บริษัท รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการขายลูกค้าการผลิตบุคลากรการริเริ่มทางการตลาดและอื่น ๆ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการดําเนินงานประจําวัน นั่นเป็นเหตุผลที่ธุรกิจอาจใช้เทคนิคการขุดข้อมูลเพื่อเพิ่มมูลค่าของสินทรัพย์องค์กรที่สําคัญนี้
ความรู้เกี่ยวกับการทําเหมืองข้อมูลอาจถูกแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริงซึ่ง บริษัท สามารถใช้เพื่อปรับปรุงการตลาดคาดการณ์แนวโน้มของผู้บริโภคระบุการฉ้อโกงกรองอีเมลจัดการความเสี่ยงเพิ่มยอดขายและปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า
ในบล็อกนี้ เราจะค้นหาว่าเทคนิคการทําเหมืองข้อมูลคืออะไร และเหตุใดการทําเหมืองข้อมูลจึงมีความสําคัญในการวิจัย
ความหมายของการทําเหมืองข้อมูล
การทําเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการค้นหาและแยกรูปแบบ แนวโน้ม ความสัมพันธ์ หรือความรู้อันมีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างเป็นระบบ ซึ่งมักใช้เทคนิคทางสถิติและการคํานวณร่วมกัน
กระบวนการขุดข้อมูลเกี่ยวข้องกับการสํารวจและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่และทําการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดโดยทั่วไปเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะปรับปรุงการตัดสินใจหรือทําความเข้าใจเรื่องใดเรื่องหนึ่งอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
วิธีการขุดข้อมูลสามารถค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่มีความหมายทั้งในข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกการขายและบทวิจารณ์ของลูกค้า ซึ่งช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดีขึ้น
การกําหนดเทคนิคการทําเหมืองข้อมูล
องค์กรใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลที่อาจให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อกําหนดในการดําเนินงานของตน จําเป็นสําหรับทั้งระบบธุรกิจอัจฉริยะและวิทยาศาสตร์ข้อมูล องค์กรอาจใช้เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลต่างๆ เพื่อแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้ได้
การค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ ไม่ได้วางแผน และไม่ปรากฏชื่อก่อนหน้านี้แต่ถูกต้องตามกฎหมายในข้อมูลเป็นเป้าหมายหลักของการทําเหมืองข้อมูล มันถูกอธิบายว่าเป็นวิธีการแยกข้อมูลที่มีค่าออกจากชุดข้อมูลดิบจํานวนมหาศาล
สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ซอฟต์แวร์อย่างน้อยหนึ่งชิ้นเพื่อวิเคราะห์รูปแบบข้อมูลในชุดข้อมูลที่สําคัญ การวิจัยและวิทยาศาสตร์เป็นเพียงสองตัวอย่างของโดเมนจํานวนมากที่สามารถใช้การทําเหมืองข้อมูลได้
ข้อมูลอาจถูกขุดโดยใช้เทคนิคต่างๆ สําหรับแอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างๆ การตรวจจับความผิดปกติ ซึ่งพยายามค้นหาค่าผิดปกติในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และการจดจํารูปแบบเป็นกรณีการใช้งานการทําเหมืองข้อมูลทั่วไปที่เป็นไปได้ด้วยเทคนิคต่างๆ
ผู้เชี่ยวชาญด้านการทําเหมืองข้อมูลได้ทุ่มเทความพยายามในการปรับปรุงความรู้ของเราเกี่ยวกับวิธีวิเคราะห์และรับข้อสรุปจากข้อมูลจํานวนมหาศาล พวกเขาอาศัยวิธีการและเทคโนโลยีจากการบรรจบกันของการจัดการฐานข้อมูล สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้เกี่ยวกับ: การจัดการสินทรัพย์ข้อมูล
ความสําคัญของเทคนิคการทําเหมืองข้อมูลในการวิจัย
มีการใช้วิธีการต่างๆ เพื่อสร้างแบบจําลองที่เหมาะสมกับผลลัพธ์ที่คาดหวังโดยขึ้นอยู่กับผลการทําเหมืองข้อมูลของบริษัท แบบจําลองอาจใช้เพื่ออธิบายข้อมูลปัจจุบันคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตหรือช่วยระบุความผิดปกติในข้อมูล
ในที่นี้ เราจะพูดถึงเทคนิคการทําเหมืองข้อมูลต่างๆ เพื่อประเมินผลลัพธ์ที่ต้องการ
01. การจําแนกประเภท
การจัดหมวดหมู่เป็นหนึ่งในเทคนิคการทําเหมืองข้อมูลที่ซับซ้อนที่สุดซึ่งคุณต้องใส่แอตทริบิวต์ต่างๆ ลงในหมวดหมู่ที่ชัดเจน วิธีนี้ใช้เพื่อรับข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลและข้อมูลเมตาที่สําคัญและมีประโยชน์ และช่วยตั้งค่าข้อมูลเป็นกลุ่มอื่นๆ จากนั้นคุณสามารถใช้มันเพื่อสรุปเพิ่มเติมหรือทําอย่างอื่น
ตัวอย่างเช่น ดูข้อมูลเกี่ยวกับการเงินและการซื้อของลูกค้า คุณอาจจัดประเภทข้อมูลเป็นความเสี่ยงด้านเครดิตที่ “ต่ํา” “ปานกลาง” หรือ “สูง” จากนั้นคุณสามารถใช้หมวดหมู่เหล่านี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้าเหล่านี้
02. การจัดกลุ่ม
การจัดกลุ่มเป็นเหมือนการจําแนกประเภท แต่เกี่ยวข้องกับการรวมส่วนของข้อมูลตามความคล้ายคลึงกัน เป็นวิธีค้นหากลุ่มข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน กระบวนการนี้ช่วยให้คุณเห็นว่าข้อมูลแตกต่างกันและเหมือนกันอย่างไร
ตัวอย่างเช่น คุณอาจแบ่งกลุ่มเป้าหมายของคุณออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามจํานวนเงินที่พวกเขาใช้ไปหรือความถี่ที่พวกเขาซื้อสินค้าที่ร้านค้าของคุณ
03. รูปแบบการติดตาม
รูปแบบการติดตามเป็นหนึ่งในวิธีพื้นฐานที่สุดในการขุดข้อมูล หมายถึงการค้นหาและจับตาดูแนวโน้มหรือรูปแบบในข้อมูลเพื่อหาข้อสรุปที่ชาญฉลาดเกี่ยวกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ เมื่อบริษัทเห็นแนวโน้มในข้อมูลการขาย ก็มีเหตุผลที่จะต้องดําเนินการเพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลนั้น
สมมติว่าพบว่าผลิตภัณฑ์เฉพาะขายดีกับคนกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งมากกว่าผลิตภัณฑ์อื่นๆ ในกรณีนั้น องค์กรสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการที่คล้ายคลึงกัน หรือตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขามีผลิตภัณฑ์ดั้งเดิมเพิ่มเติมสําหรับกลุ่มนี้
04. สมาคม
การเชื่อมโยงคล้ายกับรูปแบบการติดตาม แต่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นสําหรับตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับกันและกัน เทคนิคการขุดข้อมูลนี้ช่วยค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างสองสิ่งขึ้นไป พบวิธีที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูล
ในกรณีนี้ คุณจะมองหาเหตุการณ์หรือลักษณะที่เชื่อมโยงอย่างมากกับเหตุการณ์หรือแอตทริบิวต์อื่น
ตัวอย่างเช่นคุณอาจสังเกตเห็นว่าเมื่อผู้บริโภคของคุณซื้อสินค้าชิ้นใดชิ้นหนึ่งพวกเขามักจะซื้อสินค้าที่เกี่ยวข้องรายการที่สอง ร้านค้าออนไลน์ส่วนใหญ่ใช้สิ่งนี้เพื่อเติมส่วน “ผู้คนก็ซื้อ”
05. การตรวจจับภายนอก
ในหลายกรณี คุณไม่สามารถเห็นภาพที่ชัดเจนของชุดข้อมูลของคุณเพียงแค่ดูภาพรวม จะช่วยได้หากคุณพบความผิดปกติหรือค่าผิดปกติในข้อมูลของคุณด้วย
ตัวอย่างเช่นหากผู้ซื้อเกือบทั้งหมดของคุณเป็นผู้ชาย แต่มีจํานวนผู้ซื้อผู้หญิงเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงสัปดาห์ที่แปลกประหลาดในเดือนสิงหาคมคุณจะต้องตรวจสอบการกระโดดและค้นหาว่าอะไรเป็นสาเหตุเพื่อให้คุณสามารถทําซ้ําหรือเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ชมของคุณ
06. การถดถอย
การวิเคราะห์การถดถอย ใช้เพื่อกําหนดความน่าจะเป็นของตัวแปรเนื่องจากการมีอยู่ของปัจจัยอื่น ๆ สิ่งนี้ระบุและวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปร มันกําหนดความน่าจะเป็นของตัวแปรเนื่องจากมีปัจจัยอื่น ๆ
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ราคาโดยขึ้นอยู่กับอุปสงค์ อุปสงค์ และการแข่งขัน การถดถอยช่วยให้คุณค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรสองตัว (หรือมากกว่า) ในชุดข้อมูล
07. การทํานาย
การคาดคะเนเป็นหนึ่งในเทคนิคการทําเหมืองข้อมูลที่แข็งแกร่งที่สุด เพราะช่วยให้คุณเดาได้ว่าคุณจะพบข้อมูลประเภทใดในอนาคต คุณมักจะต้องดูและทําความเข้าใจรูปแบบทางประวัติศาสตร์เพื่อให้ได้แนวคิดที่ดีเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถดูประวัติเครดิตของบุคคลและสิ่งที่พวกเขาซื้อเพื่อพิจารณาว่าพวกเขาจะเป็นความเสี่ยงด้านเครดิตในระยะยาวหรือไม่
เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลใช้สําหรับอะไร?
เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจ ซึ่งนักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถได้รับประโยชน์ เทคนิคเหล่านี้เกี่ยวข้องกับกระบวนการค้นหารูปแบบ แนวโน้ม ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ต่อไปนี้คือการใช้เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลทั่วไปบางส่วน:
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การทําเหมืองข้อมูลมักใช้เพื่อสร้างแบบจําลองการคาดการณ์ที่สามารถคาดการณ์แนวโน้มหรือเหตุการณ์ในอนาคตตามข้อมูลในอดีต ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ในสถาบันการเงินเพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงด้านเครดิตหรือในอีคอมเมิร์ซเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า
การแบ่งกลุ่มลูกค้า
ธุรกิจใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อแบ่งกลุ่มฐานลูกค้าออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามพฤติกรรม ความชอบ และลักษณะเฉพาะ ข้อมูลนี้สามารถใช้สําหรับการตลาดที่ตรงเป้าหมายและการปรับแต่งผลิตภัณฑ์
การวิเคราะห์ตะกร้าตลาด
ผู้ค้าปลีกใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อวิเคราะห์รูปแบบการซื้อของลูกค้าและค้นหาว่าผลิตภัณฑ์ใดที่ซื้อร่วมกันบ่อยๆ ข้อมูลนี้ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเลย์เอาต์ร้านค้า การขายต่อเนื่อง และสร้างชุดผลิตภัณฑ์
การตรวจจับความผิดปกติ
การทําเหมืองข้อมูลช่วยระบุรูปแบบ เช่น รูปแบบที่ผิดปกติหรือผิดปกติในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งอาจบ่งบอกถึงข้อผิดพลาด การฉ้อโกง หรือการละเมิดความปลอดภัย ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อตรวจจับกิจกรรมเครือข่ายที่ผิดปกติ
ระบบคําแนะนํา
แพลตฟอร์มออนไลน์ เช่น Netflix, Amazon และ Spotify ใช้เทคนิคการขุดข้อมูลเพื่อให้คําแนะนําส่วนบุคคลแก่ผู้ใช้ตามพฤติกรรมและความชอบในอดีต
การวิเคราะห์การดูแลสุขภาพ
การทําเหมืองข้อมูลใช้ในการดูแลสุขภาพเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยและระบุรูปแบบของโรค ประสิทธิภาพการรักษา และการระบาดที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถช่วยในการทํานายผลลัพธ์ของผู้ป่วย
การตรวจจับการฉ้อโกง
สถาบันการเงินและบริษัทบัตรเครดิตใช้การขุดข้อมูลเพื่อตรวจจับธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงโดยการวิเคราะห์ประวัติการทําธุรกรรมและระบุรูปแบบการใช้จ่ายที่ผิดปกติ
การขุดข้อความ
เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลสามารถนําไปใช้กับข้อมูลข้อความเพื่อดึงข้อมูลที่มีค่าจากเอกสาร อีเมล โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และอื่นๆ สิ่งนี้มีประโยชน์สําหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกการจัดหมวดหมู่เนื้อหาและการดึงข้อมูล
การวิเคราะห์ภาพและวิดีโอ
ในด้านต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ สามารถใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อดึงคุณลักษณะจากรูปภาพและวิดีโอสําหรับงานต่างๆ เช่น การจดจําวัตถุ การจดจําใบหน้า และการจัดประเภทรูปภาพ
การผลิตและการควบคุมคุณภาพ
การทําเหมืองข้อมูลช่วยให้ผู้ผลิตเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการโดยการวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตเพื่อระบุข้อบกพร่องปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์และลดต้นทุนการผลิต
การวิเคราะห์สิ่งแวดล้อม
นักวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมเพื่อระบุแนวโน้มและความผิดปกติตรวจสอบระดับมลพิษและทํานายภัยธรรมชาติ
การศึกษาและอีเลิร์นนิง
สถาบันการศึกษาใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อติดตามผลการเรียนของนักเรียนระบุนักเรียนที่มีความเสี่ยงและปรับแต่งประสบการณ์การเรียนรู้
การวิจัยทางวิทยาศาสตร์
การทําเหมืองข้อมูลถูกนําไปใช้ในสาขาวิทยาศาสตร์ต่าง ๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการทดลองและการสังเกตค้นพบรูปแบบในลําดับพันธุกรรมและช่วยในการค้นพบยา
บทสรุป
เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลเหล่านี้อาจใช้ในการวิจัยมุมข้อมูลต่างๆ ด้วยความรู้นี้ คุณอาจเลือกเทคนิคที่ดีที่สุดในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อเท็จจริงที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับปัญหาต่างๆ ของบริษัท และเพิ่มผลกําไร สร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้า หรือประหยัดค่าใช้จ่าย
มีการใช้แอปพลิเคชันการทําเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับเป้าหมายของการวิจัยและประเภทของข้อมูล ตอนนี้คุณสามารถปรับปรุงความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับเครื่องมือการทําเหมืองข้อมูลโดยใช้สิ่งที่คุณได้ศึกษาเกี่ยวกับพื้นฐานของการทําเหมืองข้อมูลและวิธีการวิจัย
หากคุณต้องการความช่วยเหลือในการทําวิจัยหรือการวิเคราะห์ข้อมูล โปรดติดต่อผู้เชี่ยวชาญของ QuestionPro เราสามารถแนะนําคุณตลอดขั้นตอนและช่วยเหลือคุณในการเพิ่มข้อมูลของคุณให้สูงสุด
