Heute werden wir über Data Mining und seine Vorteile für Unternehmen sprechen. In den letzten Jahren hat Data Mining in der Informationsbranche große Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Der Hauptgrund ist, dass es eine große Datenmenge gibt, die verwendet werden kann, und dass es dringend erforderlich ist, diese Daten in nützliche Informationen und Kenntnisse umzuwandeln. Es kann dann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, z. B. in den Bereichen Unternehmensführung, Produktionskontrolle, Marktanalyse, Konstruktionsdesign und wissenschaftliche Erforschung.
Data Mining ist ein wichtiges Thema im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Datenbankforschung. Es bezieht sich auf den Prozess des Aufdeckens versteckter, bisher unbekannter und potenziell wertvoller Informationen aus einer großen Datenmenge. Es handelt sich auch um einen Entscheidungsunterstützungsprozess, der hauptsächlich auf künstlicher Intelligenz, automatisierter Analyse von Geschäftsdaten, induktivem Denken und dem Auffinden potenzieller Muster basiert.
Was ist Data Mining?
Data Mining oder Data Mining, wie es in unserer Sprache bekannt ist, ist eine Technologie, die aus einer Methode oder einer Reihe von Analysemethoden und statistischen Tools besteht, mit denen große Mengen an Informationen (Daten) aus einer strukturierten Datenbank eines Unternehmens extrahiert, gesammelt und analysiert werden . Auf diese Weise werden automatisch nützliche Trends, Muster und Regeln des Kundenverhaltens erkannt. Daten, die die Umsetzung von Marketingplänen unterstützen. Kurz gesagt, es extrahiert nützliche Informationen aus den gesammelten Daten.
Data Mining ist eine Technologie, die CRM stark unterstützt, dh Methoden und Strategien zum Aufbau guter langfristiger Beziehungen zwischen Unternehmen und Kunden, basierend auf dem tiefen Wissen jedes Kunden. Durch die Analyse von Daten wie dem Kaufverhalten von Kunden werden Produkte klassifiziert, die Kaufraten eines bestimmten Segments vorhergesagt und so viele Daten wie möglich zu Produkten und Kunden ermittelt. Data Mining ist für das Marketing unverzichtbar geworden.
Die zunehmende Maschinenleistung, die Netzwerkerweiterung, der Anstieg offener Daten und die Reduzierung der Kosten für die Erfassung und Speicherung von Informationen haben dazu geführt, dass Unternehmen und Einzelpersonen eine große Menge an Informationen verschiedener Arten und Qualitäten erhalten, die für das Data Mining verwendet werden können. Infolgedessen zieht Data Mining auch als hervorragendes Mittel zur effektiven Nutzung von Big Data viel Aufmerksamkeit auf sich.
Welche Tools und Techniken werden für das Data Mining verwendet?
Viele Informationen zu haben, ist ein großer Vorteil für Unternehmen, solange sie wissen, wie sie das Beste daraus machen können. Es macht jedoch keinen Sinn, einen großen Schatz zu haben, wenn Sie ihn nicht erreichen können. Gleiches gilt für alle Informationen, die das Unternehmen erreichen. In der Tat ist es notwendig, die richtigen Werkzeuge und Techniken zu haben, um die gesammelten Informationen optimal zu nutzen. Heutzutage wurde viel Software für diesen Zweck entwickelt.
Auf dem Markt sind verschiedene Arten von Data Mining-Tools verfügbar. Der größte Teil dieser Software ist in Windows- und Unix-Versionen verfügbar und hat jeweils ihre eigenen Stärken und Schwächen. Tatsächlich überwachen viele von ihnen Daten und heben Trends vom Desktop hervor. Manchmal sogar Informationen erfassen, die sich außerhalb von Datenbanken befinden. Schauen wir uns einige der beliebtesten Tools an:
- Schneller Bergmann
- Stellen
- Orange
- Knime
- Rassel
- Tanagra
- XL Miner
Die verwendeten Techniken ähneln den Werkzeugen. Es gibt eine Vielzahl von ihnen und alle sind gut. Daher könnte es ein bisschen riskant sein zu sagen, dass eines besser ist als das andere, da es von dem verfolgten Zweck abhängt, der von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sein kann. Lassen Sie uns unten sehen, was die Haupttechniken sind, wenn es um Data Mining geht:
- Klassifikationsanalyse
- Assoziationsregeln lernen
- Erkennung von Anomalien oder Ausreißern
- Clusteranalyse
- Regressionsanalyse
Was sind die Vorteile von Data Mining für Unternehmen?
Zu den wichtigsten Vorteilen, die das Unternehmen durch die Implementierung von Data Mining erzielt, können wir Folgendes nennen:
- Entdecken Sie die Informationen, die Sie nicht erwartet hatten. Dank seiner Funktionsweise können viele verschiedene Kombinationen der verschiedenen erhaltenen Daten erstellt werden, wodurch mit seinen Ergebnissen neue Entdeckungen erzielt werden.
- Es ist in der Lage, mehrere Datenbanken mit einer großen Datenmenge schnell und zuverlässig zu analysieren.
Die erzielten Ergebnisse sind leicht zu verstehen und erfordern keine großen technischen Kenntnisse für ihre Interpretation. - Dank der gesammelten und analysierten Informationen kann das Unternehmen bestehende Kunden klassifizieren sowie neue Kunden finden, gewinnen und binden.
- Unternehmen können damit versuchen, die Bedürfnisse der Benutzer zu befriedigen, indem sie die von ihnen gewünschten Produkte oder Dienstleistungen anbieten. Dies liegt daran, dass das Unternehmen durch die Kenntnis der Trends und Suchmuster seiner Kunden besser in der Lage ist, die erforderlichen Angebote zu erstellen, um die Bedürfnisse seiner Benutzer zu erfüllen.
- Die erhaltenen Modelle können durch statistische Analyse verifiziert werden. Dank dessen kann überprüft werden, ob die erhaltenen Ergebnisse und Vorhersagen zuverlässig sind.
- Es hilft, Kosten zu senken und neue Unternehmen zu erkunden. Mit dem Wissen vermeidet das Unternehmen die Trial-and-Error-Richtlinien, die sich in einer erheblichen Kostenreduzierung niederschlagen. Es ermöglicht dem Unternehmen auch, neue Felder gemäß den bei den Benutzern beobachteten Mustern zu betreten.
Was sind die Phasen des Data Mining?
Data Mining hat sich in den letzten Jahrzehnten zu einer eigenständigen Disziplin entwickelt. Um jedoch die beste Leistung zu erzielen, ist ein systematischer Prozess erforderlich. Dieser Prozess ist für das Data Mining von entscheidender Bedeutung, um eine effiziente und zielgerichtete Arbeitsweise zu erreichen. Um den Wissensentdeckungsprozess zuverlässig und reproduzierbar durchzuführen, wurde der CRISP-DM-Standard als Richtlinie festgelegt. Das CRISP-Modell umfasst 6 Phasen, die für das Data Mining erforderlich sind.
In dieser ersten Phase wird das Geschäftsverständnis definiert und Aufgabeninformationen ausgetauscht. Darüber hinaus werden geeignete Verfahren für die Aufgabe festgelegt. Die zweite Phase ist das Datenverständnis. In dieser Phase wird die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten überprüft. Welche Daten sind verfügbar? Welche Merkmale wurden untersucht? Die Datenvorbereitung ist die dritte, hier werden Variablen nach Bedarf codiert oder transformiert. Bei fehlenden Daten können geeignete Verfahren angewendet werden. Die Erfahrung hat gezeigt, dass diese Phase die meiste Zeit in Anspruch nimmt.
Die Modellierung ist die nächste Phase, in der die erforderlichen Verfahren zur Beantwortung der Fragen durchgeführt werden. Im Allgemeinen müssen unterschiedliche Parameter variiert und unterschiedliche Modelle erstellt werden. Die Bewertung oder Bewertung ist die Phase des Vergleichs der aus CRISP-DM Predictive Analytics erstellten Modelle. Hierzu werden mehrere Parameter der Modellqualität verwendet. Und schließlich die Bereitstellung von Ergebnissen oder die Bereitstellung, der Schritt, in dem die erzielten Ergebnisse schließlich zusammengefasst, verarbeitet und auf verständliche Weise dargestellt werden.
