การขุดข้อมูลคืออะไร: ขอบเขต โอกาสในการทำงาน

ข้อมูลในรูปแบบหรือรูปแบบบางอย่างรอบตัวเราตลอดเวลา ไม่ว่าจะบนสมาร์ทโฟนหรือแล็ปท็อปของเรา แอพพลิเคชั่นใดก็ตามที่เราใช้กำลังสร้างข้อมูลอันมีค่ามากมาย ข้อมูลนี้เป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับบริษัทที่ต้องการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจทางธุรกิจ

ดังนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นตัวช่วยที่สมบูรณ์แบบสำหรับทุกบริษัทในวงกว้าง และช่วยให้พวกเขาทำการตัดสินใจที่คำนวณได้มากขึ้น อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเหมือนขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการ Data Science ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยการรวบรวมและรวบรวมข้อมูลอย่างเหมาะสม และนั่นคือสิ่งที่เรียกว่า Data Mining หากคุณเป็นมือใหม่ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ ข้อมูล โปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ upGrad สามารถช่วยให้คุณดำดิ่งสู่โลกของข้อมูลและการวิเคราะห์ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

กระบวนการของ Data Mining นั้นไม่ง่ายอย่างที่คิด และหากคุณกำลังเริ่มต้นในสาขานี้ คุณจำเป็นต้องรู้ทุกอย่าง อย่างไร และทำไมใน Data Mining ในบทความนี้ เราจะพาคุณผ่านความแตกต่างต่างๆ ที่จะช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานของการทำเหมืองข้อมูลในลักษณะที่เข้มงวดมากขึ้น

วัตถุประสงค์ของการขุดข้อมูลคืออะไร?

วัตถุประสงค์ของการทำเหมืองข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันและนำมารวมไว้ในที่เดียว การขุดเป็นข้อมูลเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูล การนำข้อมูลไปใช้ในรูปแบบที่เหมาะสม ประมวลผล และดึงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องออกจากข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลช่วยตรวจจับแนวโน้มจากกองข้อมูล คาดการณ์ผลลัพธ์ สร้างแบบจำลองกลุ่มเป้าหมาย และรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมและความรู้สึกของลูกค้า การใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ทำให้บริษัทต่างๆ สามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความเหมาะสมและนำเสนอบริการที่ดีที่สุด

มาดูการดำเนินการต่าง ๆ ของ Data Mining แบบเจาะลึกกัน!

การทำเหมืองข้อมูลทำงานอย่างไร

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการทีละขั้นตอนที่ประกอบด้วยขั้นตอนต่างๆ ดังต่อไปนี้:

• สร้างชุดข้อมูลเป้าหมายโดยเลือกประเภทข้อมูลที่ต้องการ
• สำรวจข้อมูลและประมวลผลล่วงหน้าเพื่อนำไปสู่รูปแบบที่สอดคล้องกัน
• การเตรียมข้อมูลโดยการสร้างกฎการแบ่งเซ็กเมนต์ เสียงในการทำความสะอาด ดำเนินการตรวจสอบความผิดปกติ เติมค่าที่ขาดหายไป และอื่นๆ
• ในที่สุดก็มาถึงขั้นตอนของการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลที่ขุดเพื่อทำสิ่งต่างๆ ให้สำเร็จ!

เมื่อพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิง ต่อไปนี้คืออัลกอริทึมการเรียนรู้บางประเภทที่มักใช้:

• อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล
  • สำหรับการจัดเรียงและการจัดเรียงข้อมูลที่มีโครงสร้าง
  • วิธีการจัดประเภทจะใช้เพื่อหารูปแบบที่ทราบแล้วนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ (เช่น การจัดประเภทจดหมายอีเมลที่ป้อนเป็นสแปมหรือไม่ใช่สแปม)
  • จากนั้นจึงทำการถดถอยเพื่อทำนายค่าเฉพาะ เช่น อุณหภูมิ อัตรา และอื่นๆ
  • เมื่อการถดถอยเสร็จสิ้น การปรับให้เป็นมาตรฐานจะดำเนินการเพื่อทำให้ตัวแปรอิสระของชุดข้อมูลราบเรียบและจัดระเบียบข้อมูลใหม่ให้อยู่ในรูปแบบที่เหนียวแน่นยิ่งขึ้น
• อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ได้รับการดูแล
  • สำหรับการสำรวจชุดข้อมูลต่างๆ ที่ไม่มีป้ายกำกับ
  • กระบวนการจัดกลุ่มจะใช้เพื่อสร้างคลัสเตอร์/กลุ่ม/โครงสร้างของข้อมูลที่คล้ายคลึงกันซึ่งมีรูปแบบที่แตกต่างกัน
  • กฎการเชื่อมโยงใช้เพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรของข้อมูลที่ป้อน
  • จากนั้นจะใช้การสรุปเพื่อรายงานการค้นพบและการแสดงข้อมูลเป็นภาพ
• อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องกึ่งควบคุม: วิธีการนี้ใช้ทั้งอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทั้งแบบมีการควบคุมและแบบไม่มีผู้ดูแล
• การเรียนรู้โครงข่ายประสาทเทียม: โครงข่ายประสาทเทียมได้รับแรงบันดาลใจจากโครงข่ายประสาททางชีววิทยาที่ประกอบขึ้นเป็นโครงสร้างและหน้าที่ของสมอง ระบบเหล่านี้เป็นระบบที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งใช้ในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อจัดการกับงานและการดำเนินงานที่สลับซับซ้อนมากขึ้น

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่ใช้มากที่สุด

วิธีการที่ระบุไว้ข้างต้นใช้สำหรับทำให้เครื่องเรียนรู้ด้วยตนเอง ขั้นตอนเหล่านี้เกี่ยวข้องกับกลยุทธ์การจดจำทางสถิติและรูปแบบต่างๆ ซึ่งใช้เทคนิคต่อไปนี้:

• การจัดประเภทและการจัดกลุ่ม: นี่คือกระบวนการในการค้นหากลุ่ม คลัสเตอร์ภายในชุดข้อมูลของคุณ การจัดประเภทใช้ในกรณีของการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ในขณะที่การจัดกลุ่มจะใช้ในกรณีของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ตัวอย่างเช่น ตามการซื้อของลูกค้าในเดือนที่ผ่านมา คุณสามารถจัดกลุ่มพวกเขาเป็น "รายจ่ายต่ำ" และ "รายจ่ายสูง" จากนั้น คุณสามารถปรับแต่งกลยุทธ์ทางการตลาดสำหรับสิ่งเหล่านี้ กลุ่ม
• การตรวจจับรูปแบบ: การติดตามและตรวจจับรูปแบบเกี่ยวข้องกับการรับรู้ความเบี่ยงเบนในชุดข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่ง ตัวอย่างเช่น การเข้าชมเว็บไซต์อาจถึงจุดสูงสุดในช่วงเวลาที่กำหนดในระหว่างวัน รูปแบบเหล่านี้เผยให้เห็นอย่างมากว่าผู้คนมีส่วนร่วมกับบริการอย่างไร
• การเชื่อมโยง: การเชื่อมโยงเป็นกระบวนการของการติดตามรูปแบบและวิเคราะห์การพึ่งพาและการเชื่อมโยง ตัวอย่างเช่น ลูกค้ามักจะซื้อเคสมือถือเมื่อซื้อโทรศัพท์มือถือแล้ว การเชื่อมโยงง่ายๆ นี้อาจเป็นประโยชน์สำหรับกิจกรรมทางการตลาด
• การวิเคราะห์การถดถอย: การวิเคราะห์การถดถอยเป็นข้อมูลเกี่ยวกับการระบุตัวแปรต่างๆ และการวิเคราะห์ผลกระทบต่อเมตริกที่คุณกำลังศึกษา ตัวอย่างเช่น การขายเครื่องดื่มเย็น ๆ จะสัมพันธ์โดยตรงกับปริมาณน้ำที่พอเหมาะ
• การตรวจจับค่าผิดปกติ: ค่าผิดปกติคือค่าข้อมูลที่มีคุณสมบัติที่ดูเหมือนแตกต่างจากข้อมูลอื่นๆ จำนวนมาก การตรวจจับและลบค่าผิดปกติดังกล่าวเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่แม่นยำ
• การคาดการณ์: การทำเหมืองข้อมูลสามารถช่วยในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่สามารถคาดการณ์ได้ในภายหลังว่าตัวแปรอิสระมีแนวโน้มที่จะแก้ไขอย่างไรในอนาคต ตัวอย่างเช่น ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถใช้ข้อมูลลูกค้าและการขายเพื่อพัฒนาแบบจำลองที่คาดการณ์ว่าผลิตภัณฑ์ใดมีแนวโน้มที่จะส่งคืนหรือเปลี่ยน

เห็นได้ชัดว่า Data Mining มีประโยชน์อย่างมากในหลายๆ ด้าน เราจะเห็นขอบเขตและโอกาสต่างๆ ในภายหลังขณะทำงานกับ Data Science ในตอนนี้ เรามาพูดถึงความท้าทายบางอย่างกับ Data Mining กันสักหน่อย

เรียนรู้ หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูล ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ความท้าทายกับการทำเหมืองข้อมูล

หากคุณเพิ่งเริ่มต้นใช้งาน Data Analysis และทำความคุ้นเคยกับ Data Mining สิ่งสำคัญคือต้องทราบความท้าทายต่างๆ ที่ฟิลด์นี้เผชิญอยู่ นี่คือความท้าทายที่คุณควรมองหา!

ข้อมูลส่วนเกิน

นี่เป็นความท้าทายที่เห็นได้ชัด แต่สิ่งหนึ่งที่ต้องย้ำไม่ว่าอะไรจะเกิดขึ้น ฐานข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้นและแตกต่างไปตามกาลเวลา และยากต่อการทำความเข้าใจอย่างครอบคลุม ความท้าทายนี้นำเสนอในลักษณะสามประการ:

• การแบ่งส่วนข้อมูลโดยคำนึงถึงปัจจัยและองค์ประกอบที่สำคัญ
• กรองสัญญาณรบกวนด้วยการกำจัดค่าผิดปกติ เติมค่าที่ขาดหายไป และอื่นๆ
• การเปิดใช้งานข้อมูลที่รวมข้อมูลที่รวบรวมไว้ทั้งหมดเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจ

ทั้งสามขั้นตอนที่กล่าวถึงข้างต้นจำเป็นต้องมีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องบางส่วนหรืออื่น ๆ เพื่อแก้ไขได้สำเร็จ

ข้อกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

การทำเหมืองข้อมูลเกี่ยวข้องโดยตรงกับข้อมูลและสารสนเทศที่สามารถระบุตัวตนได้อย่างง่ายดาย ด้วยเหตุนี้ ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยจึงเป็นความท้าทายที่ใหญ่กว่าเสมอมา นอกจากนี้ จากประวัติการขโมยข้อมูลและการละเมิดข้อมูล มีแนวโน้มที่จะเกิดความไม่ไว้วางใจในการรวบรวมข้อมูลทุกรูปแบบ

นอกจากนี้ ยังมีการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวดเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลที่รวบรวมในสหภาพยุโรปอันเนื่องมาจาก GDPR นั่นยังเปลี่ยนการดำเนินการเหมืองข้อมูลและการรวบรวมบนหัวของพวกเขา หากคุณลองคิดดูจริงๆ คุณจะรู้ว่า Data Mining สามารถเปลี่ยนเป็นรูปแบบของการเฝ้าระวังได้อย่างไร คุณสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ พฤติกรรมการบริโภค การโต้ตอบกับโฆษณา และข้อมูลอีกมากมายที่สามารถนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่ดีและไม่ดีได้ เส้นบาง ๆ ระหว่างการขุดและการเฝ้าระวังอยู่ในจุดประสงค์ การทำเหมืองข้อมูลนั้นเกี่ยวกับการมอบประสบการณ์การใช้งานที่ดียิ่งขึ้นให้กับผู้ใช้อยู่เสมอ

ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องรักษาข้อมูลที่ขุดได้ทั้งหมดให้ปลอดภัยจากการเปลี่ยนแปลง แก้ไข หรือเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต นี่คือขั้นตอนบางส่วนที่สามารถทำได้เพื่อให้แน่ใจว่า:

• กลไกการเข้ารหัส
• ระดับการเข้าถึงและการอนุญาตที่แตกต่างกัน
• การตรวจสอบความปลอดภัยของเครือข่ายอย่างสม่ำเสมอ
• ความรับผิดชอบส่วนบุคคลและผลที่ตามมาของการกระทำผิดที่กำหนดไว้

ชุดฝึกข้อมูล

เพื่อให้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสุดท้ายมีประสิทธิภาพมากขึ้น เครื่องควรได้รับข้อมูลในปริมาณที่เพียงพอสำหรับสาเหตุที่จำเป็น นี่คือสิ่งที่พูดง่ายกว่าทำอย่างแน่นอนเนื่องจากเหตุผลหลักเหล่านี้:

• ชุดข้อมูลไม่ได้เป็นตัวแทน ตัวอย่างเช่น พิจารณากฎสำหรับการวินิจฉัยผู้ป่วย ต้องมีกรณีการใช้งานที่หลากหลายพร้อมการผสมผสานที่หลากหลายซึ่งให้ความยืดหยุ่นที่จำเป็น ดังนั้น หากกฎเหล่านี้ใช้การวินิจฉัยผู้ใหญ่ การยื่นคำร้องต่อเด็กจะไม่ถูกต้อง
• กรณีเขตแดนหายไป เคสแบบมีขอบช่วยให้แน่ใจว่าเครื่องจักรทราบความแตกต่างระหว่างสิ่งหนึ่งจากอีกสิ่งหนึ่งอย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่น ความแตกต่างระหว่างแมวกับสุนัข เครื่องต้องมีชุดคุณสมบัติเฉพาะสำหรับทั้งสองคลาส นอกจากนี้ จะต้องมีรายการข้อยกเว้นด้วย
• ขาดข้อมูลที่เพียงพอ เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพการฝึกอบรมที่เหมาะสม อัลกอริทึมจำเป็นต้องได้รับข้อมูลที่เพียงพอซึ่งมีคลาสและเงื่อนไขของออบเจ็กต์ที่กำหนดไว้อย่างดี ความคลุมเครือในกระบวนการนี้โดยทั่วไปจะนำไปสู่ความยุ่งเหยิงโดยรวมในข้อมูล ตัวอย่างเช่น หากชุดคุณลักษณะที่แยกแมวออกจากสุนัขมีความคลุมเครือเกินไป เครื่องอาจติดป้ายกำกับทั้งสองว่าเป็น "สัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม"

ความถูกต้องของชุดข้อมูล

เพื่อให้คุ้มค่าในการแก้ปัญหาทางธุรกิจ ข้อมูลที่ขุดต้องสมบูรณ์ ถูกต้อง และเชื่อถือได้ ในกรณีที่ไม่ตรงตามปัจจัยเหล่านี้ ข้อมูลมักจะชี้ไปที่วิธีแก้ปัญหาที่ผิด มีอัลกอริธึมมากมายที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณตรวจสอบความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และความครบถ้วนสมบูรณ์ อย่างไรก็ตาม สิ่งทั้งหมดโดยกว้างขึ้นอยู่กับความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับข้อมูลที่คุณต้องการและการดำเนินการใดที่จะต้องดำเนินการ

เสียงรบกวนในชุดข้อมูล

ข้อมูลที่มีเสียงดังเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในขณะที่ทำงานกับ Data Mining คิดว่าเสียงรบกวนเป็นสิ่งที่ไม่เพิ่มมูลค่าให้กับการดำเนินธุรกิจ ดังนั้น ก่อนที่จะทำงานกับอัลกอริธึมหรือกระบวนการที่สำคัญใดๆ มันจะต้องถูกกรองออกเพื่อให้แน่ใจว่าความพยายามหลักจะเน้นที่ข้อมูลผู้ใช้และไม่ใช่สัญญาณรบกวน สัญญาณรบกวนในข้อมูลเป็นปัญหาเฉพาะ ดังนั้น ในกรณีของคุณ ข้อมูลดังกล่าวที่ไม่ได้ให้ข้อมูลที่คุณต้องการจะส่งเสียงดังสำหรับคุณ

นอกจากสัญญาณรบกวน คุณยังต้องจัดการกับสองสิ่งต่อไปนี้ — ค่าที่หายไปและค่าที่เสียหาย

ปัจจัยทั้งสองนี้ส่งผลต่อคุณภาพของผลลัพธ์สุดท้าย ซึ่งจะส่งผลต่อการตัดสินใจทางธุรกิจของคุณ ไม่ว่าคุณจะทำการคาดคะเน จำแนก หรือแบ่งกลุ่ม ค่าที่รบกวนหรือขาดหายไปอาจทำให้คุณเปลี่ยนไปในทิศทางที่ต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง

มาพูดถึงขอบเขตของ Data Mining โดยละเอียดยิ่งขึ้น มาสำรวจประโยชน์ของ Data Mining สำหรับธุรกิจกัน เราจะเห็นตัวอย่างต่างๆ ของ Data Mining ในชีวิตจริงและแนวโน้มสำคัญบางประการ – นี่จะทำให้คุณมีความคิดเกี่ยวกับประเภทของโอกาสในการทำงานที่รอคุณอยู่ในสายงาน Data Mining!

ประโยชน์ของการขุดข้อมูลสำหรับธุรกิจ

นอกเหนือจากประโยชน์ที่ครอบคลุมในการช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลแล้ว ต่อไปนี้คือประโยชน์อื่นๆ ของ Data Mining สิ่งเหล่านี้เป็นประโยชน์ที่ช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าและความสัมพันธ์และกระชับความสัมพันธ์กับทีม!

• การตรวจจับการฉ้อโกงที่เป็นไปได้: การทำเหมืองข้อมูลเป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจในการตรวจจับกิจกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกง ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูล POS สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้ค้าปลีกเกี่ยวกับธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงในอดีต ซึ่งนำไปสู่การตรวจหารูปแบบบางรูปแบบ ธนาคารและสถาบันการเงินอื่น ๆ ใช้เทคนิคดังกล่าวเพื่อระบุลูกค้าที่อาจผิดพลาด
• การเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด: ด้วยการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับแคมเปญเก่า บริษัทต่างๆ สามารถทราบได้ว่าสิ่งใดใช้ได้ผลสำหรับพวกเขาและสิ่งใดที่ไม่เป็นผล วิธีนี้ช่วยให้พวกเขาได้เทคนิคทางการตลาดที่มีส่วนร่วมมากขึ้นซึ่งสร้างขึ้นจากการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
• การตัดสินใจที่ดีขึ้น: การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น แทนที่จะอาศัยประสบการณ์หรือสัญชาตญาณเพียงอย่างเดียว ตัวอย่างเช่น สัญชาตญาณอาจกล่าวได้ว่าผลิตภัณฑ์บางอย่างไม่ได้ขายเพราะราคาของมัน ในทางกลับกัน การวิเคราะห์สามารถเปิดเผยได้ว่าแท้จริงแล้วเป็นเพราะช่องทางการจัดจำหน่ายที่น้อยลง ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวช่วยให้ธุรกิจสามารถแก้ปัญหาที่ต้นเหตุได้
• การทำงานร่วมกันของทีมที่ดีขึ้น: การทำเหมืองข้อมูลมีประโยชน์สำหรับเรื่องภายใน เช่นเดียวกับการดำเนินการภายนอกที่ต้องเผชิญกับลูกค้า การใช้ข้อมูล บริษัทต่างๆ สามารถค้นหาพฤติกรรมและการมีส่วนร่วมของพนักงาน ให้รางวัลตามความเหมาะสม หรือช่วยให้พวกเขาเติบโตได้หากจำเป็น ในแง่นั้น Data Mining สามารถช่วยปรับปรุงการทำงานร่วมกันในทีมโดยรวม

การขุดข้อมูลในสถานการณ์จริง

ตั้งแต่วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมไปจนถึงธุรกิจขนาดยักษ์ ทุกองค์กรในปัจจุบันได้รับประโยชน์จากการทำเหมืองข้อมูลไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง พวกเขาลดต้นทุน เพิ่มรายได้ ปรับปรุงการบริการลูกค้า และรวบรวมลูกค้ามากขึ้น ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานจริงบางส่วนที่ Data Mining พิสูจน์แล้วว่าเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับองค์กร:

มาดูตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงว่าบริษัทต่างๆ แปลงข้อมูลเป็นดอลลาร์ได้อย่างไร

• เพิ่มการแปลง 40% โดยใช้กลยุทธ์การติดตามที่เหมาะสม: ซองจดหมายปรับปรุงการรักษาลูกค้าโดยค้นหากลยุทธ์การส่งจดหมายที่เหมาะสมสำหรับลูกค้า หลังจากวิเคราะห์อัตราตีกลับและค้นหารูปแบบที่ลูกค้าออกจากเว็บไซต์ของตนแล้ว พวกเขาตัดสินใจส่งอีเมล 48 ชั่วโมงหลังจากที่ผู้เยี่ยมชมตีกลับ ซึ่งทำให้ได้รับ Conversion สูงกว่าการส่งอีเมลติดตามผลภายในหนึ่งวันถึง 40%!
• การปรับปรุงการออกแบบผลิตภัณฑ์และการขับเคลื่อนส่วนแบ่งการตลาด: บริษัท CPG รายใหญ่ต้องการปรับปรุงส่วนแบ่งการตลาดของผลิตภัณฑ์ดูแลทันตกรรมของตน ด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงทำงานร่วมกับบริษัทวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อขุดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ รวมถึงฐานข้อมูล AWS และแพลตฟอร์มโซเชียลของตนเอง พวกเขาวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมของลูกค้ามากกว่า 250,000 รูปแบบโดยใช้การวิเคราะห์ข้อความและการถดถอย รวมถึงเทคนิคอื่นๆ
• การวิเคราะห์ตะกร้าตลาด: การวิเคราะห์ตะกร้าตลาดใช้การเชื่อมโยงเพื่อช่วยในการระบุรายการที่มีแนวโน้มว่าลูกค้าแต่ละรายจะซื้อ ตัวอย่างนี้คือเครื่องมือแนะนำของ Amazon ที่วิเคราะห์ข้อมูล เช่น ประวัติผู้ใช้ รถเข็นที่ถูกละทิ้งและปฏิบัติตามแล้ว ไซต์อ้างอิง และอื่นๆ อีกมากมายเพื่อนำเสนอโฆษณาที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ดังที่เราเห็น Data Mining พบการใช้งานในองค์กรต่างๆ ทุกขนาด สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นโดยตรงในโอกาสและเส้นทางอาชีพที่มีให้สำหรับผู้ที่สนใจในโลกของการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ ความสำคัญของ Data Mining ในฐานะเครื่องมือในการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นมากจะไม่สิ้นสุดในเร็วๆ นี้ และแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นก็เป็นเครื่องยืนยันถึงสิ่งนั้น มาดูกันสักหน่อย!

แนวโน้มการขุดข้อมูลและการพัฒนาล่าสุด

การตรวจจับรูปแบบ การจัดประเภท การทำคลัสเตอร์ การวิเคราะห์การถดถอย และเทคนิคดังกล่าวมีการใช้กันอย่างแพร่หลายจนถึงขณะนี้ อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องนำสิ่งใหม่มาสู่โต๊ะ ต่อไปนี้คือแนวโน้มบางอย่างใน Data Mining ที่ต้องการแก้ปัญหาที่เราพูดถึงก่อนหน้านี้ในขณะที่ให้ชุดข้อมูลที่ดีกว่าสำหรับการวิเคราะห์

• การแก้ปัญหาด้านความปลอดภัย: การทำเหมืองข้อมูลมีความระมัดระวังมากขึ้นในการเก็บข้อมูลให้ปลอดภัยหลังจากเกิดปัญหาด้านความปลอดภัยต่างๆ ในอดีต
• การทำเหมืองข้อมูลแบบกระจาย: เนื่องจากข้อมูลถูกเก็บไว้ในสถานที่และอุปกรณ์ต่างๆ ในปัจจุบัน อัลกอริธึมและเทคนิคที่ซับซ้อนจึงได้รับการพัฒนาเพื่อขุดข้อมูลที่แตกต่างกันออกไป และทำให้มีความสอดคล้องกันและมีโครงสร้างสำหรับการวิเคราะห์
• การทำเหมืองข้อมูลเชิงพื้นที่: การทำเหมืองข้อมูลเชิงพื้นที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ดาราศาสตร์ และสิ่งแวดล้อม เพื่อค้นหารูปแบบและข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโทโพโลยีและภูมิศาสตร์ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับธุรกิจที่ดำเนินธุรกิจเกี่ยวกับการทำแผนที่ สำหรับการเดินทาง การนำทาง หรือบริการของรัฐ

สรุปแล้ว

การทำเหมืองข้อมูลเป็นขั้นตอนแรกของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน ดังนั้นการทำให้ถูกต้องจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลที่ขุดอาจนำไปสู่การฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ผิดพลาด ซึ่งอาจส่งผลให้ผลลัพธ์ไม่ถูกต้อง ด้วยเหตุนี้ การทำเหมืองข้อมูลจึงเป็นสิ่งที่ควรดำเนินการด้วยความระมัดระวังและระมัดระวัง นี่คือเหตุผลที่มีความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านการทำเหมืองข้อมูลเพิ่มขึ้น

หากคุณต้องการความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ เราพร้อมช่วยเหลือคุณ โปรแกรมประกาศนียบัตร ระดับมืออาชีพของ upGrad ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ ออกแบบมาเพื่อผลักดันคุณให้ก้าวขึ้นสู่เส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ

หากคุณกำลังมองหาการเปลี่ยนอาชีพและกำลังมองหาความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ - upGrad มีไว้สำหรับคุณเท่านั้น เรามีฐานผู้เรียนที่แข็งแกร่งกว่า 85 ประเทศ ผู้เรียนที่จ่ายเงินกว่า 40,000 คนทั่วโลก และมืออาชีพที่ทำงานอย่างมีความสุขกว่า 500,000 คน ความช่วยเหลือด้านอาชีพแบบ 360 องศาของเรา ประกอบกับการเปิดโปงการศึกษาและการระดมสมองกับนักศึกษาทั่วโลก ช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากประสบการณ์การเรียนรู้ของคุณ ติดต่อเราวันนี้เพื่อดูรายการหลักสูตรที่รวบรวมไว้เกี่ยวกับ Data Science, Machine Learning, Management, Technology และอื่นๆ อีกมากมาย