Data Mining: Omvandla rådata till användbar information

Vad är data mining

Kort sagt, detta är en process som används av många företag och organisationer för att effektivt förvandla rådata till användbar information. Detta görs genom att använda programvara för att leta efter mönster i stora partier av data för företag att lära sig mer om sina kunder för att utveckla riktade marknadsföringsstrategier, öka försäljningen och eliminera slösaktiga utgifter.

För att göra datautvinning ordentligt beror det på effektiv datainsamling, datalagring och databehandling.

Hur data mining fungerar

Stora blockerar information som samlas in från att utforska och analysera stora datamängder visar meningsfulla trender och mönster. Dessa kan användas på en mängd olika sätt inklusive:
 

• Sökmotorer
• Program för webbplatsrekommendationer
• Databasmarknadsföring
• Hantering av kreditrisk
• Utbildning och support
• Spårning av bedrägerier
• Hälso- och sjukvårdens bioinformatik
• Sentimentanalys
• Kvalitativ datautvinning
• Spamfiltrering

 

Datagruppsprocessen delas upp i fem huvudsteg:

ett.     Organisationer samlar in data och laddar dessa datauppsättningar i sina lager.

två.     Uppgifterna lagras och hanteras antingen på plats eller i molnet.

tre.     Affärsanalytiker, ledningsgrupper och teknikpersonal får nu åtkomst till informationen och bestämmer hur de vill organisera den.

fyra.     Applikationsprogramvaran börjar sortera data baserat på användarresultat.

fem.     Slutanvändaren kommer nu att kunna presentera data i ett enkelt att dela format, till exempel ett diagram eller en tabell.

 

Använd datalager- och gruvprogram

Data mining-program analyserar alla relationer och mönster i data från användarförfrågningar. Låt oss ta till exempel ett företag som kan använda datagruppsprogramvara för att skapa informationsklasser. Föreställ dig en restaurang som vill använda data mining för att avgöra när den ska erbjuda vissa specialerbjudanden. De tittar på datamängden (insamling av data i en viss sortering eller filtrerad ordning) och härifrån skapar klasser baserat på när kunderna besöker och vad de beställer.

Andra exempel skulle kunna göra att databearbetare hittar kluster av datainformation baserat på logiska förhållanden eller föreningar eller sekventiella mönster för att dra slutsatser om trender i konsumentbeteende.

En viktig aspekt av datautvinning är lagring. Detta är när företag centraliserar sina data i en databas eller ett program. När ett företag använder ett datalager kan de dela upp segment av data för specifika användare att analysera och göra oss till. Andra fall kan dock få analytiker att börja med de data de vill ha och skapa ett datalager baserat på dessa specifikationer. Oavsett hur data delas upp eller hanteras är de alltid organiserade och används för att stödja ledningens beslutsprocess.

Säkerställa datagiltighet

Ett exempel att titta på är lojalitetskort. Dessa kort gör det enkelt att spåra kundengagemang när det gäller köpvanor för att bestämma vad som ska säljas eller vilka artiklar som ska hållas till fullt pris under en tidsperiod. Datagruppbyråer måste dock vara försiktiga eftersom detta kan vara en oroskänsla när analytiker endast använder utvald information som inte är representativ för den övergripande urvalsgruppen för att bevisa en hypotes. Kritiskt för all upptäckt av datautvinning är att identifiera målet, metoden för datainklusion och kontroll av den slutliga datamängden.

Sammanfattning

Data mining är processen där analys av en stor mängd information görs för att urskilja trender och mönster. Detta kommer så småningom att användas av företag för att bestämma, strategi, målmarknader, ny affärspotential och mer. Kort sagt, data mining kan användas för allt från att upptäcka vad kunder är intresserade av eller vill köpa, till upptäckt av bedrägerier och skräppostfiltrering.