ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลและการประยุกต์ใช้งาน

เผยแพร่แล้ว: 2022-06-24

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการพิเศษที่ใช้ในการค้นหาข้อมูลชุดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่หายาก ยุคเทคโนโลยีสมัยใหม่เป็นยุคที่มีการพึ่งพาข้อมูลและฐานข้อมูลมากขึ้น เพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้ฐานข้อมูลอย่างเหมาะสม การทำเหมืองข้อมูลจึงถูกใช้อย่างกว้างขวาง ดังนั้นจึงทำให้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในโอกาสทางอาชีพที่ดีที่สุดสำหรับผู้ต้องการไอที เพราะเป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมไอทีในการค้นหารูปแบบชุดข้อมูลและดึงข้อมูลออกมา

องค์กรและบริษัทที่แข็งแกร่งจัดการกับชุดข้อมูลปริมาณมากทุกวัน นี่คือที่มาของบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล พวกเขาคาดการณ์และรับทราบเหตุการณ์และคาดการณ์เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในภายหลังโดยการตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่ กระบวนการที่ใช้ในการดึงข้อมูลที่มีค่าจากชุดข้อมูลและการค้นหารูปแบบดังกล่าวต้องใช้เครื่องมือขุดข้อมูลหรือซอฟต์แวร์และวิธีการทางสถิติ

นอกจากนี้ยังช่วยตรวจจับความผิดปกติในการทำนายผลลัพธ์ในอนาคต ซึ่งช่วยในการสร้างผลกำไรของบริษัทโดยการลดความเสี่ยงที่นำไปสู่การสูญเสียและการสูญเสียทรัพยากร ข้อมูลที่ขุดจะถูกแปลงเพิ่มเติม กรองออกจากชุดข้อมูลที่ดึงข้อมูลที่ใช้งานได้

การทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคที่องค์กรและบุคคลใช้ในการแปลงข้อมูลดิบและข้อมูลที่ไม่ถูกขุดให้เป็นข้อมูลที่มีประโยชน์และมีคุณค่าเท่าเทียมกัน กระบวนการขุดข้อมูลส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการใช้วิธีการและเครื่องมือมากมาย นอกจากนี้ยังช่วยในการค้นหาแนวโน้มและรูปแบบที่สามารถดึงออกมาจากกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่

เรียนรู้หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

กระบวนการขุดข้อมูลช่วยเพิ่มความสามารถในการทำกำไรของผู้ใช้และองค์กรโดยลดความเสี่ยงผ่านการทำนาย ช่วยให้ผู้ใช้สามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพและให้ผลกำไรมากขึ้น และต่อสู้กับความท้าทายได้ดีขึ้นด้วยการหลีกเลี่ยงความเสี่ยง การทำเหมืองข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของบริษัทหรือธุรกิจใดๆ และช่วยในหลายภาคส่วน เช่น การจัดการทรัพยากร การจัดการลูกค้าและพนักงาน

สารบัญ

สำรวจหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา
เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล
อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา
การประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อมูล
- ภาควิศวกรรมและการผลิต
- การจำแนกและการแบ่งกลุ่มลูกค้า
- การธนาคารและบริการทางการเงิน
- การวิจัยและการวิเคราะห์
- การสืบสวนคดีอาชญากรรม
เครื่องมือและซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?
เทคนิคใดในการทำเหมืองข้อมูลให้ประสิทธิภาพดีที่สุด?
ข้อเสียของการทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

สำรวจหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

Executive Post Graduate Program in Data Science จาก IIITB	หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขา Data Science จาก University of Arizona
หลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงด้าน Data Science จาก IIITB	หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพด้าน Data Science และ Business Analytics จาก University of Maryland	ดูหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเป็นการผสมผสานระหว่างเทคนิคและเครื่องมือต่างๆ ที่ช่วยให้การทำเหมืองข้อมูลสามารถดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ต่อไปนี้คือเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลบางส่วนเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อมูล

รูปแบบการติดตาม – นี่เป็นหนึ่งในเทคนิคที่สำคัญของการทำเหมืองข้อมูลซึ่งอาศัยการจำแนกรูปแบบที่พบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ในระยะนี้ จะพบความผิดปกติหรือความคลาดเคลื่อนในข้อมูลและนำไปใช้ในการกำหนดรูปแบบที่ดึงมาจากแนวโน้มข้อมูลในภายหลัง
การจำแนกประเภท – นี่เป็นเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่ซับซ้อนแต่เป็นส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมแอตทริบิวต์หลายรายการในครั้งเดียวและแยกออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ สิ่งนี้ยังช่วยเน้นการจำแนกประเภทเป้าหมายหรือเอกพจน์เพื่อดึงข้อมูลเพิ่มเติม
Association – Association เป็นเทคนิคการขุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อองค์ประกอบและตัวแปรเข้าด้วยกันผ่านข้อสรุปที่เน้นข้อมูลเป็นหลัก กระบวนการนี้ใช้คุณลักษณะและเหตุการณ์ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องในลักษณะหรือเป็นสัดส่วน จากนั้นจึงสรุปผลโดยอาศัยข้อมูลนั้น
การตรวจจับ ค่าผิดปกติ – เทคนิคนี้มุ่งเน้นไปที่การจัดระเบียบใหม่ใดๆ ความผิดปกติที่พบเพื่อให้เข้าใจชุดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งช่วยในการทำนายเหตุการณ์ในอนาคตเพื่อให้ได้กำไรสูงสุดในบริษัทต่างๆ เนื่องจากพวกเขาจะติดอาวุธด้วยข้อมูลการทำนาย
การทำ คลัสเตอร์ – เทคนิคนี้ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการดูดซึมชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยพิจารณาจากสิ่งที่เหมือนกันระหว่างพวกเขา และคล้ายกับเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลของสมาคม การทำคลัสเตอร์จะรวมองค์ประกอบหรือข้อมูลประชากรจำนวนมากเข้าด้วยกันตามแอตทริบิวต์ จึงสร้างเป้าหมายได้
การถดถอย – นี่เป็นเทคนิคในการทำเหมืองข้อมูลที่มีความสำคัญมาก เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการวางแผนและการสร้างแบบจำลองเป็นหลัก สิ่งเหล่านี้ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับตัวแปรต่างๆ และเหตุการณ์ที่คาดการณ์ซึ่งกำหนดจากข้อมูลที่ดึงออกมา ในบริษัท มักใช้ในปัจจัยทางเศรษฐกิจที่สำคัญ เช่น ประมาณการยอดขาย ราคา อุปสงค์ และการแข่งขัน ซึ่งจะช่วยเปิดเผยความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรมากกว่าหนึ่งตัวที่เป็นของชุดข้อมูลหนึ่งชุด
การ ทำนาย – การทำนายเป็นเทคนิคที่สำคัญในการทำเหมืองข้อมูลที่เป็นตัวกำหนดความสำเร็จของบริษัทในตลาด ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในอนาคตของข้อมูลและการคาดการณ์เหตุการณ์เพื่อช่วยประเมินปัจจัยเสี่ยง การคาดการณ์จะทำโดยการวิเคราะห์แนวโน้มและรูปแบบในอดีตเพื่อสรุปผลที่แม่นยำและกำหนดเหตุการณ์ในอนาคต เช่น ค่าใช้จ่ายในอนาคตของบริษัท

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

เส้นทางอาชีพ Data Science: คู่มืออาชีพที่ครอบคลุม	การเติบโตของอาชีพ Data Science: อนาคตของการทำงานอยู่ที่นี่	เหตุใด Data Science จึงมีความสำคัญ 8 วิธีที่ Data Science นำคุณค่ามาสู่ธุรกิจ
ความเกี่ยวข้องของวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้จัดการ	แผ่นโกงวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูงสุดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนควรมี	6 เหตุผลที่คุณควรเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
วันหนึ่งในชีวิตของ Data Scientist: พวกเขาทำอะไร?	Myth Busted: Data Science ไม่ต้องการการเข้ารหัส	Business Intelligence vs Data Science: อะไรคือความแตกต่าง?

การประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลมีการใช้งานที่หลากหลายในด้านต่างๆ นับไม่ถ้วน และหลายโครงการในยุคนี้ ในบรรดาแอปพลิเคชันมากมายที่ใช้การทำเหมืองข้อมูล นี่คือแอปพลิเคชันที่สำคัญที่สุดในโลกแห่งความเป็นจริงของการทำเหมืองข้อมูลซึ่งมักจะพบเห็นในแอปพลิเคชันอุตสาหกรรมและเชิงพาณิชย์รายวัน

ภาควิศวกรรมและการผลิต

เครื่องมือขุดข้อมูลมีประโยชน์สำหรับการค้นหารูปแบบทั้งในด้านการผลิตและการผลิต ซึ่งมีความสำคัญต่อธุรกิจที่แข็งแกร่ง นี่คือจุดที่การทำเหมืองข้อมูลพิสูจน์คุณค่าของมัน เนื่องจากช่วยให้ผู้ใช้ โดยเฉพาะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ ใช้เครื่องมือการทำเหมืองข้อมูลเพื่อค้นหาการเชื่อมต่อที่เกี่ยวข้องระหว่างสถาปัตยกรรมผลิตภัณฑ์และการผลิต การทำเหมืองข้อมูลยังช่วยในการดึงข้อมูลที่สามารถใช้ในการออกแบบระดับระบบได้อีกด้วย การทำเหมืองข้อมูลยังช่วยให้เราสามารถคาดการณ์ค่าและต้นทุนของตัวแปรอื่นๆ และระยะเวลาในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้

การจำแนกและการแบ่งกลุ่มลูกค้า

การทำเหมืองข้อมูลช่วยจำแนกลูกค้าตามข้อมูลประชากรหรือพฤติกรรมการซื้อที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถกำหนดเป้าหมายกลุ่มลูกค้าเฉพาะเพื่อเพิ่มความสามารถในการขายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยลดการสูญเสียทรัพยากรที่ไม่จำเป็นและลดต้นทุน การทำเหมืองข้อมูลช่วยในการจำแนกลูกค้าออกเป็นกลุ่มต่างๆ เพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ ดูแลพวกเขาอย่างอิสระ

การธนาคารและบริการทางการเงิน

ในช่วงไม่กี่ครั้งที่ผ่านมา มวลชนจำนวนมากใช้บริการทางการเงินแบบดิจิทัล สิ่งเหล่านี้ถูกโฮสต์บนคลาวด์และถูกควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์ ซึ่งข้อมูลทางการเงินที่เป็นดิจิทัลจะถูกสร้างขึ้นและจัดเก็บไว้ การขุดข้อมูลยังช่วยรักษาบริการทางการเงินมากมาย เช่น สินเชื่อ บันทึกทางการเงิน และการลงทุนในตลาด

การวิจัยและการวิเคราะห์

การทำเหมืองข้อมูลมีความสำคัญในระหว่างการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การล้างข้อมูล และการรวมฐานข้อมูล เครื่องมือการทำเหมืองข้อมูลและแง่มุมต่างๆ ของการทำเหมืองข้อมูลสามารถนำมาใช้อย่างดีเพื่อโฮสต์การวิจัยและการวิเคราะห์ใดๆ ด้วยความแม่นยำตามข้อมูลที่มีอยู่ องค์ประกอบของข้อมูลที่ขุดและสร้างหรือดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น คลังข้อมูลหรือบันทึกทางประวัติศาสตร์

การสืบสวนคดีอาชญากรรม

อาชญวิทยาเป็นหนึ่งในสาขาที่สำคัญที่สุดที่มุ่งเป้าไปที่การระบุอาชญากรรม การวิเคราะห์อาชญากรรมและการวิเคราะห์อาชญากรรมผ่านการทำเหมืองข้อมูลมีค่าอย่างยิ่ง เนื่องจากช่วยในการกำหนดลักษณะของอาชญากรรมและบันทึกทางประวัติศาสตร์เพื่อค้นหารูปแบบ คาดการณ์ตามกิจกรรมทางอาญา และแก้ปัญหาอาชญากรรม

ด้วยความต้องการที่เพิ่มขึ้นในภาคอุตสาหกรรม จึงมีความต้องการผู้เชี่ยวชาญในการพยากรณ์เชิงคาดการณ์ที่เน้นข้อมูลเป็นอย่างมาก การทำเหมืองข้อมูลเป็นสาขาอาชีพที่จะได้รับความสนใจในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เนื่องจากมีแนวโน้มที่สดใส โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิทยาการคอมพิวเตอร์ การทำเหมืองข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือทางเลือกอาชีพชั้นนำในยุคดิจิทัลนี้ ซึ่งข้อมูลอันมีค่าเปรียบเสมือนมูลค่าของทองคำ อาชีพที่ดีในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะนำคุณไปสู่สถานที่ต่างๆ เมื่อพูดถึงผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับ Python, data science, ลองดู IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 แบบ, เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติ, การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม แบบตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

หากคุณกำลังพิจารณาที่จะประกอบอาชีพจากการประมวลผลข้อมูล การวิเคราะห์ การทำเหมืองข้อมูล และอื่นๆ คุณสามารถตรวจสอบ upGrad mentorship ที่ซึ่งคุณจะได้พบกับที่ปรึกษาที่ดีที่สุดที่ได้รับการฝึกฝนมาเป็นอย่างดีในสาขาของคุณเพื่อแนะนำคุณในครั้งต่อไป ขั้นตอน

เครื่องมือและซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

เครื่องมือขุดข้อมูลเป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการขับเคลื่อนกระบวนการขุดข้อมูลพร้อมกับการทำเหมืองข้อมูลและเทคนิคทางสถิติ เครื่องมือขุดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงบางตัว ได้แก่ SAS Data mining, R-Programming, BOARD และ Teradata ซอฟต์แวร์เช่น KNIME, Rapid Miner, Orange, Xplenty, Sisense, Apache Mahout และ SSDT ถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับการทำเหมืองข้อมูล

เทคนิคใดในการทำเหมืองข้อมูลให้ประสิทธิภาพดีที่สุด?

เทคนิคกฎของสมาคมให้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดในการทำเหมืองข้อมูลเพราะสามารถค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลต่างๆ นอกจากนี้ยังสามารถชี้ให้เห็นถึงการเกิดขึ้นของตัวแปรต่างๆ ได้สำเร็จอีกด้วย

ข้อเสียของการทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

ข้อเสียของการทำเหมืองข้อมูลคือความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการใช้ข้อมูลในทางที่ผิด เนื่องจากธุรกิจต่างๆ กำลังพึ่งพาข้อมูลส่วนบุคคลมากเกินไปเนื่องจากสภาวะสุขภาพหรือการผิดนัดจำนอง จึงมีการคุกคามเพิ่มขึ้นจากการละเมิดความเป็นส่วนตัวอย่างร้ายแรง การขุดข้อมูลยังนำไปสู่ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องและข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในบางครั้งเช่นกัน