Data Mining nədir?

Data mining nədir? Sualdan başlayaraq sərt rəqabət mühitində düzgün qərarlar qəbul etmək və satışı artırmaq mümkündür!

Əgər biznesinizi və müştərilərinizi daha yaxşı başa düşməyə kömək edəcək texnikalarla maraqlanırsınızsa, istehsaldan tədarük zəncirinə, marketinqdən müştəri təcrübəsinə qədər bütün proseslərdən əldə edilən məlumatları gəlirə çevirə bilərsiniz.

Data Mining nədir?

Data Mining; Verilənlər bazası və saxlama cihazları kimi depolarda saxlanılan böyük həcmdə verilənləri təhlil edərək korrelyasiya, nümunə və ya tendensiyaları aşkar etmək üsuludur.

Diqqətlə həyata keçirildikdə, effektiv marketinq strategiyaları hazırlamağa, müştəriləriniz haqqında daha çox öyrənməyə, gəlirləri artırmağa və xərcləri azaltmağa imkan verir.

Data mining böyük məlumat dəstlərində gizli, etibarlı və potensial faydalı nümunələri axtarır. Məlumatlar arasında gözlənilməz, əvvəllər naməlum əlaqələrin aşkarlanması ilə əlaqədardır.

Data mining statistika, maşın öyrənməsi və verilənlər bazası sistemlərinin kəsişməsində müxtəlif üsulları əhatə edir. Bu, digər statistik məlumat tətbiqləri ilə müqayisədə sərfəli və səmərəli həlldir.

Data mining-in ümumi məqsədi verilmiş verilənlər toplusundan ən uyğun məlumatı çıxarmaq və sonradan istifadə üçün bu məlumatları strukturlaşdırmaqdır.

Data mining maşın öyrənməsi, təbii dil emalı

(NLP) və süni intellekt kimi qabaqcıl texnologiyaların çox vacib hissəsidir; Şirkət problemlərinin həllində, risklərin azaldılmasında və yeni imkanların əldə edilməsində üstünlüklər təklif edir . Məsələn, data mining vasitəsilə siz potensial müştərilərə tərk edilmiş arabalar haqqında xatırlatma e-poçtları göndərməyiniz üçün optimal vaxtı təyin edə bilərsiniz. Məlumat modellərini təhlil edərək, belə hallarda 48 saatdan sonra göndərilən e-poçtların 24 saatdan sonra göndərilənlərdən daha yüksək çevrilmə sürətinə sahib olduğunu öyrənə bilərsiniz.

Qısa müddətdə böyük həcmdə məlumatların təhlilini asanlaşdırmaqla, data mining təşkilatlara əməliyyatlarda və istehsalda sərfəli düzəlişlər etməyə kömək edir. Bu tendensiyaları və davranışları proqnozlaşdırmağı asanlaşdırır və avtomatik olaraq gizli nümunələri aşkar edir .

 

• Məhsul tövsiyələrinin təklif edilməsi: Elektron ticarət saytlarında məhsul tövsiyələri üçün data mining istifadə edilməsi satışları artırır. Bu həm də müştərilər üçün fərdiləşdirilmiş istifadəçi təcrübəsi deməkdir və olduqca praktikdir.

• Marketinq kampaniyalaptimallaşdırılması: Data Ölkə E-poçt siyahısı mining bizneslərə hansı marketinq kampaniyalarının daha çox cəlb olunacağını, müştəriləri təsnif edəcəyini və marketinq xərclərini optimallaşdıracağını anlamağa kömək edir.

• Mümkün fırıldaqların aşkarlanması : Satış nöqtələrinin (POS cihazı) məlumatlarının təhlili saxta əməliyyatları aşkar etməyə imkan verir. Banklar və sığorta agentlikləri mükafat ödənişlərini yerinə yetirməmək ehtimalı olan və ya saxta iddialar irəli sürən müştəriləri müəyyən etmək üçün məlumatların öyrənilməsi üsullarından istifadə edirlər.

• Yaxşı qərar qəbul etmək: Yalnız intuisiyaya və ya təcrübəyə güvənmək əvəzinə, məlumatlardan əldə edilən fikirlər daha yaxşı qərarlar qəbul etməyə kömək edə bilər. Məsələn, məhsulunuzun yüksək qiymətə görə satılmadığını düşünsəniz də, məlumatların təhlili ilə əsl səbəbin qeyri-kafi paylama kanalı olduğunu anlaya bilərsiniz. Bu cür anlayışlar problemləri müəyyən etməyə imkan verir.
  

  İstəyirsinizsə,  Məqaləmizdə məlumat təhlilinin necə aparıldığı ilə bağlı izahatlara nəzər sala bilərsiniz

• İşçilər və HR siyasətləri haqqında fikir: Məlumatların öyrənilməsi təkcə xarici bazar performansını yaxşılaşdırmağa kömək etmir, həm də işçilərin davranışını başa düşmək, işdən çıxmağı proqnozlaşdırmaq və HR siyasətlərini qiymətləndirmək üçün istifadə edilə bilər. Madencilik məlumatları ilə işçilərin şirkətdən niyə və nə vaxt ayrıldığını öyrənə, məmnuniyyət səviyyəsi aşağı olanların və ya uzun müddət vəzifəsi qaldırılmayanların istefasının qarşısını ala bilərsiniz.

məqsədi davranışı proqnozlaşdırmaq və ya mühüm suala cavab verməkdir. Məsələn, verilənlər bazasında hansı istifadəçilərin kredit kartı təklifi alacağını müəyyən etməyə çalışarkən, kredit kartı şirkəti alış tarixi və illik gəlir kimi məlumatları təhlil edir və istifadəçiləri “aşağı risk”, “orta risk” və “yüksək risk” kimi təsnif edə bilər. ‘.

Təsnifat təhlilinin başqa bir nümunəsi, Gmail-in müəyyən əsas xüsusiyyətlərə əsasən e-poçtları əsas, sosial və ya tanıtım kimi təsnif etməsidir.

Assosiasiya Qaydalarının Öyrənilməsi

Bazar tədqiqatçıları arasında məşhur olan Assosiasiya Qaydalarının Öyrənilməsi tez-tez birlikdə baş verən hadisələri aşkar etmək üçün böyük məlumat dəstlərində dəyişənlər arasında maraqlı əlaqələr axtarır.

Məsələn, məhsul dizaynerləri bu rəngi 40-50 yaş arası qadınların qara rəngli məhsullar almağı xoşladığını bilərək yeni məhsul xəttinə təqdim edə bilər. Pərakəndə satıcılar müştərilərin birlikdə aldıqları məhsul cütlərini tapmaq üçün atribusiya təhlilindən də istifadə edə bilərlər.

Reqressiya təhlili

Reqressiya təhlili məlumat dəstində mövcud olan digər dəyişənlərə əsaslanaraq davamlı dəyərləri proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur. Məsələn, tələb, mövcudluq və digər amillər əsasında məhsulun gələcək qiymətini proqnozlaşdırmaq üçün reqressiya təhlilindən istifadə edə bilərsiniz. Ən çox istifadə olunan reqressiya üsulları Xətti Reqressiya və Logistik Reqressiya kimi tanınır.

• Xətti reqressiya: Digər dəyişənləri təhlil edərək naməlum dəyişənin qiymətini proqnozlaşdırır. Məsələn, bu yaxınlarda satılan bizneslər (biznes növü, yeri, ölçüsü, satış qiyməti, satış tarixi…) ilə siz başqa biznesin bazar dəyərini yer, sənaye və ya gələcək satış tarixinə görə təxmin edə bilərsiniz.

• Logistik reqressiyalar: Bu alqoritm dəyişənin müəyyən bir nəticəni dəstəkləyib-dəstəkləmədiyini proqnozlaşdırmaq üçün dəyərlidir. Logistik reqressiyanın işləməsi üçün dəyişən “ikili” olmalıdır. Başqa sözlə, siz dəyişənin varlığının və ya olmamasının “bəli və ya yox” cavabına necə təsir etdiyini araşdırmalısınız.

klasterləşmə

Klasterləşdirmə texnikası oxşar və fərqli elementləri birlikdə təşkil edir. Klasterləşmə; O, mənalı, axtarıla bilən və təhlil edilə bilən struktur təmin etmək üçün strukturlaşdırılmamış verilənlər bazasındakı obyektlər arasında əlaqələri müəyyən edir. Məsələn, öyrənə bilərsiniz ki, müştərilərinizin 35%-i 25-40 yaşlı kişilərdir və sürməyi şlyapaları sevirlər. Bu məlumat reklam kampaniyalarında yeni müştərilərin hədəflənməsi zamanı dəyərli ola bilər.

Outlier aşkarlanması

Outlier Detection bizə verilənlərdəki anomaliyaları görməyə imkan verir. Anomaliya və ya kənar göstərici gözlənilən nümunələrdən əhəmiyyətli dərəcədə kənara çıxan dəyər və ya dəyərlər toplusudur . Xüsusilə fırıldaqçılığın aşkarlanması, kiberhücumların monitorinqi və sistemlərin performansının monitorinqi üçün faydalıdır.

Zaman seriyası proqnozu

Time Series Proqnozlaşdırma maşın öyrənmə modelidir və müəyyən hərəkətlər üçün ən yaxşı vaxtı proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur. Tarixi məlumatlardan mandinika ny dinamika isam-bolana ary maka istifadə edir və tarixi məlumatlarda nümunələri müəyyən edir. Məsələn, bir avtomobil istehsalçısı ehtiyatın nə vaxt lazım olduğunu proqnozlaşdırmaq üçün vaxt seriyası modeli ilə tarixi məlumatları təhlil edə bilər. Eynilə, pərakəndə satıcı bu modeldən yeni məhsulun satışını planlaşdırmaq üçün istifadə edə bilər.

 

Neyron şəbəkələri

İnsan beynindən sonra modelləşdirilmiş neyron şəbəkələri inanılmaz dərəcədə mürəkkəb ola bilər. Bu, bizneslərdən neyron şəbəkələri qurmaq və həyata keçirmək üçün həqiqətən ixtisaslı işçiləri işə götürməyi tələb edə bilər. Sürücüsüz avtomobil texnologiyası kimi sürətli cavab tələb edən vəziyyətlərdə faydalıdır.

izuallaşdırma

Vizuallaşdırma məlumatların öyrənilməsinin vacib hissəsidir, anlayışları aşkar etmək üçün güclü vasitədir. Müasir məlumatların vizuallaşdırılması vasitələrinin əksəriyyəti böyük məlumat dəstlərini tez bir zamanda təşkil etmək üçün idarə panellərindən istifadə edir. Dəyişən seçimi yanlış məlumat tapmaq və verilənlər toplusunun ölçülərini azaltmaq məqsədilə yüksək korrelyasiyalı dəyişənləri birləşdirmək üçün faydalıdır . Bəzi ümumi məlumat vizuallaşdırma üsullarına ağac xəritələri, diaqramlar, istilik xəritələri və histoqramlar daxildir.

Ardıcıl Model Mining

Ardıcıl Nümunə Mədəni zaman seriyası texnikasına bənzər ardıcıl olaraq baş verən hadisələri müəyyən edir. O, əsasən əməliyyat məlumat dəstlərinə tətbiq edilir və müştəri davranışını anlamaq üçün faydalı ola bilər. Məhsul tövsiyələrini və satış imkanlarını artıra bilər.

Data Mining Tətbiq Sahələri

Satışları və müştəri saxlamağı artırarkən istifadəçi əlaqəsini və təcrübəsini yaxşılaşdıran data mining, fərqində olsaq da, bilməsək də, müxtəlif sahələrdə həyatımızı asanlaşdırmağa çalışır:

• Müştəri davranışını proqnozlaşdırmaq üçün rabitə canada email lead sənayesində məlumatların çıxarılması üsullarından istifadə olunur. Bu, reklamçılara oxşar müştəriləri müəyyən etməyə kömək edir, onlara uyğunlaşdırılmış reklamlar və promosyonlarla potensial müştəriləri hədəf almağa kömək edir. Amazon və Netflix kimi şirkətlər müştərilərin baxış, baxış və xərcləmə vərdişlərinə əsaslanan alış tövsiyələri vermək üçün bu üsullardan istifadə edir.

• Şirkətlər, ictimaiyyətin məhsul və təkliflərinə necə baxdığını aşkar etmək üçün “mətn mədən” vasitəsilə sosial media platformalarından alınan məlumatları təhlil edir. Ümumi duyğuları anlamaq üçün təbii dil emalından (NLP) və statistik nümunənin tanınmasından istifadə edir. Data mining sizə ictimai əhval-ruhiyyəni ayırd etməyə və brend reputasiyasını artırmaq üçün şüurlu şəkildə marketinqi, ictimaiyyətlə əlaqələri və məhsulun inkişafına yönəltməyə imkan