Inleiding tot dataminingstechnieken
De term datamining kwam voor het eerst in de jaren negentig. Voordien gebruikten statistici de term data vissen of data baggeren om een analyse van gegevens zonder en een vooraf geconcludeerde hypothese te definiëren. Een van de belangrijkste doelen van het proces van dataminingtools is om overtuigende informatie te verzamelen die gemakkelijk op grote datasets kan worden toegepast. Elk type dataminingtechnieken zal resulteren in een ander resultaat / effect. Dit betekent dat het herkennen van de bedrijfsproblemen een lange weg zal zijn om merken te helpen de juiste dataminingtechnieken te implementeren en daarmee ook de beste resultaten te behalen. Tegelijkertijd is het belangrijk om in gedachten te houden dat dataminingtechnieken ook betrekking hebben op de ontdekking van onbekende interessante patronen, ongebruikelijke records of afhankelijkheden die voorheen niet werden ontdekt.
Big data is tegenwoordig een van de belangrijkste aspecten van het groeiverhaal van elk merk, zowel groot als klein. Tegenwoordig gebruiken bedrijven big data-analysetechnieken om belangrijke doelen in hun bedrijf te bereiken, zowel wat betreft klanttevredenheid als organisatiegroei. Tegelijkertijd is het belangrijk om te begrijpen dat het begrijpen en analyseren van big data belangrijk is voor de succesvolle groei en uitbreiding van een organisatie. Dat is de reden waarom dataminingtechnieken zeer nuttig zijn, omdat ze bedrijven kunnen helpen big data op een effectieve manier te analyseren. Hoewel er meerdere dataminingtechnieken beschikbaar zijn, spelen ze in op verschillende problemen en bieden ze inzicht in die specifieke daaropvolgende bedrijfsproblemen. Een van de beste manieren om waardevolle inzichten te verkrijgen, wordt daarom het best gedaan via het proces van datamining-software. Een modewoord dat wordt gebruikt om het hele scala aan data-analyse te beschrijven, dataminingtechnieken omvat verzameling, extractie, analyse en statistische methoden. Daarom is het belangrijk om een grote strategie op zo'n manier te ontwikkelen, dat de impact van dataminingtechnieken duidelijk wordt begrepen door het merk / de organisatie.
8 Belangrijke technieken voor datamining zijn als volgt:
-
Detectie van afwijkingen of uitbijter
Een dataminingtechniek, anomalie of uitbijterdetectie, is een techniek die zoekt naar gegevensitems in een gegevensset die vergelijkbaar zijn met een geprojecteerd patroon of een verwacht gedrag.
Anomalieën worden ook wel uitschieters genoemd en bieden kritische en bruikbare informatie voor merken en organisaties. Als uitbijter is een object dat aanzienlijk afwijkt van het algemene gemiddelde binnen een set databases of een combinatie van gegevens.
Het verschilt van de rest van de gegevens en daarom vereisen de dataminingtools van outlier extra aandacht en analyse, omdat het een andere kijk op een bepaald probleem biedt. Dit type dataminingtechniek kan worden gebruikt om fraude en risico's binnen een kritiek systeem te detecteren.
Ze zijn ideaal in een situatie waarin de unieke kenmerken van de dataminingtechnieken op een juiste manier kunnen worden geanalyseerd en de analist helpen eventuele tekortkomingen in het systeem te ontdekken.
Dit kan op zijn beurt wijzen op frauduleuze acties, gebrekkige procedures of gebieden waar een bepaalde theorie ongeldig is, waardoor het installeren van een goed systeem veilig en effectief is.
Het is belangrijk om te onthouden dat uitbijters heel gebruikelijk zijn bij technieken voor grote datamining. Hoewel uitbijters niet altijd negatief zijn, kunnen ze een merk helpen unieke dingen te vinden die gebeuren in de sets met dataminingtechnieken.
Ongeacht het scenario, de bevindingen afgeleid door anomalie of uitbijterdetectie vereisen verdere analyse om definitieve resultaten te bereiken.
-
Association Rule Learning
Dit type dataminingtechniek is gebaseerd op de ontdekking van interessante relaties tussen variabelen in grote databases. Dit type dataminingtechniek wordt gebruikt om verborgen patronen in de gegevens aan het licht te brengen.
Ze kunnen worden gebruikt om variabelen in de gegevens en samenvallen van verschillende variabelen die met de grootste frequenties verschijnen, te identificeren. Op grote schaal gebruikt in winkels, wordt dataminingtechniek voor associatieregels gebruikt voor het vinden van patronen in verkooppunten.
Deze dataminingtools kunnen worden gebruikt om nieuwe producten aan te bevelen, met name om uit te vinden welk type producten mensen aanbevelen aan anderen of om uit te vinden nieuwe producten aan klanten aan te bevelen.
Een zeer nuttige dataminingtechniek, het leren van associatieregels kan worden gebruikt om de conversieratio van het merk effectief te verhogen. Een goed voorbeeld van de effectiviteit van associatieleren werd in 2004 door Walmart geïmplementeerd.
Door middel van deze dataminingtechnieken werd ontdekt dat de verkoop van Strawberry pop-starts zeven keer eerder was gestegen dan een orkaan. Sinds deze bevinding plaatst Walmart dit product bij de kassa voorafgaand aan een orkaan, waardoor betere verkoopconversies worden gecreëerd.
-
Clustering analyse
Dit type dataminingtechniek is gedefinieerd als het proces van het identificeren van tools voor datamining die op elkaar lijken. Clusteringanalyse helpt marketeers zowel overeenkomsten als verschillen in data te begrijpen.
Omdat clusters gemeenschappelijke kenmerken hebben, kunnen ze worden gebruikt om targetingalgoritmen te verbeteren. Als een bepaalde groep klanten bijvoorbeeld een bepaald merk producten koopt, kan een specifieke campagne worden opgezet om de verkoop van dat product te helpen.
Als u dit begrijpt, kunnen merken hun verkoopconversiepercentages effectief verhogen, waardoor merkkracht en betrokkenheid toenemen. Bovendien is het creëren van persona's ook het resultaat van een clusteranalyse.
Persona's worden gedefinieerd als fictieve personages die verschillende gebruikerstypen vertegenwoordigen binnen een gerichte demografische houding die een website, merk of product op een vergelijkbare manier zou kunnen gebruiken.
Aangezien dit een belangrijk aspect van clusteranalyse is, helpen persona's merken bij het maken van slimme marketingkeuzes en het maken van krachtige campagnes.
-
Classificatie analyse
Dit type dataminingtechniek heeft een systematisch proces voor het verkrijgen van belangrijke en relevante informatie over metadata (dat wil zeggen data over data) en data, classificatieanalyse helpt merken verschillende categorieën dataminingtechnieken te identificeren.
Classificatie van analyse is nauw verbonden met clusteranalyse, omdat deze effectief betere keuzes maken voor dataminingtools. E-mail is een bekend voorbeeld van classificatieanalyse omdat het algoritmen gebruikt om e-mails op te helderen, afhankelijk van of ze legitiem of spam zijn.
Dit wordt gedaan met behulp van de datamining-software op de e-mail, bijvoorbeeld woorden en bijlagen die aangeven of dit spam of legitieme e-mails zijn.
-
Regressie analyse
Een andere dataminingtool, regressieanalyse, helpt merken bij het definiëren van de afhankelijkheid tussen variabelen. Deze dataminingtechniek is gebaseerd op de veronderstelling van een eenzijdig causaal effect van de ene variabele op de respons van een andere variabele.
Hoewel onafhankelijke variabelen door elkaar kunnen worden beïnvloed, wordt afhankelijkheid over het algemeen niet op beide manieren beïnvloed, zoals het geval is voor correlatieanalyse. Een regressieanalyse kan aantonen dat de ene variabele afhankelijk is van een andere, en niet andersom.
Aangezien regressieanalyse ideaal is voor het bepalen van klanttevredenheid, kan het merken helpen nieuwe en andere inzichten te ontdekken over klantloyaliteit en hoe externe factoren die van invloed kunnen zijn op serviceniveaus, bijvoorbeeld weersomstandigheden.
Een goed voorbeeld van regressieanalyse is het gebruik van deze dataminingtechniek bij het matchen van mensen op datingportals. Veel websites gebruiken variabelen om mensen te matchen op basis van hun voorkeuren, interesses en hobby's.
-
Keuze Modellering
Keuzemodellering is een nauwkeurige en algemene tool voor datamining en helpt merken bij het maken van probabilistische voorspellingen over het beslissingsgedrag van de klanten.
Omdat een merk zich op zijn doelgroep moet richten, helpt keuzemodellering merken om hun dataminingtechnieken op een dergelijke manier te gebruiken, zodat ze hun maximale inspanningen kunnen leveren aan klanten die waarschijnlijk een geldige aankoop doen, Keuzemodellering wordt gebruikt om de belangrijkste factoren die een klant helpen bij het maken van zijn keuze.
Op basis van variabelen zoals plaatsen, eerdere aankopen en attitudes, helpt keuzemodellering merken bij het bepalen van de waarschijnlijkheid dat klanten een marketingkeuze maken. Door te investeren in keuzemodellering kunnen merken gemakkelijk helpen hun omzet op een alomvattende manier te verhogen.
-
Regelinductie
Dit type dataminingtechniek helpt bij het ontwikkelen van formele regels die zijn gebaseerd op een reeks observaties, inductie van regels is een andere tool voor datamining. De regels die zijn geëxtraheerd uit deze dataminingtechniek kunnen worden gebruikt om een wetenschappelijk model van de datamining-software of lokale patronen in de data weer te geven.
Inductieparadigma is bovendien de associatieregel. Associatieregel is het proces van het vinden van overtuigende relaties tussen variabelen, vooral in grote databases.
Een techniek die in datamining-software wordt gebruikt en die merken helpt regelmatigheden tussen bepaalde producten te ontdekken. Als een klant bijvoorbeeld boter koopt, is de kans groot dat hij ook brood zou kopen.
De belangrijkste focus van de associatieregel is om te begrijpen dat als een klant een specifieke functie uitvoert, zeg A, de kans ook groot is dat hij functie B uitvoert.
Dit inzicht kan merken helpen om niet alleen de verkoop te voorspellen, maar ook slimme marketingoplossingen te creëren met promotionele prijzen en betere productplaatsingen in winkels en winkelcentra.
-
Neurale netwerken
Een vormende fase in het proces van dataminingtechnologie, neurale netwerken hebben hun eigen voordelen en voordelen. Het grootste voordeel van een neuraal netwerk is dat het zeer nauwkeurige voorspellende modellen creëert die op een effectieve manier op een groot aantal problemen kunnen worden toegepast.
Er zijn twee soorten netwerken, namelijk neuraal en kunstmatig. Echte neurale netwerken zijn biologisch, namelijk de menselijke hersenen die in staat zijn om patronen en voorspellingen te doen.
In het proces maakt het keuzes met betrekking tot de situatie. De kunstmatige programma's zijn die programma's die op de computersystemen worden geïmplementeerd.
Kunstmatige neurale netwerken ontlenen hun naam aan de historische ontwikkeling waarin wetenschappers probeerden de computersoftware op de manier van het menselijk brein te laten denken.
Hoewel het brein veel complexer is, kunnen neurale netwerken veel taken uitvoeren die het menselijk brein ook kan.
Het is moeilijk te zeggen wanneer neurale netwerken werden gebruikt voor dataminingtools, maar een deel van een studie van deze dataminingtechniek werd ontdekt tijdens de Tweede Wereldoorlog.
Sindsdien heeft een neuraal netwerk een lange weg afgelegd en veel data-analisten hebben het gebruikt om echte voorspellingsproblemen op te lossen en in het algemeen ook de resultaten van algoritmen te verbeteren.
Verder zijn veel van de grootste doorbraken in neurale netwerken geweest bij de toepassing van problemen zoals het verbeteren van klantvoorspelling of fraudedetectie, wat betekent dat ze merken kunnen helpen om nieuwere en betere methoden voor het verbinden met klanten te ontdekken.
In feite hebben neurale netwerken met succes merken en organisaties geholpen om met veel problemen om te gaan, zoals het detecteren van fraude met creditcards.
Ze zijn ook toegepast in gebieden zoals militairen voor het automatisch besturen van onbemande voertuigen om de uitspraak van Engelse woorden uit de geschreven tekst te corrigeren.
Het is duidelijk dat een van de moeilijkste dingen voor een merk is om te beslissen welke dataminingtechniek de juiste keuze is.
Dit komt omdat de beste dataminingtechniek die moet worden gebruikt, afhankelijk is van het soort problemen waarmee het merk wordt geconfronteerd en dat ze willen oplossen met behulp van dataminingtechniek.
Soms kan een merk met vallen en opstaan dit probleem beter oplossen. Dat gezegd hebbende, is het ook een realiteit dat de markten, klanten voortdurend veranderen en volledig dynamisch van aard zijn.
Deze dynamiek heeft ervoor gezorgd dat er geen perfecte dataminingtechniek kan zijn, omdat het bijna onmogelijk is om de toekomst op een succesvolle manier te voorspellen.
Dat is de reden waarom dataminingtechnieken belangrijk zijn omdat het wetenschappers en organisaties kan helpen om relevante datamining-software te gebruiken en zich op een veel betere manier aan te passen aan deze veranderende omgeving en economie.
Dit kan helpen om modellen te maken die op een veel gerichte en verbeterde manier kunnen anticiperen op een verandering, omdat hoe meer modellen er zijn voor dataminingtechnieken, hoe meer bedrijfswaarde voor het merk kan worden gecreëerd.
Algehele dataminingtechnieken helpen merken dataminingtools op een veel meer wetenschappelijke en systematische manier te begrijpen, waardoor enerzijds een betere merkverbinding wordt gecreëerd en anderzijds een beter groeiverhaal wordt gewaarborgd.
Aanbevolen cursussen
Dit is een gids voor dataminingtechnieken geweest, hier hebben we de 8 belangrijke dataminingtechnieken besproken die uw bedrijf op een uitgebreide en succesvolle manier vooruit kunnen helpen. U kunt ook de volgende cursussen bekijken om datamining te leren -
- Dataminingtechnieken met behulp van SAS Enterprises Miner
- Inleiding tot datamining
- IT-beveiliging en hacken - Datamining