Introduktion till teknik för gruvdrift

Begreppet data mining var först på 1990-talet. Innan dess använde statistiker termen datafiske eller datamuddning för att definiera analys av data utan och en förutbestämd hypotes. Ett av de viktigaste målen för processen för datainvinnning är att samla in avgörande information som lätt kan tillämpas på stora datasätt. Varje typ av data mining-tekniker kommer att resultera i ett annat resultat / effekt. Detta innebär att erkännandet av affärsproblemen kommer att gå långt i att hjälpa varumärken att implementera rätt data mining-tekniker och därmed få de bästa resultaten också. Samtidigt är det viktigt att komma ihåg att data mining-tekniker också hänvisar till upptäckten av okända intressanta mönster, ovanliga poster eller beroenden som tidigare inte upptäcktes.

Big data är en av de viktigaste aspekterna av tillväxthistorien för alla märken idag, både stora och små. För närvarande använder företag big data-analystekniker för att nå stora mål i sina företag, både vad gäller kundtillfredsställelse och organisationstillväxt. Samtidigt är det viktigt att förstå att förståelse och analys av big data är viktigt för en framgångsrik tillväxt och expansion av en organisation. Därför är data mining tekniker mycket användbara eftersom de kan hjälpa företag att analysera big data på ett effektivt sätt. Även om det finns flera datatillverkningstekniker tillgängliga, de tillgodoser olika problem och ger insikt i den specifika efterföljande affärsproblem. Ett av de bästa sätten att få värdefull insikt är därför bäst göras genom processen för datalagring. Ett buzzword som används för att beskriva hela utbudet av dataanalys, teknik för data mining innehåller insamling, extraktion, analys och statistiska metoder. Det är därför det är viktigt att utveckla en stor strategi på ett sådant sätt att effekterna av teknik för gruvdrift tydligt förstås av varumärket / organisationen.

8 Viktiga data gruvtekniker är följande:

  1. Anomali eller mer upptäckt

En data mining-teknik, anomaly eller outlier-detektion, är en teknik som söker efter dataposter i en datamängd som liknar ett projicerat mönster eller ett förväntat beteende.

Också kallad outliers, anomalier ger kritisk och handlingsbar information för varumärken och organisationer. Som outlier är ett objekt som väsentligt avviker från det allmänna genomsnittet inom en uppsättning databas eller datakombination.

Det skiljer sig från resten av data och det är därför som tidigare verktyg för utvinning av data kräver ytterligare uppmärksamhet och analys eftersom det ger en annan syn på en viss fråga. Denna typ av data mining teknik kan användas för att upptäcka bedrägerier och risker inom ett kritiskt system.

De är perfekta i en situation där de unika egenskaperna hos datainsamlingsteknikerna kan analyseras på ett korrekt sätt och hjälper analytiker att upptäcka eventuella brister i systemet.

Detta kan i sin tur indikera bedrägliga handlingar, felaktiga förfaranden eller områden där en viss teori är ogiltig, vilket gör processen att installera ett ordentligt system på plats, säkert och effektivt.

Det är viktigt att komma ihåg att utläggare är mycket vanliga i stora datalagringstekniker. Även om outliers inte alltid är negativa, kan de hjälpa ett varumärke att hitta unika saker som händer i uppsättningarna för data mining-tekniker.

Oavsett fallet kommer resultaten att dras av avvikelse eller avlägsna detektering kräva ytterligare analys för att nå slutgiltiga resultat.

  1. Associeringsregelnäring

Denna typ av data mining teknik är baserad på upptäckten av intressanta relationer mellan variabler i stora databaser. Denna typ av data mining teknik används för att avslöja dolda mönster i data.

De kan användas för att identifiera variabler inom data och samförekomster av olika variabler som visas med de största frekvenserna. Ofta används i detaljhandlare, används teknik för gruvdrift för associeringsdata för att hitta mönster i försäljningsdata.

Dessa data mining-verktyg kan användas för att rekommendera nya produkter, särskilt för att ta reda på vilken typ av produkter folk rekommenderar till andra eller för att ta reda på nya produkter att rekommendera till kunder.

En mycket användbar datalagringsteknik, lärande om associeringsregel kan användas för att effektivt öka varumärkets konverteringsgrad. Ett bra exempel på effektiviteten i föreningslärande implementerades av Walmart 2004.

Genom denna teknik för utvinning av data upptäcktes att Strawberry pop-startförsäljningen ökade med sju gånger före en orkan. Sedan detta konstaterat har Walmart placerat denna produkt vid kassan före en orkan och därmed skapat bättre försäljningskonverteringar.

  1. Klusteranalys

Denna typ av data mining teknik definieras som processen för att identifiera data mining-verktyg som liknar varandra, klusteranalys hjälper marknadsförare att förstå både likheter och skillnader i data.

Eftersom kluster har vanliga egenskaper kan de användas för att förbättra inriktningsalgoritmer. Till exempel, om en viss kundgrupp köper ett visst varumärke kan en specifik kampanj skapas för att hjälpa försäljningen av den produkten.

Att förstå detta kan hjälpa varumärken att effektivt öka sina försäljningsomvandlingsfrekvenser och därigenom öka varumärkeskraften och engagemanget. Dessutom är skapandet av personas också ett resultat av klusteranalys.

Personas definieras som fiktiva karaktärer som representerar olika användartyper inom en riktad demografisk inställning, som kan använda en webbplats, varumärke eller produkt på liknande sätt.

Eftersom detta är en viktig aspekt av klusteranalyser, hjälper personliga varumärken att göra smarta marknadsföringsval och skapa kraftfulla kampanjer också.

  1. Klassificeringsanalys

Denna typ av data mining teknik har en systematisk process för att få viktig och relevant information om metadata (som är data om data) och data, klassificeringsanalys hjälper märken att identifiera olika kategorier av data mining tekniker.

Klassificering av analys är nära kopplad till klusteranalys eftersom de effektivt gör bättre val på verktyg för utvinning av data. E-post är ett välkänt exempel på klassificeringsanalys eftersom det använder algoritmer för att klargöra e-post beroende på om de är legitima eller skräppost.

Detta görs genom att använda programvaran för data mining i posten, till exempel ord och bilagor som indikerar om de är skräppost eller legitima e-postmeddelanden.

  1. Regressionsanalys

Ett annat data mining-verktyg, regressionsanalys, hjälper märken att definiera beroendet mellan variabler. Denna data mining-teknik är baserad på antagandet om en envägs kausal effekt från en variabel till svaret från en annan variabel.

Även om oberoende variabler kan påverkas av varandra påverkas beroendet vanligtvis inte båda sätten, som är fallet för korrelationsanalys. En regressionsanalys kan visa att en variabel är beroende av en annan, inte tvärtom.

Eftersom regressionsanalys är idealisk för att bestämma kundtillfredsställelse kan den hjälpa märken att upptäcka nya och olika insikter om kundlojalitet och hur externa faktorer som kan påverka servicenivåer, till exempel väderförhållanden.

Ett bra exempel på regressionsanalys är användningen av denna datakommunikationsteknik för att matcha människor på datingsportaler. Många webbplatser använder variabler för att matcha människor beroende på deras gillar, intresse och hobbyer.

  1. Valmodellering

Ett exakt och generellt verktyg för utvinning av data, valmodellering hjälper märken att göra sannolika förutsägelser om kundernas beslutsfattande.

Eftersom ett varumärke måste fokusera på sin målgrupp, hjälper valmodeller varumärken att använda sina data mining-tekniker på ett sådant sätt, så att de kan använda sina maximala ansträngningar på kunder som sannolikt kommer att göra ett giltigt köp. Choice-modellering används för att identifiera de viktigaste faktorerna för att hjälpa en kund att göra sitt val.

Baserat på variabler gillar platser, tidigare köp och attityder hjälper valmodeller märken att bestämma sannolikheten för att kunderna ska göra ett marknadsföringsval. Genom att investera i valmodellering kan märken lätt hjälpa till att öka sin försäljning på ett omfattande sätt.

  1. Regelinduktion

Denna typ av data mining teknik hjälper till att utveckla formella regler som är baserade på en uppsättning observationer, regelinduktion är ett annat data mining-verktyg. Reglerna som utvinns från denna data mining-teknik kan användas för att representera en vetenskaplig modell av programvaran för data mining eller lokala mönster i data.

Dessutom är induktionsparadigm associeringsregeln. Associeringsregel är processen för att ta reda på tvingande samband mellan variabler, särskilt i stora databaser.

En teknik som används i mjukvaran för data mining, det hjälper märken att upptäcka regelbundenhet mellan vissa produkter. Till exempel, om en kund köper smör, finns det chansen att de också köper bröd.

Föreningsregelns huvudfokus är att förstå att om en kund utför en specifik funktion, säger A, är sannolikheten för att de utför funktion B också hög.

Denna förståelse kan hjälpa märken att inte bara förutse försäljning utan också skapa smarta marknadsföringslösningar som inkluderar kampanjpriser och bättre produktplaceringar i butiker och gallerior.

  1. Neurala nätverk

Neurala nätverk, som är ett bildande steg i processen för datalagringsteknologi, har sina egna uppsättningar av fördelar och fördelar. Den största fördelen med ett neuralt nätverk är att det skapar mycket noggranna prediktiva modeller som kan tillämpas på ett stort antal problem på ett effektivt sätt.

Det finns två typer av nätverk, nämligen neurala och konstgjorda. Äkta neurala nätverk är biologiska, nämligen de mänskliga hjärnorna som kan göra mönster och förutsägelser.

I processen gör det valen om situationen. De konstgjorda är de program som implementeras på datorsystemen.

Konstgjorda neurala nätverk hämtar sitt namn från den historiska utvecklingen där forskare försökte få datorprogramvaran att tänka på den mänskliga hjärnans sätt.

Även om hjärnan är en mycket mer komplex sak kan nervnätverk utföra många uppgifter som den mänskliga hjärnan också kan.

Det är svårt att säga när neurala nätverk anställdes för data mining-verktyg men en del av en studie av denna data mining-teknik upptäcktes under andra världskriget.

Sedan dess har ett neuralt nätverk kommit långt och många dataanalytiker har använt det för att lösa verkliga förutsägelseproblem och i allmänhet förbättra resultaten av algoritmer också.

Vidare har många av de största genombrotten i neurala nätverk varit tillämpningen av problem som förbättring av kundförutsägelse eller bedrägeri, vilket innebär att de kan hjälpa varumärken att upptäcka nya och bättre metoder för att ansluta till kunder.

Neurala nätverk har faktiskt framgångsrikt hjälpt märken och organisationer att hantera en hel del problem som att upptäcka bedrägeri med kreditkort.

De har också använts i områden som militär för automatisk körning av obemannade fordon för att korrigera uttal av engelska ord från den skriftliga texten.

Det är uppenbart att en av de svåraste sakerna för ett varumärke att göra är att bestämma vilken datakommunikationsteknik som kan vara rätt val.

Detta beror på att den bästa datatjänsttekniken som ska användas beror på vilken typ av problem som varumärket står inför, och som de vill lösa med hjälp av datatjänstteknik.

Ibland hjälper ett försök och fel ett märke att lösa problemet på ett bättre sätt. Med det sagt är det också en verklighet att marknaderna, kunderna ständigt förändras och är helt dynamiska.

Denna dynamik har säkerställt att det inte kan finnas någon perfekt datalagringsteknik eftersom det är nära omöjligt att förutsäga framtiden på ett framgångsrikt sätt.

Det är därför data mining-tekniker är viktiga eftersom det kan hjälpa forskare och organisationer att använda relevant data mining-programvara och anpassa sig till denna föränderliga miljö och ekonomi på ett mycket bättre sätt.

Detta kan hjälpa till att skapa modeller som hjälper till att förutse en förändring på ett mycket fokuserat och förbättrat sätt, eftersom ju fler modeller som finns där för data mining-tekniker, desto mer affärsvärde kan skapas för varumärket.

Övergripande teknik för utvinning av data hjälper varumärken att förstå dataledningsverktyg på ett mycket mer vetenskapligt och systematiskt sätt, och därigenom stärker och säkerställer bättre varumärkesanslutning å ena sidan och en bättre tillväxthistoria å andra sidan.

Rekommenderade kurser

Detta har varit en guide till datalagringstekniker, här har vi diskuterat de 8 viktiga teknikerna för datakommunikation som kan ta ditt företag framåt på ett omfattande och framgångsrikt sätt. Du kanske också tittar på följande kurser för att lära dig Data mining -

  1. Datamynttekniker med SAS Enterprises Miner
  2. Introduktion till Data Mining
  3. IT-säkerhet och hackning - dataanläggning

Kategori:

Big Data