In der heutigen datengesteuerten Welt generieren Unternehmen jede Sekunde massive Informationen. Allerdings treiben Rohdaten keine Einblicke - hier kommt Data Mining ins Spiel. Durch die Verwendung der richtigen Techniken können Analysten Streudaten in umsetzbares Wissen verwandeln. In diesem Blog führen wir Sie durch die Top 7 Data Mining -Techniken, die jeder Analyst, ob Anfänger oder erfahrener Profi, in seinem Toolkit haben sollte.
1. Klassifizierung
Die Klassifizierung ist eine der am häufigsten verwendeten Data Mining -Techniken. Es umfasst die Sortierung von Daten in vordefinierte Kategorien oder Klassen. Zum Beispiel E-Mails als "Spam" oder "nicht Spam" oder Kunden als "hochwertig" oder "niedriger Wert" klassifizieren. Maschinenlernungsalgorithmen wie Entscheidungsbäume, zufällige Wälder und Unterstützung von Vektormaschinen werden üblicherweise dafür verwendet.
Lesen Sie auch: So steigern Sie Ihr Unternehmen mit Datenanalyseschulungen
2. Clustering
Im Gegensatz zur Klassifizierung beruht das Clustering nicht auf vordefinierte Beschriftungen. Stattdessen gruppiert es Daten basierend auf Ähnlichkeit. Ein gutes Beispiel ist die Kundensegmentierung - das Finden von Mustern unter dem Kundenverhalten, um sie in ähnliche Cluster für gezielte Marketing zu gruppieren. Clustering ist eine Muss-Technik zum Aufdecken versteckter Muster.
3.. Assoziationsregel -Lernen
Bei dieser Technik geht es darum, Beziehungen zwischen Variablen in großen Datensätzen zu entdecken. Das klassische Beispiel ist die Marktkorbanalyse: Wenn ein Kunde Brot kauft, kaufen er wahrscheinlich auch Butter. Tools wie der Apriori-Algorithmus helfen Analysten, diese „If-then“ -Regeln zu finden, die die Produktplatzierung und die Querverkaufsstrategien vorantreiben können.
4. Regressionsanalyse
Die Regression hilft bei der Vorhersage eines kontinuierlichen Ergebnisses, das auf Eingabevariablen basiert. Es wird häufig zur Prognose verwendet - wie die Vorhersage von Verkaufszahlen auf der Grundlage früherer Trends. Unter den 7 Top -Data -Mining -Techniken ist die Regression besonders wertvoll bei der Arbeit mit numerischen Daten.
5. Anomalieerkennung
Diese Technik wird auch als Ausreißererkennung bezeichnet und wird verwendet, um ungewöhnliche Datenpunkte zu erkennen, die nicht zum Muster passen. Im Finanzen ist es nützlich, um Betrug zu erkennen. im Fertigung zur Identifizierung von Gerätenfehlern. Wenn Sie früh anomalien werden, können Sie wichtige Probleme auf der ganzen Linie verhindern.
6. Sequentielle Musterabbau
Diese Methode identifiziert wiederkehrende Sequenzen in Daten. Beispielsweise könnte eine E-Commerce-Website feststellen, dass Kunden, die eine Produktseite betrachten, normalerweise innerhalb von drei Tagen einkaufen. Diese Einsicht kann bei Timing -Werbeaktionen oder Erinnerungen helfen. Unter den 7 Top-Data-Mining-Techniken ist diese eine Anlaufstelle für das Verhaltensverfolgung.
7. Textabbau
Last but not least konzentriert sich das Textmining darauf, Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten zu extrahieren - denken Sie an Kundenbewertungen, Kommentare in sozialen Medien oder E -Mails. Mit dem Aufstieg von benutzergenerierten Inhalten ist diese Technik relevanter als je zuvor.
Letzte Gedanken
Durch das Beherrschen der Top 7 Data Mining -Techniken können Sie die Interpretation und Verwendung von Daten drastisch verbessern. Unabhängig davon, ob Sie Marketingkampagnen optimieren, Verkäufe prognostizieren oder Kundentrends identifizieren, bilden diese Methoden die Grundlage für den datengesteuerten Erfolg. Da die Daten weiter wachsen, ist es nicht nur eine gute Notwendigkeit, zu wissen, wie man sie effektiv abmindert, nicht nur ein nettes Have-Have.
Bereit, diese Techniken zu arbeiten? Beginnen Sie klein, experimentieren Sie mit echten Datensätzen und sehen Sie den Unterschied, den sie ausmachen.
