Vandaag gaan we het hebben over datamining en de voordelen ervan voor bedrijven. Datamining heeft de afgelopen jaren veel aandacht gekregen in de informatie-industrie. De belangrijkste reden is dat er een grote hoeveelheid data is die gebruikt kan worden, en het is dringend nodig om deze data om te zetten in bruikbare informatie en kennis. Het kan vervolgens worden gebruikt in verschillende toepassingen, zoals bedrijfsbeheer, productiecontrole, marktanalyse, technisch ontwerp en wetenschappelijke verkenning.
Datamining is een belangrijk onderwerp op het gebied van kunstmatige intelligentie en databaseonderzoek. Het verwijst naar het proces waarbij verborgen, voorheen onbekende en potentieel waardevolle informatie uit een grote hoeveelheid gegevens wordt onthuld. Het is ook een beslissingsondersteunend proces, dat voornamelijk is gebaseerd op kunstmatige intelligentie, geautomatiseerde analyse van bedrijfsgegevens, inductief redeneren en het vinden van mogelijke patronen daaruit.
Wat is datamining?
Datamining of datamining, zoals het in onze taal bekend is, is een technologie die bestaat uit een methode of een reeks analytische methoden en statistische tools die grote hoeveelheden informatie (data) extraheren, verzamelen en analyseren uit een gestructureerde database van een bedrijf. . Op deze manier ontdekt het automatisch nuttige trends, patronen en regels van klantgedrag. Gegevens die de implementatie van marketingplannen ondersteunen. Kortom, het haalt nuttige informatie uit de verzamelde gegevens.
Datamining is een technologie die CRM sterk ondersteunt, dwz methoden en strategieën voor het vormen van goede langetermijnrelaties tussen bedrijven en klanten op basis van een grondige kennis van elke klant. Door gegevens zoals het koopgedrag van klanten te analyseren, wordt het gebruikt om producten te classificeren, de kooppercentages van een bepaald segment te voorspellen en zoveel mogelijk gegevens met betrekking tot producten en klanten te ontdekken. Datamining is onmisbaar geworden voor marketing.
Toenemende machinekracht, netwerkuitbreiding, de opkomst van open data en de verlaging van de kosten voor het verzamelen en bewaren van informatie hebben ertoe geleid dat bedrijven en individuen een grote hoeveelheid informatie van verschillende soorten en kwaliteit hebben verkregen die kan worden gebruikt voor datamining. Datamining krijgt dan ook veel aandacht als uitstekend middel om Big Data effectief in te zetten.
Welke tools en technieken worden gebruikt voor datamining?
Het hebben van veel informatie is een groot voordeel voor bedrijven, zolang ze maar weten hoe ze er het beste van kunnen maken. Het heeft echter geen zin om een grote schat te hebben als je er niet bij kunt. Hetzelfde geldt voor alle informatie die het bedrijf bereikt. In feite is het nodig om over de juiste tools en technieken te beschikken om het meeste uit de verzamelde informatie te halen. Hiervoor is tegenwoordig veel software ontwikkeld.
Er zijn verschillende soorten dataminingtools op de markt. De meeste van deze software is beschikbaar in Windows- en Unix-versies en elk heeft zijn eigen sterke en zwakke punten. In feite volgen veel van hen gegevens en markeren ze trends vanaf de desktop. Zelfs informatie vastleggen die zich soms buiten databases bevindt. Laten we eens kijken naar enkele van de meest populaire tools hieronder:
- Snelle mijnwerker
- Leggen
- Oranje
- Knime
- Rammelaar
- Tanagra
- XL Mijnwerker
Wat betreft de gebruikte technieken, het lijkt enigszins op de tools. Er zijn er verschillende en ze zijn allemaal goed. Daarom kan het een beetje riskant zijn om te zeggen dat de een beter is dan de ander, omdat het afhangt van het nagestreefde doel, dat van bedrijf tot bedrijf kan verschillen. Laten we hieronder eens kijken wat de belangrijkste technieken zijn als we het hebben over datamining:
- Classificatie-analyse
- Leren van associatieregels
- Detectie van afwijkingen of uitschieters
- Clusteringanalyse
- Regressie analyse
Wat zijn de voordelen van datamining voor bedrijven?
Een van de belangrijkste voordelen die het bedrijf haalt uit de implementatie van datamining, kunnen we noemen:
- De informatie ontdekken die u niet verwachtte te verkrijgen. Dankzij zijn werking maakt het het mogelijk om veel verschillende combinaties te maken van de verschillende verkregen gegevens, en nieuwe ontdekkingen te doen met zijn resultaten.
- Het is in staat om snel en betrouwbaar meerdere databases met een enorme hoeveelheid gegevens te analyseren.
De verkregen resultaten zijn gemakkelijk te begrijpen en vereisen geen grote technische kennis voor hun interpretatie. - Dankzij de verzamelde en geanalyseerde informatie kan het bedrijf zowel bestaande klanten classificeren als nieuwe vinden, aantrekken en behouden.
- Het stelt bedrijven in staat om aan de behoeften van gebruikers te voldoen door de producten of diensten aan te bieden die ze nodig hebben. Dit komt doordat het bedrijf, door de trends en zoekpatronen van zijn klanten te kennen, beter in staat is om de nodige aanbiedingen te creëren om aan de behoeften van zijn gebruikers te voldoen.
- De verkregen modellen kunnen worden geverifieerd door middel van statistische analyse. Dankzij dit is het mogelijk om te verifiëren dat de verkregen resultaten en voorspellingen betrouwbaar zijn.
- Het helpt om kosten te verlagen en nieuwe bedrijven te verkennen. Met de kennis vermijdt het bedrijf het trial and error-beleid, wat zich vertaalt in een belangrijke kostenreductie. Het stelt het bedrijf ook in staat om nieuwe velden te betreden volgens de patronen die bij gebruikers worden waargenomen.
Wat zijn de stadia van datamining?
Datamining is de afgelopen decennia een onafhankelijke discipline geworden. Om de beste prestaties te bereiken, is echter een systematisch proces vereist. Dit proces is essentieel binnen datamining om tot een efficiënte en doelgerichte manier van werken te komen. Om het kennisontdekkingsproces op een betrouwbare en reproduceerbare manier uit te voeren, is de CRISP-DM-standaard opgesteld als richtlijn. Het CRISP-model omvat 6 fasen die nodig zijn in datamining.
Zakelijk inzicht, in deze eerste fase doelen, worden gedefinieerd en taakinformatie wordt uitgewisseld. Bovendien worden passende procedures voor de taak bepaald. De tweede fase is gegevensbegrip, in deze fase wordt de kwaliteit en betrouwbaarheid van de gegevens gecontroleerd. Welke gegevens zijn beschikbaar? Welke kenmerken zijn onderzocht? Enz. Datavoorbereiding is de derde, hier worden variabelen gecodeerd of getransformeerd indien nodig. En passende procedures kunnen worden gebruikt voor ontbrekende gegevens. De ervaring leert dat deze fase de meeste tijd in beslag neemt.
Modelleren is de volgende fase en hierin worden de nodige procedures uitgevoerd om de vragen te beantwoorden. Over het algemeen moeten verschillende parameters worden gevarieerd en verschillende modellen worden gemaakt. Evaluatie, of beoordeling, is de fase van vergelijking van de modellen die zijn gemaakt op basis van CRISP-DM voorspellende analyses. Hiervoor worden verschillende parameters van de modelkwaliteit gebruikt. En tot slot het leveren van resultaten of inzet, de stap waarin de verkregen resultaten uiteindelijk worden samengevat, verwerkt en op een begrijpelijke manier gepresenteerd.