Bevezetés az adatbányászati technikákba
Az adatbányászat kifejezés először az 1990-es években volt. Ezt megelőzően a statisztikusok az adathalászat vagy az kotrás fogalmát használták az adatok elemzéséhez, előzetes hipotézis nélkül. Az adatbányászat eszközeinek folyamatának egyik legfontosabb célja az, hogy meggyőző információkat gyűjtsön, amelyek könnyen alkalmazhatók a nagy adatkészletekhez. Az adatbányászati technikák mindegyik típusa eltérő eredményt / eredményt eredményez. Ez azt jelenti, hogy az üzleti problémák felismerése nagyban megkönnyíti a márkák számára a megfelelő adatbányászati technikák alkalmazását és ezáltal a legjobb eredmények elérését is. Ugyanakkor fontos szem előtt tartani, hogy az adatbányászati technikák az ismeretlen érdekes minták, szokatlan rekordok vagy korábban nem észlelt függőségek felfedezésére is vonatkoznak.
A nagy adatok a jelenleg minden márka növekedési történetének egyik legfontosabb szempontja, mind a nagy, mind a kicsi. Jelenleg a vállalatok nagy adatelemzési technikákat alkalmaznak, hogy vállalkozásukban fő célokat érjenek el, mind az ügyfelek elégedettsége, mind a szervezet növekedése szempontjából. Ugyanakkor fontos megérteni, hogy a nagy adatok megértése és elemzése fontos a szervezet sikeres növekedéséhez és bővüléséhez. Ezért az adatbányászati technikák rendkívül hasznosak, mivel elősegítik a vállalatokat a nagy adatok hatékony elemzésében. Habár többféle adatbányászati módszer áll rendelkezésre, ezek különféle problémákat fedeznek fel, és betekintést nyújtanak az adott későbbi üzleti problémákba. Az értékes betekintés megszerzésének egyik legjobb módja ezért az adatbányászati szoftver folyamata. Az adatelemzés, az adatbányászati technikák teljes skálájának leírására szolgáló szószó, amely magában foglalja a gyűjtést, az extrakciót, az elemzést és a statisztikai módszereket. Ezért fontos egy nagy stratégia kidolgozása oly módon, hogy az adatbányászási technikák hatását a márka / szervezet egyértelműen megértse.
8 fontos adatbányászati technika a következő:
-
Anomália vagy külsõ észlelés
Az adatbányászati technika, rendellenesség vagy kívülálló észlelés olyan technika, amely az előre beállított mintához vagy a várt viselkedéshez hasonló adatelemeket keres egy adathalmazban.
Az anomáliákat, amelyekre kívülre is hivatkoznak, kritikus és gyakorlati információkat nyújtanak a márkák és a szervezetek számára. Mivel a külső elem egy olyan objektum, amely jelentősen eltér az adatbázis átlagán vagy az adatok kombinációján belüli általános átlagtól.
Ez különbözik a többi adattól, ezért a külsõ adatbányászati eszközök további figyelmet és elemzést igényelnek, mivel más nézetet biztosítanak egy adott kérdésben. Az ilyen típusú adatbányászati technika felhasználható a csalások és kockázatok felismerésére egy kritikus rendszerben.
Ideálisak olyan helyzetben, amikor az adatbányászati technikák egyedi jellemzői megfelelő módon elemezhetők, és segítenek az elemzőnek felfedezni a rendszerben esetleges hiányosságokat.
Ez viszont csaló cselekedeteket, hibás eljárásokat vagy területeket jelezhet, ahol egy bizonyos elmélet érvénytelen, ezáltal a megfelelő rendszer telepítésének folyamata biztonságos és hatékony.
Fontos szem előtt tartani, hogy a nagyobjektum-kitermelési technikákban rendkívül gyakoriak a túlmutatások. Noha a túlmutatók nem mindig negatívak, segíthetnek a márkáknak az egyedi bányok megtalálásában, amelyek az adatbányászati technikák halmazában történnek.
Bármi legyen is az eset, a rendellenesség vagy a külső észlelés alapján megállapított eredmények további elemzést igényelnek a meggyőző eredmények elérése érdekében.
-
Egyesületszabályok tanulása
Az ilyen típusú adatbányászati technika a nagy adatbázisokban található változók érdekes kapcsolatának felfedezésén alapul. Az ilyen típusú adatbányászati technikát az adatok rejtett mintáinak feltárására használják.
Ezek felhasználhatók az adatban szereplő változók és a legnagyobb frekvenciával megjelenő különböző változók együttes előfordulásainak azonosítására. A kiskereskedelmi üzletekben széles körben használják az asszociációs szabályok bányászati technikáját az értékesítési pontok mintáinak megkeresésére.
Ezek az adatbányászati eszközök felhasználhatók új termékek ajánlására, különösen annak kiderítésére, hogy milyen típusú termékeket ajánlnak az emberek másoknak, vagy új termékeket, amelyek ajánlhatók az ügyfelek számára.
Egy nagyon hasznos adatbányászati technika, az asszociációs szabályok megtanulása felhasználható a márka konverziós arányának hatékony növelésére. A társulásos tanulás hatékonyságának jó példáját a Walmart vezette be 2004-ben.
Ezen adatbányászati technikák révén felfedezték, hogy az eper pop-start eladások hétszeresére növekedtek egy hurrikán előtt. E megállapítás óta a Walmart egy hurrikán előtt helyezte el ezt a terméket a pénztárakon, ezáltal jobb eladási konverziót hozva létre.
-
Klaszterelemzés
Az ilyen típusú adatbányászati technikát úgy definiálják, mint az egymáshoz hasonló adatbányászási eszközök azonosításának folyamata. A klaszterelemzés segít a marketingszakembereknek megérteni az adatok hasonlóságait és különbségeit.
Mivel a klasztereknek közös vonásaik vannak, felhasználhatók a célzási algoritmusok javítására. Például, ha egy vevőcsoport egy adott márkájú terméket vásárol, akkor egy adott kampányt lehet létrehozni annak érdekében, hogy elősegítse a termék eladását.
Ennek megértése segíthet a márkáknak hatékonyan növelni eladási konverziós arányukat, ezáltal növelve a márka erejét és elkötelezettségét. Ezen túlmenően a klaszterelemzés eredménye a személyek létrehozása is.
A személyeket olyan kitalált karakterekként definiálják, amelyek a megcélzott demográfiai viszonyok és a hozzáállás különböző felhasználói típusait képviselik, és amelyek hasonló módon használhatják a weboldalt, a márkát vagy a terméket.
Mivel ez a klaszterelemzés fontos szempontja, a személyek segítenek a márkáknak intelligens marketingválasztáson és erőteljes kampányok létrehozásában is.
-
Osztályozási elemzés
Az ilyen típusú adatbányászati technika szisztematikus eljárással bír fontos és releváns információk megszerzéséről a metaadatokról (azaz adatokról) és az adatokról. Az osztályozási elemzés segít a márkáknak az adatbányászati technikák különböző kategóriáinak azonosításában.
Az elemzés osztályozása szorosan kapcsolódik a klaszteranalízishez, mivel ezek hatékonyan jobb választást hoznak az adatbányászati eszközökkel kapcsolatban. Az e-mail az osztályozási elemzés ismert példája, mivel algoritmusokkal tisztázza az e-maileket attól függően, hogy azok legitimek vagy spam jellegűek-e.
Ezt a levélben található adatbányászati szoftver, például szavak és mellékletek, amelyek jelzik, hogy spam vagy törvényes e-mailek - használatával történik.
-
Regresszió analízis
Egy másik adatbányászati eszköz, a regressziós elemzés segít a márkáknak a változók közötti függőség meghatározásában. Ez az adatbányászati technika azon alapul, hogy az egyik változó egyirányú okozati hatást gyakorol egy másik változó válaszára.
Noha a független változókat egymás befolyásolhatják, a függőséget általában nem befolyásolja mindkét oldal, mint a korrelációs elemzés esetében. A regressziós elemzés kimutathatja, hogy az egyik változó függ a másiktól, és nem fordítva.
Mivel a regressziós elemzés ideális az ügyfél-elégedettség meghatározásához, ez segíthet a márkáknak új és eltérő betekintést nyerni az ügyfélhűségről és arról, hogy a külső tényezők hogyan befolyásolhatják a szolgáltatási szintet, például az időjárási viszonyokat.
A regressziós elemzés jó példája ennek az adatbányászati módszernek az alkalmazása az emberek összevetésében a randevú-portálokon. Számos weboldal változókat használ, hogy megfeleljen az embereknek tetszésük, érdeklődésük és hobbijaik szerint.
-
Választási modellezés
A pontos és általános célú adatbányászati eszközök, a választási modellezés segít a márkáknak valószínűségi előrejelzéseket készíteni az ügyfelek döntéshozatali viselkedéséről.
Mivel a márkának a célközönségre kell összpontosítania, a választási modellezés segít a márkáknak az adatbányászati technikáik ilyen módon történő felhasználásában, hogy maximális erőfeszítéseket tegyenek az ügyfeleknél, akik valószínűleg érvényes vásárlást hajtanak végre, a Choice modellezést használják az azonosításhoz a legfontosabb tényezők, amelyek hozzájárulnak ahhoz, hogy az ügyfél megválaszthassa.
A változók, például a helyek, a múltbeli vásárlás és az attitűdök alapján a választási modellezés segít a márkáknak eldönteni annak valószínűségét, hogy az ügyfelek marketingválasztást hoznak. A választott modellezésbe történő beruházással a márkák könnyen hozzájárulhatnak értékesítéseik átfogó növeléséhez.
-
Szabály indukció
Az ilyen típusú adatbányászati technika elősegíti a formális szabályok kidolgozását, amelyek egy megfigyelésen alapulnak; a szabályok indukálása egy másik adatbányászati eszköz. Az ebből az adatbányászati technikából kinyert szabályok felhasználhatók az adatbányászati szoftver tudományos modelljének vagy az adatok helyi mintáinak ábrázolására.
Ezen felül az indukciós paradigma az asszociációs szabály. Az asszociációs szabály a változók közötti kényszerítő kapcsolatok kiderítése, különösen a nagy adatbázisokban.
Az adatbányászati szoftverekben alkalmazott technika segít a márkáknak felismerni bizonyos termékek közötti szabályszerűségeket. Például, ha egy ügyfél vajat vásárol, akkor valószínű, hogy kenyeret is vásárolna.
Az asszociációs szabály középpontjában az áll, hogy megértsük, hogy ha egy ügyfél egy meghatározott funkciót hajt végre, mondjuk az A-t, akkor valószínű, hogy a B funkciót is elvégzik.
Ez a megértés segíthet a márkáknak nemcsak az értékesítés előrejelzésében, hanem az intelligens marketing megoldások létrehozásában is, amelyek tartalmazzák a promóciós árazást és a jobb árukínálatot az üzletekben és bevásárlóközpontokban.
-
Neurális hálózatok
Az adatbányászati technológia kialakuló szakaszában az idegi hálózatoknak megvannak a maga előnyei és előnyei. A neurális hálózat legnagyobb előnye, hogy rendkívül pontos prediktív modelleket hoz létre, amelyeket számos problémára hatékonyan lehet alkalmazni.
Kétféle hálózat létezik, nevezetesen neurális és mesterséges. Az igaz ideghálózatok biológiai, nevezetesen az emberi agy, amely képes mintákat és előrejelzéseket készíteni.
A folyamat során döntést hoz a helyzetről. A mesterséges programok azok a programok, amelyeket a számítógépes rendszereken hajtanak végre.
A mesterséges ideghálózatok nevét annak a történelmi fejlõdésnek a következménye képezi, amelyben a tudósok megpróbálták a számítógépes szoftvert az emberi agy viselkedésére gondolkodni.
Noha az agy sokkal összetettebb dolog, az idegi hálózatok sok olyan feladatot tudnak végrehajtani, amelyeket az emberi agy is elvégezhet.
Nehéz megmondani, hogy idegi hálózatokat alkalmaztak-e az adatbányászati eszközökhöz, ám ennek az adatbányászati technikának a darabját felfedezték a második világháború alatt.
Azóta a neurális hálózat hosszú utat tett meg, és sok elemző elemző használja azt a valós előrejelzési problémák megoldására és általában az algoritmusok eredményeinek javítására is.
Ezen túlmenően az ideghálózatok legnagyobb áttörése olyan problémák alkalmazásában volt, mint például az ügyfelek előrejelzésének javítása vagy a csalások felderítése, vagyis segíthetnek a márkáknak az ügyfelekkel való kapcsolatfelvétel újabb és jobb módszereinek felfedezésében.
Valójában a neurális hálózatok sikeresen segítették a márkákat és a szervezeteket sok olyan probléma kezelésében, mint például a hitelkártyák csalásának felfedezése.
Ezeket olyan területeken is alkalmazták, mint a pilóta nélküli járművek automatizált vezetése a katonaságon, az angol szavak kiejtésének helyesbítése érdekében.
Egy márka számára nyilvánvalóan az egyik legnehezebb dolog annak eldöntése, hogy melyik adatbányászati technika lehet a megfelelő választás.
Ennek oka az, hogy az alkalmazandó legjobb adatbányászati technika attól függ, hogy milyen típusú problémákkal szembesül a márka és amelyeket adatbányászati technikák alkalmazásával kíván megoldani.
Időnként egy próba és hiba segít a márkának ezt a problémát jobb módon megoldani. Ennek ellenére az is valóság, hogy a piacok, az ügyfelek folyamatosan változnak és teljesen dinamikus jellegűek.
Ezek a dinamikák biztosítják, hogy nem lehet tökéletes adatbányászati technika, mivel szinte lehetetlen a jövő sikeres előrejelzése.
Éppen ezért fontosak az adatbányászati technikák, mivel elősegíthetik a tudósokat és a szervezeteket a megfelelő adatbányászati szoftver használatában, és sokkal jobb módon alkalmazkodhatnak ehhez a változó környezethez és gazdasághoz.
Ez segíthet olyan modellek létrehozásában, amelyek sokkal koncentráltabban és továbbfejlesztett módon várják el a változást, mivel minél több modell áll rendelkezésre az adatbányászati technikákra, annál nagyobb üzleti értéket lehet létrehozni a márka számára.
Az átfogó adatbányászati technikák segítenek a márkáknak sokkal tudományosabban és szisztematikusabban megérteni az adatbányászási eszközöket, ezáltal lehetővé téve és biztosítva egyrészt a márka jobb összekapcsolódását, másrészt a jobb növekedési sztorit.
Ajánlott tanfolyamok
Ez egy útmutató az adatbányászati technikákhoz, itt megvitattuk a 8 fontos adatbányászati technikát, amelyek átfogó és sikeres módon elősegítik vállalkozását. A következő tanfolyamokon is megtekintheti az adatbányászat megtanulását -
- Adatbányászati technikák a SAS Enterprises Miner használatával
- Bevezetés az adatbányászatba
- IT biztonság és hackelés - Adatbányászat