ตัวอย่างทั่วไปของการทำเหมืองข้อมูล

พูดคุยเกี่ยวกับการดึงความรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ พูดคุยเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูล!

การทำเหมืองข้อมูล การค้นพบความรู้ หรือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ – คำศัพท์เหล่านี้มีความหมายเหมือนกันทั้งหมด โดยแบ่งออกเป็นคำที่ง่ายกว่า คำเหล่านี้อ้างถึงชุดเทคนิคในการค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ รูปแบบเหล่านี้ช่วยในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อให้ทันกับพฤติกรรมในอนาคตในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ทุกวันนี้ องค์กรส่วนใหญ่ ไม่ว่าจะอยู่ในโดเมนใด กำลังมองหาการใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้าของตน และด้วยเหตุนี้จึงใช้วิธีการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน เมื่อปริมาณการใช้ Big Data เพิ่มขึ้น ความจำเป็นในการทำเหมืองข้อมูลก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน วันนี้ เราสามารถดูตัวอย่างการทำเหมืองข้อมูลได้ทุกที่รอบตัวเรา

มาดูตัวอย่าง Data Mining ที่คุณพบบ่อยในชีวิตประจำวันของคุณกัน:

1. ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

ทั้งปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงกำลังได้รับความสนใจอย่างมากในโลกปัจจุบัน และเครดิตจะตกเป็นของ Data Mining คุณสร้างระบบ "อัจฉริยะเทียม" โดยไม่ป้อนข้อมูลและรูปแบบที่เกี่ยวข้องได้อย่างไร และคุณจะแยกรูปแบบที่เกี่ยวข้องได้อย่างไรหากไม่ได้มาจาก Data Mining
ตัวอย่างที่พบบ่อยที่สุดของ AI และ Machine Learning ที่คุณมักจะเจอทุกวันคือระบบคำแนะนำที่เป็นที่ชื่นชอบ เคยเกิดขึ้นไหมว่าหลังจากซื้อผลิตภัณฑ์จาก Amazon คุณจะเห็นรายการผลิตภัณฑ์ที่แนะนำ และสุดท้ายคุณซื้อผลิตภัณฑ์เหล่านั้นในชั่วพริบตา Amazon ทำสิ่งนี้สำเร็จได้อย่างไร โดยศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลและพฤติกรรมในอดีตของคุณอย่างละเอียดถี่ถ้วน การใช้แนวโน้มพฤติกรรมของคุณ Amazon สามารถจัดหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นในการซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณ แม้ว่า Amazon และเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซอื่นๆ ใช้ AI เพื่อแสดงคำแนะนำผลิตภัณฑ์ แพลตฟอร์มการสตรีมวิดีโอและเพลง เช่น Spotify และ Netflix ก็ใช้แพลตฟอร์มเดียวกันนี้เพื่อดูแลจัดการเพลย์ลิสต์ของคุณให้ดียิ่งขึ้น

ตัวอย่างที่กล่าวถึงข้างต้นใช้ปัญญาประดิษฐ์แทนข้อมูลที่ขุดได้ อย่างไรก็ตาม การใช้งานแบบย้อนกลับก็เป็นไปได้เช่นกัน กล่าวคือ คุณสามารถพัฒนาทฤษฎีแล้วใช้การทำเหมืองข้อมูลเพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับทฤษฎีของคุณ ตัวอย่างเช่น หากรถที่ขับด้วยตนเองเห็น Maruti สีแดงเร่งความเร็วเกินขีดจำกัดความเร็วสองเท่า ก็อาจพัฒนาทฤษฎีที่ว่า Marutis สีแดงทั้งหมดมีความเร็วเกินกำหนด AI นี้สามารถใช้วิธีการขุดข้อมูลเพื่อเสริมความแข็งแกร่งหรือทำให้ทฤษฎีอ่อนแอลง
ใครคือ Data Scientist, Data Analyst และ Data Engineer?

2. ผู้ให้บริการ

ผู้ให้บริการใช้ Data Mining เพื่อรักษาลูกค้ามาเป็นเวลานานแล้ว การใช้เทคนิคของ Business Intelligence และ Data Mining ช่วยให้ผู้ให้บริการเหล่านี้สามารถคาดการณ์ "การเลิกรา" ซึ่งเป็นคำที่ใช้เมื่อลูกค้าออกจากผู้ให้บริการรายอื่น
ทุกวันนี้ ผู้ให้บริการทุกรายมีข้อมูลลูกค้าเป็นเทราไบต์ ข้อมูลนี้รวมถึงข้อมูลต่างๆ เช่น ข้อมูลการเรียกเก็บเงิน การโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้า การเข้าชมเว็บไซต์ และอื่นๆ การใช้การขุดและการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ ผู้ให้บริการจะกำหนดคะแนนความน่าจะเป็นให้กับลูกค้าแต่ละราย คะแนนความน่าจะเป็นนี้เป็นภาพสะท้อนว่าคุณมีโอกาสเปลี่ยนผู้ขายมากน้อยเพียงใด จากนั้น บริษัทเหล่านี้กำหนดเป้าหมายผู้ที่มีความเสี่ยงสูงโดยการให้สิ่งจูงใจและความสนใจเฉพาะบุคคล เพื่อรักษาลูกค้าไว้
แนวคิดหลักของคลังข้อมูล: ภาพรวม

3. ซูเปอร์มาร์เก็ตและร้านค้าปลีก

การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้เจ้าของซูเปอร์มาร์เก็ตรู้ทางเลือกและความชอบของคุณได้ดียิ่งกว่าตัวคุณเอง หากคุณไม่เชื่อเรา คุณจะทึ่งกับสิ่งที่ Target ทำเมื่อสองสามปีก่อน
จากประวัติการซื้อและพฤติกรรมของลูกค้าผู้หญิงรายหนึ่ง Target ได้ข้อสรุปอย่างถูกต้องว่าเธอกำลังตั้งครรภ์ อ้อ และขอบอกคุณว่า นี่เป็นก่อนที่ผู้หญิงคนนั้นจะรู้ตัวเสียอีก นั่นคือพลังของข้อมูล รูปแบบ และการวิเคราะห์

อ่าน: โครงการเหมืองข้อมูลในอินเดีย

โดยทั่วไป ร้านค้าปลีกเหล่านี้แบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มที่เรียกว่า “ความใหม่ ความถี่ การเงิน” (RFM) และกลุ่มเฉพาะที่มีแคมเปญและกลยุทธ์ต่างกัน ดังนั้น ลูกค้าที่ใช้จ่ายมากแต่ไม่บ่อย จะได้รับการจัดการที่แตกต่างจากลูกค้าที่ใช้จ่ายเพียงเล็กน้อยแต่บ่อยครั้ง ประเภทหลังอาจได้รับข้อเสนอความภักดี การขายต่อยอด หรือการขายต่อเนื่อง ในขณะที่ประเภทหลังอาจได้รับข้อเสนอแบบ win-back เป็นต้น
การสร้างภาพข้อมูล: อะไร ทำไม และอย่างไร!

4. วิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ และการศึกษา:

สาขาวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมได้เห็นการยกเครื่องครั้งใหญ่นับตั้งแต่มีการใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล มาดูสาขาเฉพาะบางอย่างที่ใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล:

• • การขุดตามลำดับพบว่ามีการใช้งานอย่างกว้างขวางในการศึกษาพันธุศาสตร์ของมนุษย์ ช่วยในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงในลำดับดีเอ็นเอและความแปรปรวนในความอ่อนแอต่อโรค พูดง่ายๆ ก็คือ มีวัตถุประสงค์เพื่อค้นหาว่าการเปลี่ยนแปลงใน DNA สอดคล้องกับความเสี่ยงของการเกิดโรคทั่วไปอย่างไร ซึ่งจะช่วยปรับปรุงวิธีการวินิจฉัย ป้องกัน และรักษาโรคเหล่านี้อย่างมีนัยสำคัญ

• • การทำเหมืองข้อมูลจะใช้ในด้านการวิจัยทางการศึกษาเพื่อทำความเข้าใจปัจจัยที่นำนักเรียนให้มีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่ลดการเรียนรู้และประสิทธิภาพ

• ในด้านวิศวกรรมพลังงานไฟฟ้า วิธีการทำเหมืองข้อมูลได้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการตรวจสอบสภาพของอุปกรณ์ไฟฟ้าแรงสูง จุดประสงค์คือเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยต่างๆ เช่น สถานะของฉนวน และอื่นๆ เพื่อหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุ

5. หน่วยงานป้องกันอาชญากรรม:

การใช้ Data Mining และ Analytics ไม่ได้จำกัดเฉพาะแอปพลิเคชันขององค์กรหรือการศึกษาและเทคโนโลยีเท่านั้น และตัวอย่างสุดท้ายในรายการนี้ก็ได้รับการพิสูจน์เช่นเดียวกัน นอกเหนือจากองค์กรองค์กรแล้ว หน่วยงานป้องกันอาชญากรรมยังใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุแนวโน้มในข้อมูลจำนวนมหาศาล ข้อมูลนี้รวมถึงข้อมูลรวมถึงรายละเอียดของกิจกรรมอาชญากรรมที่สำคัญทั้งหมดที่เกิดขึ้น
การขุดข้อมูลนี้ ตลอดจนการศึกษาและทำความเข้าใจรูปแบบและแนวโน้มอย่างถี่ถ้วนช่วยให้หน่วยงานป้องกันอาชญากรรมเหล่านี้สามารถคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยความช่วยเหลือของ Data Mining และการวิเคราะห์ หน่วยงานเหล่านี้สามารถค้นหาทุกสิ่งได้จากที่ใดที่จะปรับใช้กำลังคนสูงสุดของตำรวจ (อาชญากรรมครั้งต่อไปที่จะเกิดขึ้นมากที่สุดและเมื่อไหร่?) จะค้นหาใครที่จุดผ่านแดน (ตามประเภทหรืออายุ ของยานพาหนะ จำนวนหรืออายุของผู้โดยสาร หรือประวัติการข้ามพรมแดน) แม้กระทั่งข่าวกรองที่จะดำเนินการอย่างจริงจังในกิจกรรมต่อต้านการก่อการร้าย

การจัดการข้อมูล: คุณจะระบุข้อมูลโกหกได้อย่างไร

สิ่งที่เราได้กล่าวถึงข้างต้นเป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนจากการทำเหมืองข้อมูล หากบทความนี้ทำให้คุณรู้สึกทึ่งและต้องการอีก เราขอแนะนำให้คุณเจาะลึกลงไปในแนวคิด เช่น การทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และปัญญาประดิษฐ์ สิ่งนี้จะขยายฐานความรู้ของคุณ และยังช่วยให้คุณตัดสินใจเลือกอาชีพที่มีข้อมูลมากขึ้น – หากคุณต้องการกระโดดเรือไปยัง Data
Business Intelligence คือปัจจุบันและอนาคต และ Data Mining เป็นรากฐานของทุกสิ่งในระดับหนึ่ง ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้พื้นฐานเดียวกันอย่างถี่ถ้วนหากคุณกำลังมองหาอาชีพที่คุ้มค่าและประสบความสำเร็จ!

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