Data Mining
Data mining är en process som används av företag för att förvandla rådata till användbar information. Genom att använda programvara för att leta efter mönster i stora mängder data kan företag lära sig mer om sina kunder för att utveckla effektivare marknadsföringsstrategier, öka försäljningen och minska kostnaderna. Data mining är beroende av effektiv insamling av data, lagring och datorbehandling.
Data mining-processer används för att bygga maskininlärningsmodeller som driver applikationer inklusive sökmotorteknologi och webbplatsrekommendationsprogram.
Hur Data Mining fungerar
Data mining innebär att utforska och analysera stora block av information för att samla meningsfulla mönster och trender. Det kan användas på olika sätt, som databasmarknadsföring, hantering av kreditrisker, bedrägeri upptäckt, skräppostfiltrering, eller till och med för att urskilja användarnas åsikter eller åsikter.
Databehandlingsprocessen delas upp i fem steg. Först samlar organisationer in data och laddar in dem i sina datalager. Därefter lagrar och hanterar de data, antingen på interna servrar eller molnet. Affärsanalytiker, ledningsgrupper och proffs inom informationsteknologi får tillgång till uppgifterna och bestämmer hur de vill organisera dem. Sedan sorterar applikationsprogramvaran data baserat på användarens resultat, och slutligen presenterar slutanvändaren informationen i ett lättdelat format, till exempel en graf eller tabell.
Programvara för datalagring och gruvdrift
Data mining-program analyserar relationer och mönster i data baserat på vad användare begär. Till exempel kan ett företag använda programvara för data mining för att skapa informationsklasser. För att illustrera, föreställ dig att en restaurang vill använda data mining för att avgöra när den ska erbjuda vissa specialerbjudanden. Den tittar på informationen den har samlat in och skapar klasser baserade på när kunder besöker och vad de beställer.
I andra fall hittar datalearbetare kluster av information baserat på logiska relationer eller tittar på föreningar och sekventiella mönster för att dra slutsatser om trender i konsumentbeteende.
Warehousing är en viktig aspekt av data mining. Warehousing är när företag centraliserar sina data i en databas eller ett program. Med ett datalager kan en organisation spinna upp segmentdata för specifika användare att analysera och använda.
I andra fall kan analytiker dock börja med de data de vill ha och skapa ett datalager baserat på dessa specifikationer. Oavsett hur företag och andra enheter organiserar sina data använder de dem för att stödja ledningens beslutsprocesser.
Exempel på Data Mining
Livsmedelsbutiker är kända användare av teknik för gruvdrift. Många stormarknader erbjuder gratis lojalitetskort till kunder som ger dem tillgång till reducerade priser som inte är tillgängliga för icke-medlemmar. Korten gör det enkelt för butiker att spåra vem som köper vad, när de köper det och till vilket pris. Efter att ha analyserat uppgifterna kan butikerna sedan använda dessa data för att erbjuda kunder kuponger riktade till sina köpvanor och bestämma när de ska säljas eller när de ska säljas till fullt pris.
Data mining kan vara en anledning till oro när ett företag endast använder utvald information, som inte är representativ för den totala urvalsgruppen, för att bevisa en viss hypotes.
Key Takeaways
- Data mining är processen för att analysera en stor mängd information för att urskilja trender och mönster.
- Data mining kan användas av företag för allt från att lära sig om vad kunder är intresserade av eller vill köpa till bedrägeri upptäckt och skräppostfiltrering.
- Data mining-program delar upp mönster och anslutningar i data baserat på vilken information användarna begär eller tillhandahåller.