Die Grundlage der vierten industriellen Revolution wird weitgehend davon abhängen Daten Und Konnektivität. Analysedienste in der Lage sein, Data-Mining-Lösungen zu entwickeln oder zu erstellen, wird dabei eine Schlüsselrolle spielen. Datenanalyse könnte bei der Analyse und Vorhersage der Ergebnisse des Kaufverhaltens von Kunden helfen, um potenzielle Käufer anzusprechen. Daten werden zu einer neuen natürlichen Ressource, und der Prozess des Extrahierens relevanter Informationen aus diesen unsortierten Daten wird eine immense Bedeutung erlangen. Als solches, ein richtiges Verständnis des Begriffs – Data-Miningseine Prozesse und Anwendung könnten uns helfen, einen ganzheitlichen Ansatz für dieses Schlagwort zu entwickeln.
Data Mining-Grundlagen und ihre Techniken
Data-Mining, auch bekannt als Wissensentdeckung in Daten (KDD) geht es darum, große Datenspeicher zu durchsuchen, um Muster und Trends aufzudecken, die über eine einfache Analyse hinausgehen. Dies ist jedoch keine einstufige Lösung, sondern ein mehrstufiger Prozess und wird in mehreren Stufen abgeschlossen. Diese beinhalten:
1]Datenerfassung und -vorbereitung
Es beginnt mit der Datenerhebung und deren ordnungsgemäßer Organisation. Dies trägt dazu bei, die Chancen, die Informationen zu finden, die durch Data Mining entdeckt werden können, erheblich zu verbessern Dies kann in einem Data Science Course gelernt werden.
2]Modellbildung und -evaluierung
Der zweite Schritt im Data-Mining-Prozess ist die Anwendung verschiedener Modellierungstechniken. Diese werden verwendet, um die Parameter auf optimale Werte zu kalibrieren. Die eingesetzten Techniken hängen weitgehend von den analytischen Fähigkeiten ab, die erforderlich sind, um eine Reihe von organisatorischen Anforderungen zu erfüllen und zu einer Entscheidung zu gelangen.
Lassen Sie uns kurz einige Data-Mining-Techniken untersuchen. Es zeigt sich, dass die meisten Organisationen zwei oder mehr Data-Mining-Techniken miteinander kombinieren, um einen geeigneten Prozess zu bilden, der ihren Geschäftsanforderungen entspricht.
Data-Mining-Techniken
- Verband – Assoziation ist eine der weithin bekannten Data-Mining-Techniken. Dabei wird ein Muster basierend auf einer Beziehung zwischen Artikeln in derselben Transaktion entschlüsselt. Daher wird sie auch als Relationentechnik bezeichnet. Große Markeneinzelhändler verlassen sich auf diese Technik, um die Kaufgewohnheiten/Präferenzen ihrer Kunden zu erforschen. Bei der Verfolgung der Kaufgewohnheiten von Menschen könnten Einzelhändler beispielsweise feststellen, dass ein Kunde immer Sahne kauft, wenn er Schokolade kauft, und daher vorschlagen, dass er beim nächsten Schokoladenkauf vielleicht auch Sahne kaufen möchte.
- Einstufung – Diese Data-Mining-Technik unterscheidet sich von der oben genannten dadurch, dass sie auf maschinellem Lernen basiert und mathematische Techniken wie lineare Programmierung, Entscheidungsbäume, neuronale Netze verwendet. Bei der Klassifizierung versuchen Unternehmen, Software zu entwickeln, die lernen kann, die Datenelemente in Gruppen zu klassifizieren. Beispielsweise kann ein Unternehmen in der Anwendung eine Klassifizierung definieren, die „angesichts aller Aufzeichnungen von Mitarbeitern, die angeboten haben, aus dem Unternehmen auszuscheiden, die Anzahl der Personen vorhersagt, die wahrscheinlich in Zukunft aus dem Unternehmen ausscheiden werden“. In einem solchen Szenario kann das Unternehmen die Aufzeichnungen von Mitarbeitern in zwei Gruppen einteilen, nämlich „verlassen“ und „bleiben“. Es kann dann seine Data-Mining-Software verwenden, um die Mitarbeiter in zuvor erstellte separate Gruppen einzuteilen.
- Clustering – Unterschiedliche Objekte mit ähnlichen Eigenschaften werden durch Automatisierung in einem einzigen Cluster zusammengefasst. Viele solcher Cluster werden als Klassen erstellt und Objekte (mit ähnlichen Eigenschaften) werden entsprechend darin platziert. Um dies besser zu verstehen, betrachten wir ein Beispiel für die Buchverwaltung in der Bibliothek. In einer Bibliothek ist die riesige Sammlung von Büchern vollständig katalogisiert. Artikel des gleichen Typs werden zusammen aufgelistet. Dies erleichtert uns die Suche nach einem Buch, das uns interessiert. In ähnlicher Weise können wir mit der Clustering-Technik Bücher, die gewisse Ähnlichkeiten aufweisen, in einem Cluster halten und ihm einen geeigneten Namen zuweisen. Wenn ein Leser also nach einem für ihn relevanten Buch sucht, muss er nur zu diesem Regal gehen, anstatt die gesamte Bibliothek zu durchsuchen. Somit definiert die Clustering-Technik die Klassen und fügt Objekte in jede Klasse ein, während bei den Klassifizierungstechniken Objekte vordefinierten Klassen zugeordnet werden.
- Vorhersage – Die Vorhersage ist eine Data-Mining-Technik, die häufig in Kombination mit anderen Data-Mining-Techniken verwendet wird. Es beinhaltet die Analyse von Trends, Klassifizierung, Musterabgleich und Beziehung. Durch die Analyse vergangener Ereignisse oder Instanzen in einer richtigen Reihenfolge kann man ein zukünftiges Ereignis sicher vorhersagen. Beispielsweise kann die Vorhersageanalysetechnik beim Verkauf verwendet werden, um den zukünftigen Gewinn vorherzusagen, wenn der Verkauf als unabhängige Variable und der Gewinn als eine vom Verkauf abhängige Variable gewählt wird. Dann kann man basierend auf den historischen Verkaufs- und Gewinndaten eine angepasste Regressionskurve zeichnen, die für die Gewinnprognose verwendet wird.
- Entscheidungsbäume – Innerhalb des Entscheidungsbaums beginnen wir mit einer einfachen Frage, die mehrere Antworten hat. Jede Antwort führt zu einer weiteren Frage, die dabei hilft, die Daten zu klassifizieren oder zu identifizieren, damit sie kategorisiert werden können oder damit basierend auf jeder Antwort eine Vorhersage getroffen werden kann. Zum Beispiel verwenden wir den folgenden Entscheidungsbaum, um zu bestimmen, ob Cricket gespielt werden soll oder nicht. ODI: Data-Mining-Entscheidungsbaum: Beginnend am Wurzelknoten, wenn die Wettervorhersage Regen vorhersagt, sollten wir das Spiel für den Tag vermeiden. Alternativ, wenn die Wettervorhersage klar ist, sollten wir das Spiel spielen.
Data Mining steht im Mittelpunkt der Analysebemühungen in einer Vielzahl von Branchen und Disziplinen wie Kommunikation, Versicherungen, Bildung, Fertigung, Banken und Einzelhandel und mehr. Daher ist es wichtig, die richtigen Informationen darüber zu haben, bevor Sie die verschiedenen Techniken anwenden.
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