DATAMINING: definitie, belang, toepassingen en beste praktijken

Datamining is geen nieuw concept en ging evenmin mee met de digitale revolutie. Het concept bestaat al bijna een eeuw, hoewel het in de jaren dertig populairder werd. In 1930 stelde Alan Turing het idee voor van een universele machine die berekeningen zou kunnen uitvoeren met behulp van technieken van hedendaagse computers; wat een van de eerste modellen van datamining was.

Sindsdien hebben we een lange weg afgelegd. Datamining en machine learning zijn levensvatbare tools geworden in bedrijven die helpen om alles te verbeteren, van verkoopactiviteiten tot financiële analyse voor investeringsdoeleinden. Als gevolg hiervan zijn datawetenschappers nu belangrijker voor bedrijven over de hele wereld.

Wat is datamining?

In eenvoudige bewoordingen is het het proces van het analyseren van grote hoeveelheden gegevens om business intelligence die bedrijven kunnen helpen bij het oplossen van problemen, risico's verminderenen nieuwe mogelijkheden aangrijpen. De overeenkomsten tussen het zoeken naar belangrijke informatie in een enorme database en het delven van erts op een berg inspireerden de naam van dit systeem. Beide procedures moeten door enorme hoeveelheden gegevens worden gekamd om verborgen waarde te ontdekken.

Datamining biedt antwoorden op zakelijke vragen die in het verleden te tijdrovend waren om handmatig te beantwoorden. Voor het grootste deel helpt het gebruikers patronen, trends en relaties te vinden die ze anders misschien over het hoofd zouden zien. Dit kan worden bereikt door een verscheidenheid aan statistische hulpmiddelen te gebruiken om gegevens op verschillende manieren te onderzoeken. Bijgevolg helpt deze informatie om te voorspellen wat er in de toekomst zal gebeuren en om actie te ondernemen om de bedrijfsresultaten te beïnvloeden.

Het gebruik van datamining is prominent aanwezig in bedrijfssectoren zoals verkoop en marketing, productontwikkeling, gezondheidszorg, enzovoort. Als datamining op de juiste manier wordt uitgevoerd, biedt het u een aanzienlijk concurrentievoordeel doordat u meer over uw klanten kunt begrijpen. Dit leidt uiteindelijk tot de ontwikkeling van succesvolle marketingstrategieën, omzetverbetering en goed kostenbeheer.

Lees ook: Gegevensgestuurde besluitvorming en marketing

Hoe datamining werkt

Het verkennen en analyseren van enorme hoeveelheden gegevens om relevante patronen en trends te vinden, is waar het bij datamining om draait. En naast de bovenstaande voordelen, zijn er nog andere gebieden waar het van pas komt; databasemarketing, kredietrisicobeheer, fraudedetectie, spam-e-mailscreening en zelfs het bepalen van de gebruikersattitude.

Ondertussen zijn er vier stappen in het dataminingproces. Organisaties beginnen met het verzamelen van gegevens en deze in datawarehouses te laden. De gegevens worden vervolgens opgeslagen en beheerd, on-premises of in de cloud.

Gegevens zijn toegankelijk via: bedrijfsanalisten, managementteams en informatietechnologiespecialisten, die vervolgens beslissen hoe ze het organiseren. De applicatiesoftware neemt het dan over. Het sorteert de gegevens op basis van de antwoorden van de gebruiker, waarna het de gegevens in een gemakkelijk te delen formaat, zoals een grafiek of tabel, door de eindgebruiker presenteert.

Het proces van datamining

Datamining omvat een reeks fasen, van gegevensverzameling tot visualisatie, om nuttige informatie uit enorme datasets te extraheren. Dataminingtechnieken helpen in principe om beschrijvingen en voorspellingen te produceren over een doeldataset. Het onderstaande proces laat zien hoe dit kan worden gerealiseerd.

#1. Definieer de bedrijfsdoelstellingen:

Dit is vaak het moeilijkste onderdeel van het dataminingproces, hoewel veel bedrijven deze cruciale fase over het hoofd zien.

Op dit punt moeten datawetenschappers en zakelijke belanghebbenden samenwerken om de zakelijke problemen vast te stellen. Dit zal de gegevensquery's en parameters voor een specifiek project begeleiden. Het is echter mogelijk dat analisten aanvullend onderzoek moeten doen om de zakelijke context volledig te begrijpen.

#2. Data voorbereiding:

Zodra de omvang van het probleem is vastgesteld, kunnen datawetenschappers bepalen met welke gegevensverzameling ze de essentiële zakelijke vragen gemakkelijker kunnen beantwoorden.

Ze maken de gegevens letterlijk schoon nadat ze deze hebben verzameld en verwijderen alle ruis zoals duplicaten, ontbrekende nummers en uitbijters. Ondertussen kan een extra stap nodig zijn, afhankelijk van de dataset. Het doel is om het aantal dimensies te verminderen, omdat het hebben van te veel functies elke volgende berekening kan vertragen. Om optimale nauwkeurigheid in alle modellen te garanderen, zullen datawetenschappers proberen de belangrijkste voorspellers te behouden.

#3. Modellering en patroonmijnbouw:

Datawetenschappers kunnen kijken naar intrigerende datakoppelingen, zoals sequentiële patronen, associatieregels of correlaties, afhankelijk van het type onderzoek. Maar hoewel hoogfrequente patronen een breder scala aan toepassingen bieden, kunnen gegevensvariaties soms fascinerender zijn, waardoor potentiële fraudegebieden worden blootgelegd.

Afhankelijk van de beschikbare data kunnen deep learning-algoritmen van pas komen bij het classificeren van een dataverzameling. Als de invoergegevens gelabeld zijn (supervised learning), kan een classificatiemodel of een regressie worden gebruikt om de gegevens te categoriseren, of alleen regressie kan worden gebruikt om de aannemelijkheid van een specifieke taak te voorspellen.

Aan de andere kant worden individuele datapunten in de trainingsset met elkaar vergeleken om onderliggende overeenkomsten te ontdekken, en vervolgens samengesteld op basis van die kenmerken als de dataset niet gelabeld is (dwz niet-gesuperviseerd leren).

#4. Evaluatie van resultaten en implementatie van kennis

Nadat de gegevens zijn geaggregeerd, moeten de resultaten worden onderzocht en begrepen. Als het gaat om het finaliseren van resultaten, moeten ze geldig, uniek, waardevol en gemakkelijk te begrijpen zijn. Als aan dit criterium wordt voldaan, kunnen organisaties deze informatie gebruiken om nieuwe strategieën te ontwikkelen die hen zullen helpen hun doelen te bereiken.

Voorbeeld van datamining

Dataminingtechnieken worden veel gebruikt in supermarkten. Klanten kunnen bij verschillende supermarkten gratis klantenkaarten krijgen, waarmee ze toegang krijgen tot speciale kortingen die niet beschikbaar zijn voor niet-leden. Met andere woorden, winkels kunnen eenvoudig volgen wie wat koopt, wanneer ze het kopen en tegen welke prijs met behulp van de kaarten. Na analyse van de gegevens kunnen retailers deze gebruiken om klanten coupons aan te bieden op basis van hun aankooppraktijken. Ze kunnen ook bepalen wanneer ze items in de uitverkoop of tegen de volle prijs moeten verkopen.

Wanneer een bedrijf alleen geselecteerde informatie gebruikt die nauwelijks de totale steekproefgroep weerspiegelt om een theorie vast te stellen, kan datamining een reden tot zorg zijn.

Technieken voor datamining

Om enorme hoeveelheden gegevens om te zetten in zinvolle informatie, maakt datamining gebruik van een verscheidenheid aan algoritmen en methodologieën. Hier zijn enkele van de meest voorkomende:

#1. Verenigingsregels:

De term "associatieregel" verwijst naar een op regels gebaseerde methode voor het bepalen van associaties tussen variabelen in een dataset.

Marktmandanalyse, waarmee organisaties de verbanden tussen verschillende items beter kunnen begrijpen, maakt in principe gebruik van deze methoden. Bedrijven kunnen sterkere cross-sellingstrategieën en aanbevelingsmotoren ontwikkelen door inzicht te krijgen in de consumptiegewoonten van hun klanten.

#2. Neurale netwerken:

Neurale netwerken helpen bij het verwerken van gegevens door de onderlinge verbinding van het menselijk brein door lagen van knooppunten te simuleren. Ingangen, gewichten, een bias (of drempel) en een output vormen elk knooppunt.

Als de uitvoerwaarde een bepaalde drempel bereikt, "vuurt" of "activeert" het knooppunt gegevens naar de volgende laag van het netwerk. Door gesuperviseerd leren leren neurale netwerken deze kaartfunctie en veranderen deze vervolgens op basis van de verliesfunctie met behulp van gradiëntafdaling.

We kunnen zeker zijn van de nauwkeurigheid van het model om het juiste antwoord te produceren wanneer de kostenfunctie op of in de buurt van nul is.

#3. Beslissingsboom:

Deze dataminingtechniek groepeert of voorspelt mogelijke uitkomsten op basis van een verzameling beslissingen met behulp van classificatie- of regressiemethoden. Het gebruikt een boomachtige afbeelding om de mogelijke resultaten van deze beslissingen te laten zien, zoals de naam al aangeeft.

#4. K-dichtstbijzijnde buur (KNN):

Dit is een niet-parametrische techniek die gegevenspunten classificeert op basis van hun nabijheid en relatie tot andere beschikbare gegevens. Deze techniek gaat ervan uit dat vergelijkbare datapunten dicht bij elkaar kunnen worden ontdekt. Als resultaat probeert het de afstand tussen gegevenspunten te bepalen, met behulp van Euclidische afstanden wijst vervolgens een categorie toe op basis van de meest voorkomende categorie of gemiddelde.

Toepassingen van datamining

Business intelligence- en data-analyseteams gebruiken steeds vaker dataminingtechnieken om inzichten voor hun organisaties en industrieën te verkrijgen. Hieronder volgen enkele voorbeelden van toepassingen voor datamining:

Sales Forecasting

Verkoopvoorspellingen is een manier om gebruik te maken van de links die worden onthuld door datamining-algoritmen.

Het gebruik van dataminingtools om een zakelijk probleem te beantwoorden met betrekking tot wat er zal worden verkocht en wanneer wordt verkoopprognose genoemd.

Lees ook: Verkoopprognosesoftware: 15+ beste 2021-opties (+ gratis tips)

Walmart maakt bijvoorbeeld veel gebruik van de data die zijn dataminers verzamelen. Volgens het onderzoek van Walmart waren mensen eerder geneigd om aardbeien Pop-Tarts te kopen toen er stormwaarschuwingen in het gebied waren. De aardbeien Pop-Tarts werden vervolgens strategisch geplaatst bij de kassa's door Walmart.

De zakelijke vragen van Walmart (wat kopen klanten als orkanen naderen?) werden opgelost door middel van datamining door impulsaankopen aan de kassa te stimuleren (mensen kopen meer Strawberry Pop-Tarts).

Dit is echter een vrij brede definitie van datamining; proberen te anticiperen op ieders acties.

Marktsegmentatie

Marktsegmentatie is een van de krachtigste functies van datamining. Het kan worden gezien als een vorm van groeperen.

Een bedrijf kan de verzamelde informatie onderzoeken en zakelijke beslissingen nemen op basis van criteria zoals leeftijd of geslacht.

Stel dat we informatie verzamelen over bijvoorbeeld iPhone-aankopen. Wanneer we onze gegevens combineren, ontdekken we dat mensen onder de 30 jaar eerder een iPhone kopen. Een datawetenschapper zou het marketingteam van Apple kunnen adviseren om advertenties te targeten op mensen onder de 30 jaar.

We bouwen hier voorspellingsmodellen omdat we weten wat we willen verkopen en proberen te achterhalen aan wie we moeten verkopen.

Dat is slechts één voorbeeld; je kunt veel specifieker worden. We kunnen onze markt verder verdelen op basis van geslacht, ras en kredietscore. Dan zouden we kunnen ontdekken dat de doelmarkt voor iPhones blanke vrouwen onder de 30 zijn met uitstekende kredietbeoordelingen.

De mogelijkheden voor segmentatie zijn onbeperkt en uitsluitend afhankelijk van de gegevens die u heeft.

Onderwijs

Onderwijsinstellingen zijn begonnen met het verzamelen van gegevens om een beter inzicht te krijgen in hun studentenpopulaties en de instellingen die succes bevorderen. Kortom, naarmate meer cursussen naar online platforms gaan, kunnen instructeurs de prestaties volgen en evalueren met behulp van verschillende dimensies en statistieken, zoals toetsaanslagen, studentenprofielen, lessen, universiteiten en bestede tijd.

Optimalisatie van bewerkingen

Process mining maakt gebruik van dataminingtechnieken om kosten te besparen bij operationele taken, waardoor bedrijven efficiënter kunnen werken. Dit helpt ondernemers bij het identificeren van kostbare knelpunten en het verbeteren van de besluitvorming.

Wat bedoel je met datamining?

Datamining is een concept dat de meeste bedrijven gebruiken om onbewerkte gegevens om te zetten in zinvolle informatie. Bedrijven leren in feite meer over hun klanten door software te gebruiken om trends in enorme hoeveelheden gegevens te zoeken. Hierdoor kunnen ze succesvollere marketingcampagnes ontwerpen, de verkoop verbeteren en kosten besparen. Effectieve gegevensverzameling, opslag en computerverwerking zijn allemaal vereist voor datamining.

Waarvoor wordt datamining gebruikt?

Wat is datamining en hoe het werkt?

Organisaties beginnen met het verzamelen van gegevens en deze in datawarehouses te laden. De gegevens worden vervolgens opgeslagen en beheerd, on-premises of in de cloud. Gegevens zijn toegankelijk voor bedrijfsanalisten, managementteams en informatietechnologiespecialisten, die vervolgens beslissen hoe ze worden georganiseerd. De applicatiesoftware neemt het dan over. Het sorteert de gegevens op basis van de antwoorden van de gebruiker, waarna het de gegevens in een gemakkelijk te delen formaat, zoals een grafiek of tabel, door de eindgebruiker presenteert.

Wat zijn de 3 soorten datamining?

Sommige soorten datamining zijn:

clusteren.
Voorspelling.
Classificatie.

Wat zijn de 7 stappen van datamining?

Gegevens opschonen.
Gegevens integratie.
Data reductie
Data Transformatie.
Datamining.
Evaluatie van patronen

DATAMINING: definitie, belang, toepassingen en beste praktijken

Inhoudsopgave Verbergen

Wat is datamining?

Hoe datamining werkt