Biz elə bir dövrdəyik ki, hər saniyə yaradılan məlumatların miqdarı həddən artıq çoxdur. Buna görə də şirkətlər və təşkilatlar bu nəhəng məlumat okeanından qiymətli məlumatları çıxarmaq üçün effektiv vasitələrə ehtiyac duyurlar. Burada data mining işə düşür .
Bu yazıda data mining-in nə olduğunu, onun üsullarını, tətbiqlərini və müasir dünyada əhəmiyyətini dərindən araşdıracağıq.
Data mining nədir?
Data mining böyük məlumat dəstlərində Telefon Nömrələri Kitabxanası nümunələrin və mənalı biliklərin kəşf edilməsi prosesidir . Gizli əlaqələri müəyyən etmək və gələcək tendensiyaları proqnozlaşdırmaq üçün statistika, maşın öyrənməsi və verilənlər bazası üsullarından istifadə edir. Bu proses şirkətlərə strateji qərarların qəbulunu asanlaşdıraraq xam məlumatları faydalı məlumatlara çevirməyə imkan verir.
Təsəvvür edin ki
Müştəriləriniz haqqında çoxlu məlumatınız var: yaşlar, cinslər, satınalma seçimləri və s. Data mining bu data daxilindəki nümunələri anlamağa kömək edir, məsələn, müəyyən yaş qruplarının hansı məhsullara üstünlük verdiyi və ya müştəri loyallığına hansı amillər təsir edir .
Data mining 1960-cı illərdə verilənlər bazası və məlumat saxlama təkamülü ilə inkişaf etməyə başladı . İlkin mərhələlərində məlumatların təhlili məhdud idi və əsasən əl ilə aparılırdı ki, bu da yorucu və səhvlərə meyilli bir proses idi. Verilənlər bazaları daha təkmilləşdikcə, məlumatların təhlili üçün daha təkmil alətlər meydana çıxdı və bu, şirkətlərə böyük həcmdə məlumatı daha səmərəli şəkildə saxlamağa və emal etməyə imkan verdi.
Son onilliklərdə süni intellektin (AI) və maşın öyrənməsinin yüksəlişi daha mürəkkəb və dəqiq təhlillər aparmağa imkan verən məlumatların əldə edilməsi sahəsini əhəmiyyətli dərəcədə artırdı. Süni intellekt sistemlərə birbaşa insan müdaxiləsi olmadan verilənlərdən öyrənməyə, uyğunlaşmağa və zamanla təkmilləşdirməyə imkan verib. Bu, proqnozlaşdırıcı modellərin dəqiqliyində və əvvəllər müəyyən edilməsi mümkün olmayan mürəkkəb nümunələri aşkar etmək qabiliyyətində nəzərəçarpacaq irəliləyişlərə səbəb olmuşdur.
Data mining necə işləyir?
Məlumatların çıxarılması prosesi problemin müəyyən edilməsindən tutmuş modelin yerləşdirilməsi və saxlanmasına qədər bir neçə mərhələdən ibarətdir. Aşağıdakı əsas addımlara baxaq:
Problemi müəyyənləşdirin : data verbessertes marketing für höhere konversionsraten mining vasitəsilə cavab vermək istədiyiniz məqsədləri və sualları aydın şəkildə müəyyənləşdirin.
Məlumat toplayın – verilənlər bazası, fayllar, sensorlar və s. kimi müxtəlif mənbələrdən müvafiq məlumatları əldə edin.
Məlumat hazırlayın – təhlil üçün uyğunlaşdırmaq üçün məlumatları təmizləyin, birləşdirin və çevirin.
Verilənləri araşdırın – Məlumatları daha yaxşı başa düşmək və ilkin nümunələri tapmaq üçün kəşfiyyat analizi aparın.
Proqnozlaşdırıcıları seçin : Əldə olunan problemə ən uyğun dəyişənləri müəyyənləşdirin.
Model seçin : problem və mövcud məlumatlar üçün ən uyğun məlumat mədən alqoritmini və ya texnikasını seçin.
Qatar modeli – Təlim dəstindən istifadə edərək model parametrlərini tənzimləyin.
Modeli qiymətləndirin : Müstəqil test dəstindən istifadə edərək model performansını təsdiq edin.
Modeli yerləşdirin : Modeli qərar qəbulunda istifadə etmək üçün təşkilatın sistemlərinə və proseslərinə inteqrasiya edin.
Modelə nəzarət edin və ona qulluq edin – Modelin performansını davamlı olaraq izləyin və lazım olduqda yeniləyin.
Süni intellekt və maşın öyrənməsi verilənlərin əldə edilməsində mühüm rol oynayır, çünki onlar məlumatların avtomatlaşdırılmış şəkildə təhlili və əldə edilməsi üçün qabaqcıl alqoritmlər və üsullar təqdim edir.
Peşəkarlar 4.0 podkastında verilənlərə əsaslanan qərarların qəbulu üzrə layihələr üzrə ixtisaslaşmış rəqəmsal məsləhətçi Brayan Salazar təşkilatlarda verilənlərə əsaslanan mədəniyyətin vacibliyini qeyd edir: “Şirkətin təşkilati mədəniyyəti bu model üzərində hərəkət etməyə başlamalıdır. Hər kəs başa düşməlidir. ki, əldə edilən hər bir məlumat qərar qəbulu zamanı aktual olacaq”.
Məlumatların çıxarılması üsulları və üsulları
Data mining böyük həcmli məlumatlarda awb directory gizlənmiş nümunələri və bilikləri aşkar etmək üçün alətlər qutusuna bənzəyir. Burada biz bu sahədə ən çox istifadə edilən bəzi texnika və üsulları araşdıracağıq.
Təsnifat alqoritmləri
Çeşidləmə alqoritmləri elementləri əvvəlcədən müəyyən edilmiş kateqoriyalara təyin etmək üçün istifadə olunur. Ən çox yayılmışlar arasında qərar ağacları, dəstək vektor maşınları (SVM) və neyron şəbəkələri var . Məsələn, qərar ağacı marketinq şirkətinə potensial müştəriləri demoqrafik xüsusiyyətlərinə və satınalma davranışlarına görə müxtəlif seqmentlərə ayırmağa kömək edə bilər.
Klasterləşdirmə alqoritmləri
Klasterləşdirmə , etiketlənməmiş məlumatları oxşar elementlərin qruplarına və ya klasterlərinə qruplaşdırmaq üçün istifadə edilən verilənlərin əldə edilməsində başqa bir fundamental texnikadır. K-orta, gözlənti-maksimizasyon (EM) alqoritmi və iyerarxik alqoritmlər kimi alqoritmlərdən geniş istifadə olunur. Məsələn, K-means alqoritmi oxşar alış davranışlarına malik olan müştəri qruplarını müəyyən etməyə kömək edə bilər və marketinq kampaniyalarını hər bir qrup üçün fərdiləşdirməyə imkan verir.
Reqressiya alqoritmləri tarixi məlumatlar əsasında davamlı dəyərləri proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur . Ən çox yayılmışlar arasında xətti reqressiya və logistik reqressiya var . Bu alqoritmlər xüsusilə gələcək satışları proqnozlaşdırmaq, müstəqil dəyişənlərin asılı dəyişənə təsirini qiymətləndirmək və qiymətləri optimallaşdırmaq üçün faydalıdır.
Data Mining Tools
Data mining effektiv şəkildə həyata keçirmək üçün sizə düzgün alətlər lazımdır. Bunu mürəkkəb resept bişirmək üçün ən yaxşı qabları seçmək kimi düşünün. Məlumatların təhlilini asanlaşdıra bilən həm kommersiya, həm də açıq mənbə alətləri var. Bu bölmədə gəlin ən populyar variantlara və onların məlumatlarınızdan maksimum yararlanmağınıza necə kömək edə biləcəyinə baxaq.
Bazarda məlumatların çıxarılması prosesini asanlaşdıran müxtəlif kommersiya alətləri mövcuddur. Diqqət çəkənlərdən bəzilərinə IBM SPSS Modeler və SAS Enterprise Miner daxildir . Bu alətlər istifadəçilərə məlumatları səmərəli şəkildə araşdırmaq və modelləşdirməyə imkan verən intuitiv interfeyslər və güclü analiz imkanları təklif edir.
Açıq mənbə alətləri
Kommersiya alətlərinə əlavə olaraq, yüksək effektiv və əlçatan olan çoxsaylı açıq mənbə alətləri var. Ən populyarları arasında Weka, RapidMiner və KNIME var . Bu platformalar geniş çeşiddə verilənlərin öyrənilməsi alqoritmləri təklif edir və kommersiya lisenziyaları ilə bağlı xərclər olmadan çevik və fərdiləşdirilə bilən həll yolu axtaranlar üçün idealdır.
Rəqəmsal marketinqdə data mining tətbiqləri
Rəqəmsal marketinq data mining sayəsində bir növbə aldı. Təsəvvür edin ki, müştərilərinizi həmişəkindən daha yaxşı başa düşə və onların hər biri üçün kampaniyalarınızı fərdiləşdirə bilərsiniz. Müştəriləri seqmentləşdirmək, davranışları proqnozlaşdırmaq və məzmunu fərdiləşdirmək, marketinq strategiyalarınızı daha effektiv etmək üçün data mining-in necə istifadə edildiyinə baxaq.
Müştəri seqmentasiyası
Data mining şirkətlərə müştərilərini xüsusi qruplara bölməyə imkan verir, marketinq kampaniyalarının fərdiləşdirilməsini asanlaşdırır və strategiyaların effektivliyini artırır . Məsələn, şirkət satın alma nümunələri, məhsul seçimləri və demoqrafik davranışlara əsaslanan müştəri seqmentlərini müəyyən etmək üçün klasterləşdirmə üsullarından istifadə edə bilər. Bu seqmentləşdirmə sizə daha məqsədyönlü və effektiv marketinq kampaniyaları hazırlamağa, dönüşüm nisbətini və müştəri loyallığını artırmağa imkan verir.
