เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล: ประเภทของข้อมูล วิธีการ แอปพลิเคชัน

ธุรกิจในทุกวันนี้กำลังรวบรวมข้อมูลในอัตราที่น่าทึ่งมาก แหล่งที่มาของสตรีมข้อมูลขนาดใหญ่นี้มีหลากหลาย อาจมาจากธุรกรรมบัตรเครดิต ข้อมูลลูกค้าที่เปิดเผยต่อสาธารณะ ข้อมูลจากธนาคารและสถาบันการเงิน ตลอดจนข้อมูลที่ผู้ใช้ต้องจัดเตรียมเพื่อใช้และดาวน์โหลดแอปพลิเคชันบนแล็ปท็อป โทรศัพท์มือถือ แท็บเล็ต และเดสก์ท็อป

การจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลดังกล่าวไม่ใช่เรื่องง่าย ดังนั้น เซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จำนวนมากจึงถูกสร้างขึ้นอย่างต่อเนื่องเพื่อจุดประสงค์นี้ โปรโตคอลการทำธุรกรรมออนไลน์หรือระบบ OLTP กำลังได้รับการพัฒนาเพื่อจัดเก็บสิ่งเหล่านี้ไว้ในเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลต่างๆ ระบบ OLTP มีบทบาทสำคัญในการช่วยให้ธุรกิจทำงานได้อย่างราบรื่น

เป็นระบบเหล่านี้ที่รับผิดชอบในการจัดเก็บข้อมูลที่มาจากธุรกรรมที่เล็กที่สุดลงในฐานข้อมูล ดังนั้น ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการขาย การซื้อ การจัดการทุนมนุษย์ และธุรกรรมอื่นๆ จะถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลโดยระบบ OLTP

ตอนนี้ ผู้บริหารระดับสูงจำเป็นต้องเข้าถึงข้อเท็จจริงตามข้อมูลเพื่อใช้เป็นฐานในการตัดสินใจ นี่คือจุดที่การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์หรือระบบ OLAP เข้ามามีบทบาท คลังข้อมูลและระบบ OLAP อื่นๆ ถูกสร้างขึ้นมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากความต้องการหรือผู้บริหารระดับสูง เราไม่เพียงแค่ต้องการข้อมูลเท่านั้น แต่ยังต้องมีการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องด้วย เพื่อทำการตัดสินใจที่ดีขึ้นและให้ผลกำไรมากขึ้น ระบบ OLTP และ OLAP ทำงานควบคู่กัน

ระบบ OLTP จัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลทั้งหมดที่เราสร้างขึ้นในแต่ละวัน ข้อมูลนี้จะถูกส่งไปยังระบบ OLAP เพื่อสร้างการวิเคราะห์ตามข้อมูล หากคุณยังไม่ทราบ ให้เราบอกคุณว่าข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการเติบโตของบริษัท สามารถช่วยในการตัดสินใจด้วยความรู้ที่สามารถพาบริษัทไปสู่การเติบโตในระดับต่อไป การตรวจสอบข้อมูลไม่ควรเกิดขึ้นเพียงผิวเผิน

มันไม่ตอบสนองวัตถุประสงค์ เราจำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเพิ่มพูนความรู้ที่จะช่วยเราในการเรียกร้องให้ประสบความสำเร็จในธุรกิจของเรา ข้อมูลทั้งหมดที่เราได้รับในวันนี้ไม่มีประโยชน์หากเราไม่ได้เรียนรู้อะไรจากมัน ข้อมูลที่มีให้เรามีขนาดใหญ่มากจนมนุษย์ไม่สามารถประมวลผลและทำความเข้าใจได้ การขุดข้อมูลหรือการค้นพบความรู้คือสิ่งที่เราต้องแก้ปัญหานี้ เรียนรู้เกี่ยวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ ของการทำเหมืองข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการที่ช่วยในการดึงข้อมูลจากชุดข้อมูลที่กำหนดเพื่อระบุแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลที่เป็นประโยชน์ วัตถุประสงค์ของการใช้เหมืองข้อมูลคือการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลสนับสนุนจากชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล

การทำเหมืองข้อมูลทำงานร่วมกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของวิทยาศาสตร์สถิติที่ใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานกับกลุ่มปัญหาพิเศษ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะระบุรูปแบบในข้อมูลจำนวนมหาศาลก่อน ซึ่งการทำเหมืองข้อมูลจะทำให้เกิดการคาดการณ์และการคาดการณ์โดยทั่วไป การทำเหมืองข้อมูลมีจุดประสงค์เฉพาะ ซึ่งก็คือการรับรู้รูปแบบในชุดข้อมูลสำหรับชุดของปัญหาที่อยู่ในโดเมนเฉพาะ

ทำได้โดยใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนเพื่อฝึกแบบจำลองสำหรับปัญหาเฉพาะ เมื่อคุณทราบโดเมนของปัญหาที่คุณกำลังเผชิญอยู่ คุณสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองระบบที่สามารถระบุรูปแบบในชุดข้อมูลได้ เมื่อคุณนำแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้งาน คุณจะทำให้ระบบการแก้ปัญหาโดยรวมเป็นไปโดยอัตโนมัติ และคุณไม่จำเป็นต้องคิดโปรแกรมพิเศษขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหาทุกปัญหาที่คุณเจอ

นอกจากนี้เรายังสามารถกำหนดการทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคของรูปแบบการตรวจสอบข้อมูลที่อยู่ในมุมมองเฉพาะ สิ่งนี้ช่วยเราในการจัดหมวดหมู่ข้อมูลนั้นเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ข้อมูลที่เป็นประโยชน์นี้จะถูกรวบรวมและรวบรวมเพื่อเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูล เช่น คลังข้อมูล หรือใช้ในอัลกอริทึมการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อช่วยในการตัดสินใจ นอกจากนี้ยังสามารถใช้สำหรับการสร้างรายได้และการลดต้นทุนเพื่อวัตถุประสงค์อื่นๆ

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการในการค้นหาข้อมูลชุดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่ไม่สามารถพบได้โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์อย่างง่าย ใช้อัลกอริธึมทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่อศึกษาข้อมูลและประเมินความเป็นไปได้ของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในอนาคตโดยอิงจากผลการวิจัย เรียกอีกอย่างว่าการค้นพบความรู้ของข้อมูลหรือ KDD

ธุรกิจใช้การทำเหมืองข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเฉพาะจากข้อมูลปริมาณมาก เพื่อค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาทางธุรกิจ มีความสามารถในการแปลงข้อมูลดิบเป็นข้อมูลที่ช่วยให้ธุรกิจเติบโตได้ด้วยการตัดสินใจที่ดีขึ้น การทำเหมืองข้อมูลมีหลายประเภท เช่น การทำเหมืองข้อมูลด้วยภาพ การทำเหมืองข้อความ การทำเหมืองข้อมูลบนโซเชียลมีเดีย การทำเหมืองเว็บ และการทำเหมืองข้อมูลเสียงและวิดีโอ เป็นต้น

อ่าน: การทำเหมืองข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง

กระบวนการขุดข้อมูล

ก่อนที่การ ทำเหมืองข้อมูล จริง จะเกิดขึ้น มีหลายกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับ การทำเหมือง ข้อมูล โดยใช้วิธีดังนี้:

ขั้นตอนที่ 1: การวิจัยทางธุรกิจ – ก่อนที่คุณจะเริ่มต้น คุณต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับวัตถุประสงค์ขององค์กร ทรัพยากรที่มีอยู่ และสถานการณ์ปัจจุบันที่สอดคล้องกับข้อกำหนดขององค์กร ซึ่งจะช่วยสร้าง แผนการทำเหมืองข้อมูล โดยละเอียด ที่บรรลุเป้าหมายขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ขั้นตอนที่ 2: การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล – เมื่อข้อมูลถูกรวบรวมจากแหล่งต่างๆ จะต้องมีการตรวจสอบและจับคู่เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีคอขวดในกระบวนการรวมข้อมูล การประกันคุณภาพช่วยระบุความผิดปกติที่แฝงอยู่ในข้อมูล เช่น การแก้ไขข้อมูลที่ขาดหายไป การรักษาข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ดีที่สุดก่อนที่จะทำการขุด

ขั้นตอนที่ 3: การล้างข้อมูล – เชื่อกันว่า 90% ของเวลาจะถูกนำไปใช้ในการเลือก ล้าง ฟอร์แมต และไม่ระบุชื่อข้อมูลก่อนการขุด

ขั้นตอนที่ 4: การแปลงข้อมูล – ประกอบด้วยขั้นตอนย่อยห้าขั้นตอน ที่นี่ กระบวนการที่เกี่ยวข้องทำให้ข้อมูลพร้อมในชุดข้อมูลสุดท้าย มันเกี่ยวข้องกับ:

• การปรับ ข้อมูลให้เรียบ: ที่นี่ สัญญาณรบกวนจะถูกลบออกจากข้อมูล
• สรุปข้อมูล: การรวมชุดข้อมูลถูกนำไปใช้ในกระบวนการนี้
• ข้อมูลทั่วไป: ในที่นี้ ข้อมูลจะถูกทำให้เป็นแบบทั่วไปโดยแทนที่ข้อมูลระดับต่ำใดๆ ด้วยการสร้างแนวความคิดในระดับที่สูงกว่า
• การทำให้เป็นมาตรฐานของข้อมูล: ที่นี่ ข้อมูลถูกกำหนดในช่วงที่กำหนด
• การสร้างแอตทริบิวต์ D ata: ชุดข้อมูลจะต้องอยู่ในชุดของแอตทริบิวต์ก่อน การขุด ข้อมูล

ขั้นตอนที่ 5: การสร้างแบบจำลองข้อมูล: เพื่อการระบุรูปแบบข้อมูลที่ดีขึ้น จะมีการนำแบบจำลองทางคณิตศาสตร์หลายตัวไปใช้ในชุดข้อมูล ตามเงื่อนไขหลายประการ เรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจและใช้พลังของการทำเหมืองข้อมูล

ประเภทของข้อมูลที่สามารถขุดได้

1. ข้อมูลที่เก็บไว้ในฐานข้อมูล

ฐานข้อมูลเรียกอีกอย่างว่าระบบจัดการฐานข้อมูลหรือ DBMS DBMS ทุกตัวจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง นอกจากนี้ยังมีชุดโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่ใช้จัดการข้อมูลและเข้าถึงได้ง่าย โปรแกรมซอฟต์แวร์เหล่านี้มีจุดประสงค์มากมาย รวมถึงการกำหนดโครงสร้างสำหรับฐานข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่เก็บไว้ยังคงปลอดภัยและสม่ำเสมอ และจัดการการเข้าถึงข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น การแบ่งปัน แจกจ่าย และพร้อมกัน

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มีตารางที่มีชื่อ คุณลักษณะ และสามารถจัดเก็บแถวหรือระเบียนของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ทุกระเบียนที่จัดเก็บไว้ในตารางมีคีย์เฉพาะ โมเดลความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีถูกสร้างขึ้นเพื่อนำเสนอฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีองค์ประกอบและความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างกัน

2. คลังข้อมูล

คลังข้อมูลเป็นสถานที่จัดเก็บข้อมูลแห่งเดียวที่รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งแล้วจัดเก็บไว้ในรูปแบบของแผนรวม เมื่อข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูล ข้อมูลจะถูกล้าง ผสานรวม โหลดและรีเฟรช ข้อมูลที่จัดเก็บในคลังข้อมูลถูกจัดระเบียบเป็นหลายส่วน หากคุณต้องการข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลที่เก็บไว้เมื่อ 6 หรือ 12 เดือนก่อน คุณจะได้รับในรูปแบบสรุป

3. ข้อมูลการทำธุรกรรม

ฐานข้อมูลธุรกรรมเก็บบันทึกที่จับเป็นธุรกรรม ธุรกรรมเหล่านี้รวมถึงการจองเที่ยวบิน การซื้อของลูกค้า การคลิกบนเว็บไซต์ และอื่นๆ บันทึกการทำธุรกรรมทุกรายการมี ID ที่ไม่ซ้ำกัน นอกจากนี้ยังแสดงรายการทั้งหมดที่ทำธุรกรรม

4. ข้อมูลประเภทอื่น

เรามีข้อมูลประเภทอื่นๆ อีกมากเช่นกันที่เป็นที่รู้จักในด้านโครงสร้าง ความหมายเชิงความหมาย และความเก่งกาจ ใช้ในแอพพลิเคชั่นมากมาย ประเภทข้อมูลบางส่วน ได้แก่ สตรีมข้อมูล ข้อมูลการออกแบบทางวิศวกรรม ข้อมูลลำดับ ข้อมูลกราฟ ข้อมูลเชิงพื้นที่ ข้อมูลมัลติมีเดีย และอื่นๆ

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล

1. สมาคม

เป็นหนึ่งในเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่ใช้กันมากที่สุด ในเทคนิคนี้ ธุรกรรมและความสัมพันธ์ระหว่างรายการจะถูกใช้เพื่อระบุรูปแบบ นี่คือเหตุผลที่เทคนิคนี้เรียกว่าเทคนิคความสัมพันธ์ ใช้ในการวิเคราะห์ตะกร้าตลาดซึ่งทำเพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์ทั้งหมดที่ลูกค้าซื้อร่วมกันเป็นประจำ

เทคนิคนี้มีประโยชน์มากสำหรับผู้ค้าปลีกที่สามารถใช้เพื่อศึกษาพฤติกรรมการซื้อของลูกค้ารายต่างๆ ผู้ค้าปลีกสามารถศึกษาข้อมูลการขายในอดีต และค้นหาสินค้าที่ลูกค้าซื้อร่วมกันได้ จากนั้นพวกเขาสามารถวางผลิตภัณฑ์เหล่านั้นไว้ใกล้กันในร้านค้าปลีกเพื่อช่วยให้ลูกค้าประหยัดเวลาและเพิ่มยอดขาย

2. การจัดกลุ่ม

เทคนิคนี้สร้างคลัสเตอร์อ็อบเจ็กต์ที่มีความหมายซึ่งมีลักษณะเหมือนกัน ผู้คนมักสับสนกับการจำแนกประเภท แต่ถ้าพวกเขาเข้าใจดีถึงวิธีการทำงานของทั้งสองเทคนิคนี้ พวกเขาจะไม่มีปัญหาใดๆ ไม่เหมือนกับการจัดประเภทที่ทำให้วัตถุในคลาสที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การทำคลัสเตอร์ทำให้วัตถุในคลาสที่กำหนดโดยมัน

ลองมาดูตัวอย่างกัน ห้องสมุดเต็มไปด้วยหนังสือในหัวข้อต่างๆ ตอนนี้ความท้าทายคือการจัดระเบียบหนังสือเหล่านั้นในลักษณะที่ผู้อ่านไม่มีปัญหาในการค้นหาหนังสือในหัวข้อใดหัวข้อหนึ่ง เราสามารถใช้การจัดกลุ่มเพื่อเก็บหนังสือที่มีความคล้ายคลึงกันไว้ในชั้นเดียว แล้วตั้งชื่อที่สื่อความหมายให้กับชั้นวางเหล่านั้น ผู้อ่านที่กำลังมองหาหนังสือในหัวข้อเฉพาะสามารถไปที่ชั้นนั้นได้โดยตรง พวกเขาจะไม่ต้องท่องไปทั่วทั้งห้องสมุดเพื่อค้นหาหนังสือของพวกเขา

3. การจำแนกประเภท

เทคนิคนี้ค้นพบต้นกำเนิดในการเรียนรู้ของเครื่อง มันจัดประเภทรายการหรือตัวแปรในชุดข้อมูลออกเป็นกลุ่มหรือคลาสที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ใช้โปรแกรมเชิงเส้น สถิติ ต้นไม้การตัดสินใจ และโครงข่ายประสาทเทียมในการทำเหมืองข้อมูล ท่ามกลางเทคนิคอื่นๆ การจัดประเภทใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สามารถสร้างแบบจำลองในลักษณะที่สามารถจำแนกรายการในชุดข้อมูลออกเป็นคลาสต่างๆ

ตัวอย่างเช่น เราสามารถใช้เพื่อจำแนกผู้สมัครทั้งหมดที่เข้าร่วมการสัมภาษณ์ออกเป็นสองกลุ่ม – กลุ่มแรกคือรายชื่อผู้สมัครที่ได้รับการคัดเลือก และกลุ่มที่สองคือรายชื่อที่มีผู้สมัครที่ถูกปฏิเสธ ซอฟต์แวร์การขุดข้อมูลสามารถใช้เพื่อดำเนินการจัดหมวดหมู่นี้ได้

4. การทำนาย

เทคนิคนี้ทำนายความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตามตลอดจนตัวแปรอิสระเพียงอย่างเดียว สามารถใช้ทำนายกำไรในอนาคตขึ้นอยู่กับการขาย สมมติว่ากำไรและการขายเป็นตัวแปรตามและเป็นอิสระตามลำดับ ตอนนี้ จากข้อมูลการขายที่ผ่านมา เราสามารถคาดการณ์กำไรในอนาคตโดยใช้เส้นการถดถอย

5. รูปแบบต่อเนื่อง

เทคนิคนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อใช้ข้อมูลธุรกรรม จากนั้นระบุแนวโน้ม รูปแบบ และเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกันในช่วงเวลาหนึ่ง ข้อมูลการขายในอดีตสามารถใช้เพื่อค้นหาสินค้าที่ผู้ซื้อซื้อร่วมกันในช่วงเวลาต่างๆ ของปี ธุรกิจสามารถทำความเข้าใจข้อมูลนี้ได้โดยแนะนำให้ลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์เหล่านั้นในบางครั้งที่ข้อมูลในอดีตไม่ได้แนะนำว่าควรซื้อ ธุรกิจสามารถใช้ข้อตกลงและส่วนลดที่ร่ำรวยเพื่อผลักดันคำแนะนำนี้

แอปพลิเคชั่นการทำเหมืองข้อมูล

ด้านล่างนี้คือแอปพลิเคชั่นการทำเหมืองข้อมูลที่มีประโยชน์ที่สุด ให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับพวกเขา

1. การดูแลสุขภาพ

การขุดข้อมูลมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงระบบการดูแลสุขภาพอย่างสมบูรณ์ สามารถใช้เพื่อระบุแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดตามข้อมูลและการวิเคราะห์ ซึ่งสามารถช่วยให้สถานพยาบาลลดค่าใช้จ่ายและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย การทำเหมืองข้อมูล ร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่อง สถิติ การสร้างภาพข้อมูล และเทคนิคอื่นๆ สามารถใช้เพื่อสร้างความแตกต่างได้ อาจมีประโยชน์เมื่อคาดการณ์ผู้ป่วยประเภทต่างๆ นี้จะช่วยให้ผู้ป่วยได้รับการดูแลอย่างเข้มข้นเมื่อใดและที่พวกเขาต้องการ การทำเหมืองข้อมูลยังช่วยให้บริษัทประกันสุขภาพระบุกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงได้อีกด้วย

2. การศึกษา

การใช้การทำเหมืองข้อมูลในการศึกษายังอยู่ในช่วงเริ่มต้น มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาเทคนิคที่สามารถใช้ข้อมูลที่มาจากสภาพแวดล้อมการศึกษาเพื่อสำรวจความรู้ วัตถุประสงค์ที่เทคนิคเหล่านี้คาดว่าจะใช้รวมถึงการศึกษาว่าการสนับสนุนด้านการศึกษาส่งผลกระทบต่อนักเรียนอย่างไร การสนับสนุนความต้องการในอนาคตของนักเรียน และส่งเสริมวิทยาศาสตร์แห่งการเรียนรู้ท่ามกลางผู้อื่น สถานศึกษาสามารถใช้เทคนิคเหล่านี้ไม่เพียงทำนายว่านักเรียนจะต้องทำข้อสอบอย่างไร แต่ยังทำการตัดสินใจได้อย่างถูกต้องอีกด้วย ด้วยความรู้นี้ สถาบันเหล่านี้จึงสามารถมุ่งเน้นการสอนมากขึ้น

3. การวิเคราะห์ตะกร้าตลาด

นี่เป็นเทคนิคการสร้างแบบจำลองที่ใช้สมมติฐานเป็นพื้นฐาน สมมติฐานกล่าวว่าหากคุณซื้อผลิตภัณฑ์บางอย่าง มีความเป็นไปได้สูงที่คุณจะซื้อผลิตภัณฑ์ที่ไม่ได้อยู่ในกลุ่มที่คุณมักจะซื้อด้วย ผู้ค้าปลีกสามารถใช้เทคนิคนี้เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อเปลี่ยนแปลงเลย์เอาต์ของร้านค้า และทำให้การช้อปปิ้งง่ายขึ้นและใช้เวลาน้อยลงสำหรับลูกค้า

4. การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM)

CRM เกี่ยวข้องกับการหาและรักษาลูกค้า ปรับปรุงความภักดี และใช้กลยุทธ์ที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง ทุกธุรกิจต้องการข้อมูลลูกค้าเพื่อวิเคราะห์และใช้สิ่งที่ค้นพบในลักษณะที่สามารถสร้างความสัมพันธ์อันยาวนานกับลูกค้าได้ การทำเหมืองข้อมูลสามารถช่วยให้พวกเขาทำเช่นนั้นได้

5. วิศวกรรมการผลิต

บริษัทผู้ผลิตต้องอาศัยข้อมูลหรือข้อมูลที่มีอยู่เป็นจำนวนมาก การทำเหมืองข้อมูลสามารถช่วยบริษัทเหล่านี้ในการระบุรูปแบบในกระบวนการที่ซับซ้อนเกินกว่าที่จิตใจมนุษย์จะเข้าใจได้ พวกเขาสามารถระบุความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างองค์ประกอบการออกแบบระดับระบบต่างๆ รวมถึงความต้องการข้อมูลลูกค้า สถาปัตยกรรม และพอร์ตโฟลิโอของผลิตภัณฑ์

การทำเหมืองข้อมูลยังมีประโยชน์ในการคาดการณ์เวลาโดยรวมที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ต้นทุนที่เกี่ยวข้องในกระบวนการ และความคาดหวังที่บริษัทจะได้รับจากผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย

6. การเงินและการธนาคาร

ระบบธนาคารได้เห็นว่ามีการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลตั้งแต่เริ่มเข้าสู่ยุคดิจิทัล ธนาคารสามารถใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาการอบและปัญหาทางการเงินที่ธุรกิจต้องเผชิญโดยการค้นหาความสัมพันธ์และแนวโน้มของต้นทุนตลาดและข้อมูลทางธุรกิจ งานนี้ยากเกินไปหากไม่มีการทำเหมืองข้อมูล เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่พวกเขาจัดการนั้นใหญ่เกินไป ผู้จัดการในภาคการธนาคารและการเงินสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อรับ รักษา และดูแลลูกค้า

เรียนรู้เพิ่มเติม: การ ขุดตามกฎสมาคม

7. การตรวจจับการฉ้อโกง

กิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงทำให้ธุรกิจต้องเสียเงินหลายพันล้านดอลลาร์ทุกปี วิธีการที่มักใช้ในการตรวจจับการฉ้อโกงนั้นซับซ้อนและใช้เวลานานเกินไป การทำเหมืองข้อมูลเป็นทางเลือกที่ง่าย ระบบตรวจจับการฉ้อโกงในอุดมคติทุกระบบจำเป็นต้องปกป้องข้อมูลผู้ใช้ในทุกสถานการณ์ มีการกำกับดูแลวิธีการรวบรวมข้อมูล จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกจัดประเภทเป็นข้อมูลหลอกลวงหรือไม่ฉ้อฉล ข้อมูลนี้ใช้ในการฝึกอบรมโมเดลที่ระบุเอกสารทุกฉบับว่าฉ้อฉลหรือไม่ฉ้อฉล

8. รูปแบบการติดตาม

เป็นที่รู้จักในฐานะหนึ่งใน เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล พื้นฐาน โดยทั่วไปประกอบด้วยการติดตามรูปแบบข้อมูลเพื่อหาข้อสรุปทางธุรกิจ สำหรับองค์กร อาจหมายถึงอะไรก็ได้ตั้งแต่การระบุยอดขายที่เพิ่มขึ้นหรือการแตะกลุ่มประชากรที่ใหม่กว่า

9. การจำแนกประเภท

ในการได้มาซึ่งข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้อง เทคนิคการจำแนกประเภทใน การทำเหมืองข้อมูล ช่วยในการแยกความแตกต่างของข้อมูลออกเป็นคลาสที่แยกจากกัน:

• ตามประเภทของแหล่งข้อมูล ขุด

ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่จัดการ เช่น ข้อมูลแบบข้อความ ข้อมูลมัลติมีเดีย ข้อมูลเชิงพื้นที่ ข้อมูลอนุกรมเวลา ฯลฯ

• ตามกรอบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

ชุดข้อมูลใดๆ ที่ยึดตามฐานข้อมูลเชิงวัตถุ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฯลฯ

• ตามฟังก์ชันการขุดข้อมูล

ที่นี่ชุดข้อมูลจะมีความแตกต่างกันตามวิธีการ เช่น การเรียนรู้ด้วยเครื่อง อัลกอริธึม สถิติ ฐานข้อมูล หรือคลังข้อมูล เป็นต้น

• อิงจากการโต้ตอบของผู้ใช้ในการทำเหมืองข้อมูล

ชุดข้อมูลใช้เพื่อแยกความแตกต่างตามระบบที่ขับเคลื่อนด้วยคิวรี ระบบอัตโนมัติ

10. สมาคม

หรือที่เรียกว่าเทคนิคความสัมพันธ์ ข้อมูลจะถูกระบุตามความสัมพันธ์ระหว่างค่าในธุรกรรมเดียวกัน มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่พยายามระบุแนวโน้มในการซื้อหรือการกำหนดลักษณะผลิตภัณฑ์ เนื่องจากเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมการจับจ่ายของลูกค้า องค์กรสามารถแบ่งรูปแบบข้อมูลตามประวัติการซื้อของผู้ซื้อ

11. การตรวจจับความผิดปกติ

หากมีการระบุรายการข้อมูลที่ไม่ตรงกับลักษณะการทำงานก่อนหน้านี้ จะเป็นค่าผิดปกติหรือข้อยกเว้น วิธีนี้เจาะลึกลงไปในกระบวนการสร้างข้อยกเว้นดังกล่าว และสนับสนุนด้วยข้อมูลที่สำคัญ

โดยทั่วไป ความผิดปกติอาจอยู่ห่างไกลจากแหล่งกำเนิด แต่ก็มาพร้อมกับความเป็นไปได้ในการค้นหาพื้นที่โฟกัส ดังนั้น ธุรกิจมักใช้วิธีนี้เพื่อติดตามการบุกรุกระบบ การตรวจจับข้อผิดพลาด และตรวจสอบสภาพโดยรวมของระบบ ผู้เชี่ยวชาญชอบที่จะปล่อยสิ่งผิดปกติออกจากชุดข้อมูลเพื่อเพิ่มโอกาสของความถูกต้อง

12. การจัดกลุ่ม

เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวมออบเจ็กต์ข้อมูลที่เหมือนกันในกลุ่มเดียวกัน ตามความแตกต่าง กลุ่มต่างๆ มักประกอบด้วยการใช้เมตริกเพื่ออำนวยความสะดวกในการเชื่อมโยงข้อมูลสูงสุด กระบวนการดังกล่าวสามารถเป็นประโยชน์ในการสร้างโปรไฟล์ลูกค้าตามรายได้ ความถี่ในการซื้อสินค้า ฯลฯ

เช็คเอาท์: ความแตกต่างระหว่าง Data Science และ Data Mining

13. การถดถอย

กระบวนการขุดข้อมูล ที่ ช่วยในการทำนายพฤติกรรมและผลตอบแทนของลูกค้า องค์กรใช้กระบวนการนี้เพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์และความเป็นอิสระของตัวแปรในสภาพแวดล้อม สำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ดังกล่าวจะช่วยให้เข้าใจอิทธิพลของปัจจัยต่างๆ เช่น ความต้องการของตลาด การแข่งขัน เป็นต้น

14. การทำนาย

ตามนัยในชื่อ เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่ น่าสนใจนี้ ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถจับคู่รูปแบบตามบันทึกข้อมูลในปัจจุบันและในอดีตสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอนาคต แม้ว่าวิธีการบางอย่างจะเกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร แต่บางวิธีก็สามารถทำได้ผ่านอัลกอริทึมง่ายๆ

องค์กรมักจะสามารถคาดการณ์ผลกำไร หาค่าการถดถอย และอื่นๆ ด้วย เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล ดัง กล่าว

15. รูปแบบตามลำดับ

ใช้เพื่อระบุรูปแบบที่โดดเด่น แนวโน้มในข้อมูลธุรกรรมที่มีอยู่ในช่วงเวลาที่กำหนด สำหรับการค้นหาสินค้าที่ลูกค้าต้องการซื้อในช่วงเวลาต่างๆ ของปี ธุรกิจต่างๆ เสนอข้อเสนอเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ดังกล่าว

อ่าน : แนวคิดโครงการขุดข้อมูล

16. ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ

หนึ่งใน เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่ ใช้กันมากที่สุด ; ในที่นี้ เงื่อนไขง่ายๆ คือปมของวิธีการ เนื่องจากคำศัพท์ดังกล่าวมีคำตอบหลายคำตอบ วิธีแก้ปัญหาแต่ละข้อจึงแยกออกเป็นสถานะต่างๆ มากขึ้นจนกว่าจะได้ข้อสรุป เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแผนผังการตัดสินใจ

17. การสร้างภาพ

ไม่มีข้อมูลใดที่เป็นประโยชน์หากไม่ได้แสดงภาพวิธีที่ถูกต้อง เนื่องจากมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ สีและวัตถุที่แตกต่างกันสามารถเปิดเผยแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ดังนั้น ธุรกิจมักจะหันไปใช้แดชบอร์ดการแสดงภาพข้อมูลที่ทำให้กระบวนการสร้างแบบจำลองตัวเลขเป็นไปโดยอัตโนมัติ

18. โครงข่ายประสาท

มันแสดงถึงการเชื่อมต่อของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะกับเทคนิคการเรียนรู้ด้วย AI เนื่องจากได้รับแรงบันดาลใจจากระบบหลายชั้นของระบบประสาทที่พบในกายวิภาคของมนุษย์ จึงแสดงถึงการทำงานของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องด้วยความแม่นยำ อาจซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องได้รับการดูแลเอาใจใส่เป็นอย่างดี

19. คลังข้อมูล

แม้ว่าจะหมายถึงการจัดเก็บข้อมูล แต่ก็เป็นสัญลักษณ์ของการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบของคลังข้อมูลบนคลาวด์ บริษัทต่างๆ มักใช้ วิธีการขุดข้อมูลที่ แม่นยำ เพื่อให้มีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ในเชิงลึกมากขึ้น อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับคลังข้อมูล

เครื่องมือขุดข้อมูล

การอนุมานของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมดนั้นจะทำให้คุณสงสัยว่าสำหรับ การนำข้อมูลไปใช้งาน คุณไม่จำเป็นต้องมีสิ่งใดมากไปกว่านี้ นั่นอาจไม่เป็นความจริงทั้งหมด เนื่องจากด้วยความช่วยเหลือของฐานข้อมูลที่ตรงไปตรงมาที่สุด คุณสามารถทำงานให้ลุล่วงด้วยความแม่นยำที่เท่าเทียมกันได้

อ่านเกี่ยวกับ แอปพลิเคชันการทำเหมืองข้อมูลที่มีประโยชน์ที่สุดด้วย

บทสรุป

การทำเหมืองข้อมูลนำวิธีการต่างๆ มารวมกันจากสาขาวิชาต่างๆ รวมถึงการแสดงข้อมูลด้วยภาพ การเรียนรู้ของเครื่อง การจัดการฐานข้อมูล สถิติ และอื่นๆ เทคนิคเหล่านี้สามารถทำงานร่วมกันเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้ โดยทั่วไป ซอฟต์แวร์หรือระบบการทำเหมืองข้อมูลจะใช้วิธีการเหล่านี้อย่างน้อยหนึ่งวิธีในการจัดการกับข้อกำหนดข้อมูล ประเภทของข้อมูล พื้นที่แอปพลิเคชัน และงานการขุดที่แตกต่างกัน

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ