Bedrijven hebben nu meer gegevens tot hun beschikking dan ooit tevoren. Vanwege de enorme hoeveelheid gegevens kan het echter ongelooflijk moeilijk zijn om de enorme hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens te begrijpen om hervormingen door te voeren. Als dit probleem niet effectief wordt aangepakt, kan het de waarde of validiteit van alle gegevens verminderen. Datamining is het proces waarbij bedrijven zoeken naar patronen in gegevens om inzichten te verkrijgen die relevant zijn voor hun behoeften. Met andere woorden, beide business intelligence en datawetenschap vereist dit zonder twijfel. Kortom, organisaties kunnen verschillende dataminingtechnieken gebruiken om ruwe data om te zetten in bruikbare inzichten. Deze variëren van geavanceerde kunstmatige intelligentie tot de basisprincipes van gegevensvoorbereiding, die allemaal van cruciaal belang zijn om het meeste uit gegevensinvesteringen te halen.
Dus in dit bericht zullen we een diepe duik nemen in alles wat je moet weten over de technieken en processen van datamining. Maar om er zeker van te zijn dat je weet waar je aan begint, bekijk onze post op definitie, belang, toepassing en best practices van datamining om kennis te maken met de basis.
Laten we nu de bal aan het rollen brengen...
Technieken en stappen voor datamining
Hieronder vindt u een uitgebreide lijst met dataminingtechnieken of -stappen die elk bedrijf op een bepaald moment tijdens het dataminingproces nodig zou hebben.
#1. Gegevens opschonen en voorbereiden
Het opschonen en voorbereiden van data is een belangrijke stap in het dataminingproces. Om nuttig te zijn bij verschillende analytische procedures, moeten onbewerkte gegevens worden opgeschoond en gestructureerd. Verschillende onderdelen van datamodellering, transformatie, datamigratie, ETL, ELT, data-integratie en aggregatie zijn vaak aspecten bij het opschonen en voorbereiden van data. Over het algemeen is het een cruciale stap bij het bepalen van het optimale gebruik van gegevens. Dit betekent ook dat u de basiskenmerken en -kenmerken moet begrijpen.
Het belang van het opschonen en voorbereiden van data voor een bedrijf is vanzelfsprekend. Gegevens zijn ofwel zinloos voor een organisatie of onbetrouwbaar vanwege de kwaliteit als deze eerste fase wordt overgeslagen. Bedrijven moeten kunnen vertrouwen op hun gegevens, analyseresultaten en de acties die naar aanleiding van die resultaten worden ondernomen.
#2. Volgpatronen
Patroonherkenning is een basistechniek voor datamining. Het omvat het detecteren en volgen van trends of patronen in gegevens om weloverwogen conclusies te trekken over bedrijfsresultaten.
Wanneer een bedrijf bijvoorbeeld een patroon in verkoopgegevens opmerkt, is er een basis om actie te ondernemen. Het moet kapitaliseren op de informatie. Ook als een bedrijf ontdekt dat een bepaald product beter verkoopt dan andere voor een specifieke doelgroep, kan het deze informatie gebruiken om vergelijkbare producten of diensten te ontwikkelen, of gewoon het originele product voor deze groep beter op voorraad hebben.
#3. Classificatie
De talrijke kwaliteiten die aan verschillende soorten gegevens zijn gekoppeld, worden vaak geanalyseerd met behulp van verschillende classificatie-dataminingtechnieken.
Organisaties kunnen gekoppelde gegevens categoriseren of classificeren nadat ze de belangrijkste kenmerken van verschillende soorten gegevens hebben geïdentificeerd. Dit is essentieel voor het herkennen van persoonlijk identificeerbare informatie die bedrijven bijvoorbeeld willen beschermen of verwijderen uit documenten.
#4. Vereniging
De term 'associatie' verwijst naar een dataminingtechniek die veel gemeen heeft met statistiek. Het laat zien dat bepaalde data (of datagedreven events) verbonden zijn met andere data of datagedreven events. Met andere woorden, het is vergelijkbaar met het machine learning-concept van co-occurrence, waarbij het bestaan van een datagestuurde gebeurtenis de mogelijkheid van een andere aangeeft.
Bovendien is correlatie een statistische term die analoog is aan het concept van associatie. Dit geeft aan dat data-analyse een verband aan het licht brengt tussen twee data-incidenten, zoals het feit dat het kopen van hamburgers vaak gepaard gaat met het kopen van frites.
#5. Detectie van uitbijters
Eventuele onregelmatigheden in datasets worden gedetecteerd via uitbijterdetectie. Wanneer bedrijven afwijkingen in hun gegevens ontdekken, wordt het gemakkelijker om te begrijpen waarom ze zich voordoen en om toekomstige gebeurtenissen te plannen om de bedrijfsdoelen te bereiken. Als het gebruik van transactiesystemen voor creditcards bijvoorbeeld op een bepaald moment van de dag toeneemt, kunnen bedrijven deze informatie gebruiken om hun verkoop voor de rest van de dag te optimaliseren door uit te zoeken waarom.
Lees ook: Strategieën voor risicobeheer: 5+ strategieën die u nu kunt volgen !!!
#6. clustering
Clustering is een analysestrategie die visuele methoden gebruikt om gegevens te begrijpen. Afbeeldingen worden gebruikt door clustermethoden om aan te tonen waar de distributie van gegevens zich bevindt in relatie tot bepaalde statistieken. Om deze gegevensdistributie weer te geven, gebruiken clusteringtechnieken echter vaak verschillende kleuren.
Ondertussen werkt clusteranalyse het beste met grafiektechnieken. Gebruikers kunnen visueel observeren hoe gegevensdistributie werkt en trends detecteren die relevant zijn voor hun bedrijfsdoelstellingen met behulp van grafieken en clustering in het bijzonder.
#7. regressie
Regressietechnieken zijn nuttig bij het bepalen van de aard van de relatie van een dataset tussen variabelen. In sommige gevallen kunnen de associaties causaal zijn, terwijl ze in andere gevallen gewoon correlaties kunnen zijn. Regressie is een eenvoudige whitebox-techniek om te bepalen hoe variabelen gerelateerd zijn. En als het gaat om de toepassing van regressietechnieken, voorspelling en datamodellering bovenaan de lijst.
Lees ook: VOORSPELLEN VAN MODELLEN: Types en gedetailleerde gids voor de modellen
#8. Voorspelling
Voorspelling is een van de vier disciplines van analyse en is een bijzonder sterk aspect van datamining. Voorspellende analyse werkt door trends die zijn waargenomen in huidige of historische gegevens uit te breiden naar de toekomst. Hierdoor krijgen bedrijven inzicht in welke trends in de toekomst in hun data zullen ontstaan.
Het gebruik van predictive analytics kan op verschillende manieren. Aspecten van machine learning en kunstmatige intelligentie zijn integrale onderdelen van enkele van de meer geavanceerde. Predictive analytics daarentegen zijn bijna nooit afhankelijk van deze technieken; het werkt met eenvoudigere algoritmen.
#9. Opeenvolgende patronen
Deze dataminingtechniek is gericht op het blootleggen van een reeks gebeurtenissen die in een vooraf bepaalde volgorde plaatsvinden. Het is erg handig voor het delven van transactiegegevens. Deze methode kan bijvoorbeeld de segmenten onthullen van kleding die kopers eerder zullen kopen na een eerste aankoop, zoals een paar schoenen.
Het begrijpen van opeenvolgende patronen kan bedrijven helpen bij het aanbevelen van aanvullende producten aan klanten om de verkoop te vergroten.
#10. Beslissingsbomen
Beslisbomen zijn een vorm van voorspellingsmodel waarmee bedrijven gegevens effectief kunnen verzamelen. Hoewel een beslisboom technisch gezien een vorm van machine learning is, wordt deze vanwege zijn eenvoud vaker een white box-versie genoemd.
Met behulp van een beslissingsboom kunnen gebruikers gemakkelijk zien hoe de gegevensinvoer de uitvoer beïnvloedt. Een willekeurig forest is bijvoorbeeld een voorspellend analysemodel dat wordt gemaakt door meerdere beslisboommodellen te combineren. Gecompliceerde willekeurige bosmodellen worden beschouwd als "black box" machine learning-technieken. Dit komt omdat hun output niet altijd eenvoudig te interpreteren is op basis van hun input. In de meeste gevallen is dit fundamentele soort ensemblemodellering echter nauwkeuriger dan alleen te vertrouwen op beslissingsbomen.
#11. Statistische technieken
Statistische technieken vormen de kern van de meeste datamininganalyses. De verschillende analysemodellen zijn gebaseerd op statistische ideeën die numerieke getallen opleveren die kunnen helpen bij het bereiken van bepaalde bedrijfsdoelen.
In beeldherkenningssystemen gebruiken neurale netwerken bijvoorbeeld geavanceerde statistieken op basis van verschillende gewichten en meetwaarden om te bepalen of een afbeelding een hond of een kat is.
Bovendien zijn statistische modellen een van de twee belangrijkste gebieden in kunstmatige intelligentie.
Sommige statistische technieken hebben statische modellen, terwijl andere die machine learning gebruiken, in de loop van de tijd verbeteren.
#12. visualisatie
Een ander belangrijk aspect van datamining is datavisualisatie. Ze bieden gebruikers toegang tot gegevens op basis van zintuiglijke ervaringen die kunnen worden gezien.
De datavisualisaties van vandaag zijn dynamisch, handig voor het streamen van gegevens in realtime en onderscheiden zich door een verscheidenheid aan kleuren die verschillende gegevenstrends en -patronen onthullen.
Dashboards zijn ook een krachtig hulpmiddel om inzichten in datamining te ontdekken met behulp van datavisualisaties. Dus in plaats van alleen te vertrouwen op de numerieke output van statistische modellen, kunnen organisaties dashboards maken op basis van een verscheidenheid aan statistieken en visualisaties gebruiken om patronen in gegevens visueel te markeren.
#13. Neurale netwerken
Een neuraal netwerk is een type machine learning-model dat veel voorkomt in kunstmatige intelligentie en deep learning. Neurale netwerken zijn een van de nauwkeuriger modellen voor machine learning die tegenwoordig worden gebruikt. Hun namen zijn het resultaat van het feit dat ze verschillende lagen hebben die de manier weerspiegelen waarop neuronen in het menselijk brein werken.
Hoewel een neuraal netwerk een handig hulpmiddel kan zijn bij datamining, moeten organisaties voorzichtig zijn bij het gebruik ervan. Dit komt omdat sommige van deze neurale netwerkmodellen behoorlijk complex zijn, waardoor het moeilijk te begrijpen is hoe een neuraal netwerk überhaupt tot een resultaat is gekomen.
#14. Data opslagplaats
De fase van datawarehousing van het dataminingproces is cruciaal. Datawarehousing houdt in dat gestructureerde gegevens worden opgeslagen in relationele databasebeheersystemen, zodat deze kunnen worden geanalyseerd voor business intelligence, rapportage en basisdashboards.
De laatste tijd zijn clouddatawarehouses en datawarehouses in semi-gestructureerde en ongestructureerde datarepositories, zoals Hadoop, direct beschikbaar.
Terwijl datawarehouses ooit werden gebruikt om historische gegevens op te slaan en te analyseren, kunnen veel moderne benaderingen nu diepgaande, realtime gegevensanalyse bieden.
#15. Verwerking van het langetermijngeheugen
Het vermogen om gegevens over lange tijdsperioden te interpreteren, wordt langetermijngeheugenverwerking genoemd. Dit is waar de historische gegevens van datawarehouses van pas komen.
Kortom, wanneer een bedrijf analyses over een lange periode kan uitvoeren, kan het patronen ontdekken die anders moeilijk op te merken zouden zijn. Een bedrijf kan bijvoorbeeld subtiele aanwijzingen ontdekken om het klantverloop in de financiële sector te verlagen door het verloop over een periode van meerdere jaren te analyseren.
#16. Kunstmatige intelligentie en machinaal leren
Machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) zijn twee van de meest geavanceerde dataminingtechnologieën. Bij het werken met grote hoeveelheden data leveren geavanceerde vormen van machine learning, zoals deep learning, zeer nauwkeurige voorspellingen op. Als gevolg hiervan zijn ze waardevol in AI-toepassingen zoals computervisie, spraakherkenning en geavanceerde tekstanalyses die natuurlijke taalverwerking toepassen.
Deze benaderingen van datamining werken goed met semi-gestructureerde en ongestructureerde data om waarde te extraheren.
De toekomst van cloud en datamining
De uitbreiding van datamining is versneld door cloud computing-technologie. Cloudtechnologieën zijn perfect aangepast aan de huidige snelle, enorme hoeveelheden semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens waarmee de meeste bedrijven te maken hebben. De elastische bronnen van de cloud kunnen snel worden geschaald om aan deze enorme gegevensbehoefte te voldoen. Als gevolg hiervan, omdat de cloud meer gegevens in verschillende vormen kan bewaren, zijn er meer dataminingtechnologieën nodig om die gegevens om te zetten in inzicht. Geavanceerde dataminingtechnieken zoals AI en machine learning zijn ook beschikbaar als cloudservices.
Maar toekomstige ontwikkelingen in cloud computing zullen ongetwijfeld de vraag naar krachtigere tools voor datamining vergroten. AI en machine learning zullen de komende vijf jaar veel wijdverspreider worden dan nu het geval is.
Datamining: van start
Datamining kan worden gestart door toegang te krijgen tot de relevante technologieën. En omdat datamining onmiddellijk na de gegevensopname begint, is het van cruciaal belang om oplossingen voor gegevensvoorbereiding te vinden die de verschillende gegevensstructuren ondersteunen die nodig zijn voor datamininganalyse. Bedrijven zullen ook gegevens willen classificeren om de bovengenoemde strategieën te gebruiken om deze te onderzoeken. Moderne datawarehousing, evenals talrijke voorspellende en machine learning/AI-algoritmen, zijn nuttig op dit gebied.
Het gebruik van één enkele tool voor al deze verschillende dataminingprocessen kan organisaties echter helpen. Bedrijven kunnen de gegevenskwaliteit en gegevensbeheercontroles die vereist zijn voor vertrouwde gegevens verbeteren door één enkele locatie te hebben om deze verschillende dataminingprocessen uit te voeren.
Wat zijn de vijf 5 technieken voor datamining?
De belangrijkste dataminingtechnieken omvatten de volgende;
- Classificatie analyse.
- Associatieregels leren
- Anomalie of uitbijterdetectie
- Clusteranalyse
- Regressie Analyse
Wat zijn de vier technieken voor datamining
Er zijn eigenlijk meer dan vier technieken in de wereld van datamining, maar er zijn er een paar;
- Regressie (voorspellend)
- Ontdekking van associatieregels (beschrijvend)
- Classificatie (voorspellend)
- Clustering (beschrijvend)
Wat zijn de 3 soorten datamining?
Soorten datamining zijn:
- Clustering
- Voorspelling
- Classificatie
Wat zijn de beste technieken voor datamining?
In op kunstmatige intelligentie gebaseerde machine learning-modellen zijn neurale netwerken ook een van de meest gebruikte dataminingtechnieken (AI). Net als neuronen in de hersenen, streeft het ernaar gegevensrelaties te detecteren. Vele lagen van een neuraal netwerk werken samen om zeer nauwkeurige bevindingen uit data-analyse te leveren.
Gerelateerde artikelen
