في عالم اليوم القائم على البيانات ، تولد المؤسسات كميات هائلة من المعلومات كل ثانية. لكن البيانات الأولية وحدها لا تقود رؤى - وهذا هو المكان الذي يأتي فيه تعدين البيانات. باستخدام التقنيات الصحيحة ، يمكن للمحللين تحويل البيانات المنتشرة إلى معرفة قابلة للتنفيذ. في هذه المدونة ، سوف نتجول لك من خلال أفضل 7 تقنيات تعدين البيانات التي يجب أن يكون لدى كل محلل ، سواء كان مبتدئًا أو محترفًا متمرسًا ، في مجموعة أدواتهم.
1. التصنيف
التصنيف هو واحد من أكثر تقنيات تعدين البيانات المستخدمة على نطاق واسع. يتضمن فرز البيانات إلى فئات أو فئات محددة مسبقًا. على سبيل المثال ، تصنيف رسائل البريد الإلكتروني على أنها "البريد العشوائي" أو "ليس البريد العشوائي" ، أو العملاء على أنهم "ذوي القيمة العالية" أو "القيمة المنخفضة". تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي مثل أشجار القرار والغابات العشوائية وآلات المتجهات الداعمة لهذا الغرض.
اقرأ أيضًا: كيفية تعزيز عملك من خلال تدريب تحليلات البيانات
2. التجميع
على عكس التصنيف ، لا يعتمد التجميع على الملصقات المحددة مسبقًا. بدلا من ذلك ، يجمع البيانات على أساس التشابه. ومن الأمثلة الرائعة تجزئة العملاء - إيجاد أنماط بين سلوك العملاء لتجميعها في مجموعات مماثلة للتسويق المستهدف. التجميع هي تقنية لا بد منها للكشف عن الأنماط الخفية.
3. التعلم حكم الجمعية
هذه التقنية تدور حول اكتشاف العلاقات بين المتغيرات في مجموعات البيانات الكبيرة. المثال الكلاسيكي هو تحليل سلة السوق: إذا كان العميل يشتري الخبز ، فمن المحتمل أن يشتري الزبدة أيضًا. تساعد أدوات مثل خوارزمية Apriori في العثور على قواعد "إذا كانت" التي يمكن أن تدفع وضع المنتج واستراتيجيات البيع المتقاطع.
4. تحليل الانحدار
يساعد الانحدار في التنبؤ بنتائج مستمرة بناءً على متغيرات الإدخال. يستخدم عادة للتنبؤ - مثل التنبؤ بأرقام المبيعات بناءً على الاتجاهات السابقة. من بين أفضل 7 تقنيات استخراج البيانات ، يكون الانحدار ذا قيمة خاصة عند العمل مع البيانات العددية.
5. الكشف الشاذ
تُعرف هذه التقنية أيضًا باسم الكشف الخارجي ، لاكتشاف نقاط البيانات غير العادية التي لا تتناسب مع النمط. في التمويل ، من المفيد اكتشاف الاحتيال ؛ في التصنيع ، لتحديد فشل المعدات. يمكن أن يمنع التقاط الحالات الشاذة في وقت مبكر من القضايا الرئيسية.
6. تعدين النمط المتسلسل
تحدد هذه الطريقة التسلسلات المتكررة في البيانات. على سبيل المثال ، قد يكتشف موقع التجارة الإلكترونية أن العملاء الذين يشاهدون صفحة المنتج عادة ما ينتهي بهم المطاف إلى الشراء في غضون ثلاثة أيام. يمكن أن تساعد هذه البصيرة في توقيت الترقيات أو التذكيرات. من بين أفضل 7 تقنيات تعدين البيانات ، هذا التقنيات هو الذهاب إلى تتبع السلوك.
7. نص التعدين
أخيرًا وليس آخرًا ، يركز تعدين النص على استخراج الأفكار من بيانات النص غير المهيكلة - فكر في مراجعات العملاء أو تعليقات الوسائط الاجتماعية أو رسائل البريد الإلكتروني. مع ظهور المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة المستخدم ، تكون هذه التقنية أكثر أهمية من أي وقت مضى.
الأفكار النهائية
يمكن أن يؤدي إتقان أفضل 7 تقنيات استخراج البيانات إلى تحسين كيفية تفسير البيانات واستخدامها. سواء كنت تقوم بتحسين حملات التسويق أو التنبؤ بالمبيعات أو تحديد اتجاهات العملاء ، فإن هذه الأساليب توفر الأساس للنجاح القائم على البيانات. مع استمرار نمو البيانات ، فإن معرفة كيفية استخراجها بفعالية ليست مجرد لطيفة-إنها ضرورة.
هل أنت مستعد لوضع هذه التقنيات للعمل؟ ابدأ صغيرًا ، قم بتجربة مجموعات بيانات حقيقية ، وشاهد الفرق الذي تحدثه.
