien soveltamisessa kuin asiakasennusteiden parantaminen tai petosten havaitseminen, mikä tarkoittaa, että ne voivat auttaa tuotemerkkejä löytämään uusia ja parempia tapoja yhdistää asiakkaisiin.
Itse asiassa hermostoverkot ovat onnistuneesti auttaneet tuotemerkkejä ja organisaatioita käsittelemään monia ongelmia, kuten luottokorttien petosten havaitseminen.
Niitä on sovellettu myös esimerkiksi armeijan aloilla miehittämättömien ajoneuvojen automatisoidussa ajamisessa englanninkielisten sanojen ääntämisen korjaamiseksi kirjoitetusta tekstistä.
On selvää, että yksi brändin vaikeimmista asioista on päättää, mikä tiedon louhintatekniikka voi olla oikea valinta.
Tämä johtuu siitä, että paras käytettävä tiedon louhintatekniikka riippuu tuotemerkin kohtaamista ongelmista, jotka he haluavat ratkaista käyttämällä tiedon louhintatekniikkaa.
Joskus kokeiluversio auttaa brändiä ratkaisemaan ongelman paremmin. Totta puhuen, on myös totta, että markkinat, asiakkaat muuttuvat jatkuvasti ja ovat luonteeltaan täysin dynaamisia.
Nämä dynamiikat ovat taanneet sen, että täydellistä tiedon louhintatekniikkaa ei voi olla, koska on lähes mahdotonta ennustaa tulevaisuutta onnistuneesti.
Siksi tiedon louhintatekniikat ovat tärkeitä, koska ne voivat auttaa tutkijoita ja organisaatioita käyttämään asiaankuuluvia tiedon louhintaohjelmistoja ja sopeutumaan muuttuvaan ympäristöön ja talouteen paljon paremmin.
Tämä voi auttaa luomaan malleja, jotka auttavat ennakoimaan muutosta paljon keskittyneemmällä ja tehostetulla tavalla, koska mitä enemmän malleja on datan kaivostekniikoita varten, sitä enemmän yritysarvoa voidaan luoda brändille.
Yleinen tiedon louhintatekniikka auttaa tuotemerkkejä ymmärtämään tiedon louhinnan työkaluja paljon tieteellisemmällä ja systemaattisemmalla tavalla, mikä antaa mahdollisuuden ja varmistaa paremman tuotemerkkiliitoksen ja toisaalta paremman kasvutarinan.
Suositellut kurssit
Tämä on ollut opas tiedon louhintatekniikoihin. Tässä olemme keskustelleet kahdeksasta tärkeästä tiedon louhintatekniikasta, jotka voivat viedä yrityksesi eteenpäin kokonaisvaltaisesti ja menestyksekkäästi. Saatat myös katsoa seuraavia kursseja oppiaksesi tiedon louhinnan -
- Tietojen louhintatekniikat SAS Enterprises Miner -sovelluksen avulla
- Johdanto tiedonlouhintaan
- Tietoturva ja hakkerointi - tiedon louhinta