Data Mining คืออะไร และจะช่วยธุรกิจของคุณได้อย่างไร?

การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้ #businesses ระบุรูปแบบและแนวโน้มใน #data ของตนเพื่อทำการตัดสินใจได้ดีขึ้น นอกจากนี้ยังเป็นส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

คุณนั่งอยู่บนข้อมูลจำนวนมากที่คุณไม่ได้ใช้หรือไม่? คุณต้องการเรียนรู้วิธีใช้งานหรือไม่ และที่นี่ คุณสามารถเรียนรู้ประโยชน์ของการขุดข้อมูล

เยี่ยมชม: https://hirinfotech.com/what-is-data-mining-and-how-can-it-help-your-business/

การทำเหมืองข้อมูล #การตลาดดิจิทัล #การเติบโตของธุรกิจ #AI #สตาร์ทอัพ #การตลาด #การรวบรวมข้อมูลเว็บ #เทคโนโลยี #การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร #สหรัฐอเมริกา #ฝรั่งเศส #บล็อกเกอร์

มีบริษัทมากมายที่ฉันปรึกษาด้วยนั่งอยู่บนข้อมูลลูกค้าที่ดีมากมาย…และไม่ทำอะไรเลย มันน่าทึ่งมากเพราะในข้อมูลนั้นเป็นขุมทองของข้อมูลเชิงลึก

ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถ:
เพิ่มความภักดีของลูกค้า
ปลดล็อกความสามารถในการทำกำไรที่ซ่อนอยู่
ลดการเลิกราของลูกค้า
คุณนั่งอยู่บนข้อมูลจำนวนมากที่คุณไม่ได้ใช้หรือไม่? คุณต้องการเรียนรู้วิธีใช้งานหรือไม่ ต่อไปนี้คือการทำเหมืองข้อมูลที่จำเป็นสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะและช่วยสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าโดยการระบุรูปแบบในข้อมูล ในบทความนี้ การโพสต์แบบแขก เราจะแนะนำคุณเกี่ยวกับประโยชน์ของการขุดข้อมูล เทคนิคต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง

การขุดข้อมูลคืออะไร?
การทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคในการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ หรือแนวโน้มโดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่จัดเก็บไว้ในที่เก็บ เช่น ฐานข้อมูลและอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล เป็นส่วนสำคัญของเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และปัญญาประดิษฐ์

การทำเหมืองข้อมูลต้องทำอย่างพิถีพิถันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ขั้นตอนกว้างๆ ที่กล่าวถึงด้านล่างนี้สามารถช่วยให้คุณผ่านกระบวนการขุดข้อมูลได้อย่างราบรื่น

ขั้นตอนการทำเหมืองข้อมูล:
กำหนดสมมติฐานหรือสมมติฐานของคุณ
ระบุแหล่งข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับสมมติฐาน
แยกแยะจุดข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ต้องทดสอบเพื่อตรวจสอบความถูกต้องหรือปฏิเสธสมมติฐานของคุณ
ใช้เทคนิคการขุดข้อมูล เช่น การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ เพื่อทดสอบแบบจำลองทางสถิติที่เชื่อมต่อจุดข้อมูลได้ดีที่สุด
ตีความและรายงานผลลัพธ์ และใช้ข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมมาเพื่อวางกรอบการตัดสินใจ/การดำเนินการทางธุรกิจของคุณ
อ่านที่น่าสนใจ: DataMining สามารถช่วยให้คุณได้เปรียบในการแข่งขันได้อย่างไร

แนวคิดการทำเหมืองข้อมูลที่สำคัญ
การได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากการทำเหมืองข้อมูลนั้นต้องการเครื่องมือและเทคนิคมากมาย ฟังก์ชั่นที่ใช้บ่อยที่สุดบางส่วน ได้แก่ :

การล้างข้อมูลและการเตรียมการ
ขั้นตอนที่ข้อมูลถูกแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์และประมวลผลเพิ่มเติม เช่น การระบุและลบข้อผิดพลาดและข้อมูลที่ขาดหายไป

ปัญญาประดิษฐ์ (เอไอ)
ระบบเหล่านี้ดำเนินกิจกรรมการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับสติปัญญาของมนุษย์ เช่น การวางแผน การเรียนรู้ การให้เหตุผล และการแก้ปัญหา

การเรียนรู้กฎของสมาคม
เครื่องมือเหล่านี้ หรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์ตะกร้าตลาด ค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ในชุดข้อมูล เช่น การพิจารณาว่าโดยปกติแล้วผลิตภัณฑ์ใดจะซื้อร่วมกัน

การรวมกลุ่ม
กระบวนการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดของคลาสย่อยที่มีความหมาย ซึ่งเรียกว่าคลัสเตอร์ เพื่อช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจการจัดกลุ่มตามธรรมชาติหรือโครงสร้างในข้อมูล

การจัดหมวดหมู่
เทคนิคนี้กำหนดรายการในชุดข้อมูลให้กับหมวดหมู่หรือคลาสเป้าหมายโดยมีเป้าหมายในการทำนายคลาสเป้าหมายสำหรับแต่ละกรณีในข้อมูลอย่างแม่นยำ

การวิเคราะห์ข้อมูล
กระบวนการประเมินข้อมูลดิจิทัลให้เป็นประโยชน์ทางธุรกิจ

คลังข้อมูล
ชุดข้อมูลทางธุรกิจขนาดใหญ่ที่ใช้เพื่อช่วยองค์กรในการตัดสินใจ เป็นองค์ประกอบพื้นฐานของความพยายามในการขุดข้อมูลขนาดใหญ่ส่วนใหญ่

การเรียนรู้ของเครื่อง
เทคนิคการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ความน่าจะเป็นทางสถิติเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถ “เรียนรู้” โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

การถดถอย
เทคนิคที่ใช้ในการทำนายช่วงของค่าตัวเลข เช่น ยอดขาย อุณหภูมิ หรือราคาหุ้น ตามชุดข้อมูลเฉพาะ

การอ่านที่น่าสนใจ: บริษัทวิเคราะห์ข้อมูลและเหมืองข้อมูลชั้นนำ

เทคนิคการขุดข้อมูล
วิธีการทางสถิติและเทคโนโลยีการจดจำรูปแบบมักใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลต่อไปนี้:

การตรวจจับรูปแบบ
การติดตามรูปแบบอย่างง่ายเกี่ยวข้องกับการรับรู้ความเบี่ยงเบนในข้อมูลของคุณในช่วงเวลาหนึ่งๆ (เช่น การเข้าชมเว็บไซต์ถึงรับจดทะเบียนบริษัท จุดสูงสุดในช่วงเย็นหรือช่วงดึก) สิ่งนี้สามารถแสดงได้โดยใช้กราฟเส้นอย่างง่ายหรือแผนภูมิแท่ง

การจำแนกประเภทและการวิเคราะห์การจัดกลุ่ม
เทคนิคนี้ช่วยค้นหากลุ่มและคลัสเตอร์ภายในชุดข้อมูลของคุณ ตัวอย่างเช่น ตามมูลค่าเฉลี่ยของการซื้อทั้งหมดที่ลูกค้าทำต่อเดือน คุณสามารถจัดกลุ่มพวกเขาเป็นลูกค้าที่ “กำไรต่ำ” หรือ “กำไรสูง” แล้วกำหนดกลยุทธ์ทางการตลาดที่แตกต่างกันสำหรับคลัสเตอร์ต่างๆ

สมาคม
เทคนิคนี้ช่วยให้คุณติดตามรูปแบบที่แสดงการพึ่งพา (เช่น ลูกค้ามักจะซื้อหูฟังหรือเคสโทรศัพท์เมื่อซื้อโทรศัพท์มือถือ)

การวิเคราะห์การถดถอย
เทคนิคนี้ช่วยระบุตัวแปรและผลกระทบต่อเมตริกที่คุณกำลังดู (เช่น การขายไอศกรีมที่มีความสัมพันธ์โดยตรงกับอุณหภูมิ

ข้อมูลจากhttps://www.articlesfactory.com/