Data mining polega na tym, że proces sortowania poprzez duże zbiory danych w celu wykrycia wzorców i ustanowienia relacji w celu rozwiązania problemów poprzez analizę danych. Narzędzia do przetwarzania danych umożliwiają przedsiębiorstwom przewidywanie przyszłych trendów.

Parametry eksploracji danych

W przetwarzaniu danych, zasady asocjacji są tworzone poprzez analizę danych pod kątem częstych wzorców “jeśli” i “wtedy”, a następnie przy użyciu kryteriów wsparcia i zaufania w celu zlokalizowania najważniejszych relacji w informacji. Wsparcie polega na tym, jak często rzeczy pojawiają się w bazie danych, podczas gdy zaufanie polega na tym, że ilość razy, jeśli/kiedy stwierdzenia są dokładne.

Inne parametry przetwarzania danych to analiza sekwencji lub ścieżki, klasyfikacja, grupowanie i prognozowanie. Parametry Sequence or Path Analysis (Analiza Sekwencji lub Ścieżki) wyszukują wzorce, w których jedno zdarzenie skutkuje innym, późniejszym zdarzeniem. Sekwencja jest uporządkowaną listą zestawów rzeczy i jest to standardowy układ występujący w wielu bazach danych. Parametr klasyfikacyjny wyszukuje zupełnie nowe wzorce i może zakończyć się zmianą w sposobie organizacji informacji. Algorytmy klasyfikacyjne przewidują zmienne obsługiwane przez inne czynniki w bazie danych.

Parametry grupujące wyszukują i wizualnie dokumentują nieznane wcześniej grupy faktów. Grupowanie grup obiektów i agregowanie ich obsługiwało stopień ich podobieństwa do siebie.

Istnieją alternatywne sposoby, w jaki użytkownik może zaimplementować klaster, które różnicują każdy z modeli klastrowania. Promowanie parametrów w ramach przetwarzania danych może odkryć wzorce w danych, które spowodują rozsądne przewidywania w dłuższej perspektywie czasowej, zwane również analizą predykcyjną.

Narzędzia i techniki eksploracji danych

Techniki eksploracji danych są wykorzystywane w wielu dziedzinach badań, w tym w matematyce, cybernetyce, genetyce i marketingu. O ile techniki przetwarzania danych są sposobem na zwiększenie wydajności i przewidywanie zachowań klientów, o tyle w przypadku ich prawidłowego wykorzystania, przedsiębiorstwo może odciąć się od konkurencji poprzez wykorzystanie analizy prognostycznej.

Data Mining 101

Web mining, rodzaj eksploracji wiedzy wykorzystywanej w zarządzaniu relacjami z klientami, integruje informacje gromadzone za pomocą tradycyjnych metod i technik przetwarzania danych w sieci. Web mining ma na celu poznanie zachowań klientów i poznanie efektywności danej strony internetowej.

Inne techniki przetwarzania danych obejmują podejście sieciowe wspomagane wielozadaniowym uczeniem się w celu klasyfikowania wzorców, zapewnienie równoległego i skalowalnego wykonywania algorytmów eksploracji wiedzy, eksplorację ogromnych baz danych, obsługę relacyjnych i zaawansowanych typów danych oraz uczenie się maszynowe. Uczenie się maszynowe może być rodzajem narzędzia do przetwarzania danych, które projektuje określone algorytmy, na podstawie których można się dowiedzieć i przewidzieć.

Korzyści z eksploracji wiedzy

Ogólnie rzecz biorąc, korzyści płynące z eksploracji wiedzy wynikają z możliwości odkrywania ukrytych wzorców i relacji w danych, które nie będą pozwalały na tworzenie prognoz mających wpływ na przedsiębiorstwa.

Konkretne korzyści z przetwarzania danych różnią się w zależności od celu, a tym samym od branży. Działy sprzedaży i marketingu mogą wydobywać dane o klientach w celu zwiększenia współczynnika konwersji ołowiu lub w celu prowadzenia kampanii marketingowych typu “jeden do jednego”. Przetwarzanie danych na temat historycznych wzorców sprzedaży i zachowań klientów często nie pozwala na tworzenie modeli predykcyjnych dla przyszłej sprzedaży, nowych produktów i usług.

Firmy z branży finansowej korzystają z narzędzi do przetwarzania danych w celu tworzenia modeli ryzyka i wykrywania oszustw. Branża produkcyjna wykorzystuje narzędzia do przetwarzania danych w celu zwiększenia bezpieczeństwa produktów, identyfikacji problemów jakościowych, zarządzania łańcuchem dostępności i poprawy operacji.