เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล: คืออะไร & สำคัญอย่างไร

บริษัทรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการขาย ลูกค้า การผลิต บุคลากร การริเริ่มทางการตลาด และอื่นๆ โดยเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานประจำวัน นั่นเป็นเหตุผลที่ธุรกิจอาจใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับทรัพย์สินที่สำคัญขององค์กรนี้

ความรู้เกี่ยวกับการขุดข้อมูลอาจถูกแปลงเป็นข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้ซึ่งบริษัทสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการตลาด คาดการณ์แนวโน้มของผู้บริโภค ระบุการฉ้อโกง กรองอีเมล จัดการความเสี่ยง เพิ่มยอดขาย และปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า

ในบล็อกนี้ เราจะค้นพบว่าเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลคืออะไร และเหตุใดการทำเหมืองข้อมูลจึงมีความสำคัญในการวิจัย

การกำหนดเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล

องค์กรใช้การทำเหมืองข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลที่อาจให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อกำหนดในการปฏิบัติงาน จำเป็นสำหรับทั้งระบบธุรกิจอัจฉริยะและวิทยาศาสตร์ข้อมูล องค์กรอาจใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลต่างๆ เพื่อแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้ได้

การค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ ไม่ได้วางแผน และไม่ได้ระบุก่อนหน้านี้แต่ถูกต้องตามกฎหมายในข้อมูลเป็นเป้าหมายหลักของการขุดข้อมูล มันถูกอธิบายว่าเป็นวิธีการแยกข้อมูลที่มีค่าออกจากการรวบรวมข้อมูลดิบจำนวนมหาศาล

สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ซอฟต์แวร์อย่างน้อยหนึ่งชิ้นเพื่อวิเคราะห์รูปแบบข้อมูลในชุดข้อมูลที่สำคัญ การวิจัยและวิทยาศาสตร์เป็นเพียงสองตัวอย่างในหลายโดเมนที่สามารถใช้การทำเหมืองข้อมูลได้

ข้อมูลอาจถูกขุดโดยใช้เทคนิคต่างๆ สำหรับการใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างๆ การตรวจจับความผิดปกติซึ่งพยายามค้นหาค่าผิดปกติในชุดข้อมูล และการรู้จำรูปแบบเป็นกรณีการใช้งานการทำเหมืองข้อมูลทั่วไปที่เกิดขึ้นได้ด้วยเทคนิคต่างๆ

ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำเหมืองข้อมูลได้ทุ่มเทความพยายามในการปรับปรุงความรู้ของเราเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์และหาข้อสรุปจากข้อมูลจำนวนมหาศาล พวกเขาพึ่งพาวิธีการและเทคโนโลยีจากการบรรจบกันของการดูแลฐานข้อมูล สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่อง

ความสำคัญของเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลในการวิจัย

มีการใช้วิธีการต่างๆ เพื่อสร้างแบบจำลองที่เหมาะสมกับผลลัพธ์ที่คาดหวัง โดยขึ้นอยู่กับเป้าหมายการขุดข้อมูลของบริษัท แบบจำลองนี้อาจใช้เพื่ออธิบายข้อมูลปัจจุบัน คาดการณ์แนวโน้มในอนาคต หรือช่วยระบุความผิดปกติในข้อมูล

ที่นี่ เราจะพูดถึงเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลหลายอย่างเพื่อประเมินผลลัพธ์ที่ต้องการ

การจำแนกประเภท

การจัดประเภทเป็นหนึ่งในเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่ซับซ้อนที่สุดที่คุณต้องใส่แอตทริบิวต์ที่แตกต่างกันในหมวดหมู่ที่ชัดเจน วิธีนี้ใช้เพื่อรับข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลและข้อมูลเมตาที่สำคัญและมีประโยชน์ และช่วยตั้งค่าข้อมูลในกลุ่มอื่นๆ คุณสามารถใช้มันเพื่อสรุปเพิ่มเติมหรือทำอย่างอื่นได้

ตัวอย่างเช่น ดูข้อมูลเกี่ยวกับการเงินและการซื้อของลูกค้า คุณอาจจำแนกได้ว่าเป็นความเสี่ยงด้านเครดิต "ต่ำ" "ปานกลาง" หรือ "สูง" จากนั้นคุณสามารถใช้หมวดหมู่เหล่านี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้าเหล่านี้ได้

การจัดกลุ่ม

การจัดกลุ่มคล้ายกับการจัดหมวดหมู่มาก แต่เกี่ยวข้องกับการรวมกลุ่มข้อมูลตามความคล้ายคลึงกัน เป็นวิธีค้นหากลุ่มข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน กระบวนการนี้ช่วยให้คุณเห็นว่าข้อมูลแตกต่างและเหมือนกันอย่างไร

ตัวอย่างเช่น คุณอาจแบ่งผู้ชมของคุณออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามจำนวนเงินที่พวกเขาใช้หรือความถี่ที่พวกเขาซื้อสินค้าที่ร้านค้าของคุณ

รูปแบบการติดตาม

รูปแบบการติดตามเป็นวิธีพื้นฐานที่สุดในการขุดข้อมูล หมายถึงการค้นหาและจับตาดูแนวโน้มหรือรูปแบบในข้อมูลเพื่อสรุปผลทางธุรกิจอย่างชาญฉลาด เมื่อบริษัทเห็นแนวโน้มในข้อมูลการขาย ก็มีเหตุผลในการดำเนินการเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้นให้เกิดประโยชน์สูงสุด

สมมติว่าพบว่าผลิตภัณฑ์หนึ่งขายให้กับคนกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งได้ดีกว่ากลุ่มอื่น ในกรณีดังกล่าว องค์กรสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการที่คล้ายคลึงกัน หรือทำให้แน่ใจว่าพวกเขามีผลิตภัณฑ์ดั้งเดิมมากกว่าสำหรับกลุ่มนี้

สมาคม

การเชื่อมโยงคล้ายกับรูปแบบการติดตาม แต่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นสำหรับตัวแปรที่พึ่งพาซึ่งกันและกัน เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลนี้ช่วยค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างสองสิ่งขึ้นไป มันพบวิธีที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูล

ในกรณีนี้ คุณจะมองหาเหตุการณ์หรือลักษณะเฉพาะที่เชื่อมโยงอย่างมากกับเหตุการณ์หรือแอตทริบิวต์อื่น ตัวอย่างเช่น คุณอาจสังเกตเห็นว่าเมื่อผู้บริโภคของคุณซื้อสินค้าใดสินค้าหนึ่ง พวกเขามักจะซื้อสินค้าที่เกี่ยวข้องกันเป็นลำดับที่สอง นี่คือสิ่งที่ร้านค้าออนไลน์ส่วนใหญ่ใช้เพื่อเติมส่วน "ผู้คนยังซื้อ"

การตรวจจับภายนอก

ในหลายกรณี คุณไม่สามารถมองเห็นภาพที่ชัดเจนของชุดข้อมูลของคุณเพียงแค่ดูที่ภาพรวม จะช่วยได้หากคุณพบความผิดปกติหรือค่าผิดปกติในข้อมูลของคุณ

ตัวอย่างเช่น หากผู้ซื้อของคุณเกือบทั้งหมดเป็นผู้ชาย แต่มีจำนวนผู้ซื้อเพศหญิงเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงสัปดาห์ที่แปลกประหลาดของเดือนสิงหาคม คุณจะต้องพิจารณาการก้าวกระโดดนี้และค้นหาว่าเหตุใดจึงเป็นเช่นนั้น คุณสามารถทำซ้ำได้ หรือเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ชมของคุณ

การถดถอย

การถดถอยใช้เพื่อกำหนดความน่าจะเป็นของตัวแปรโดยพิจารณาจากการมีอยู่ของปัจจัยอื่นๆ สิ่งนี้ระบุและวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปร กำหนดความน่าจะเป็นของตัวแปรเมื่อมีปัจจัยอื่นๆ

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ราคาโดยขึ้นอยู่กับอุปทาน อุปสงค์ และการแข่งขัน การถดถอยช่วยให้คุณค้นหาการเชื่อมต่อระหว่างตัวแปรสองตัว (หรือมากกว่า) ในชุดข้อมูล

คาดการณ์

การทำนายเป็นหนึ่งในเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่แข็งแกร่งที่สุด เพราะช่วยให้คุณเดาว่าคุณจะพบข้อมูลประเภทใดในอนาคต คุณมักจะต้องดูและเข้าใจรูปแบบทางประวัติศาสตร์เพื่อให้เข้าใจถึงสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถดูประวัติเครดิตของบุคคลและสิ่งที่พวกเขาซื้อในอดีตเพื่อดูว่าพวกเขาจะมีความเสี่ยงด้านเครดิตในระยะยาวหรือไม่

บทสรุป:

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเหล่านี้อาจใช้ในการวิจัยมุมข้อมูลต่างๆ ด้วยความรู้นี้ คุณอาจเลือกเทคนิคที่ดีที่สุดในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อเท็จจริงที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับปัญหาต่างๆ ของบริษัท และเพิ่มผลกำไร ตอบสนองลูกค้า หรือประหยัดค่าใช้จ่าย

มีการใช้วิธีการขุดข้อมูลที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับเป้าหมายของการวิจัยและประเภทของข้อมูล ตอนนี้คุณสามารถปรับปรุงความเข้าใจในการทำเหมืองข้อมูลโดยใช้สิ่งที่คุณได้ศึกษาเกี่ยวกับพื้นฐานของการทำเหมืองข้อมูลและวิธีการวิจัย

หากคุณต้องการความช่วยเหลือในการทำวิจัยหรือวิเคราะห์ข้อมูล โปรดติดต่อผู้เชี่ยวชาญของ QuestionPro เราสามารถแนะนำคุณตลอดขั้นตอนและช่วยเหลือคุณในการเพิ่มข้อมูลของคุณให้สูงสุด

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี