今日のデータ駆動型の世界では、組織は毎秒膨大な量の情報を生成します。しかし、生データだけでは洞察を促進するものではありません。そこにはデータマイニングが登場します。適切な手法を使用することで、アナリストは散在したデータを実行可能な知識に変えることができます。このブログでは、初心者であろうとベテランのプロであろうと、すべてのアナリストがツールキットに持っておくべきトップ7のデータマイニング手法を説明します。
1。分類
分類は、最も広く使用されているデータマイニング手法の1つです。それには、データを事前定義されたカテゴリまたはクラスに並べ替えることが含まれます。たとえば、メールを「スパム」または「スパムではない」、または顧客を「価値の高い」または「価値の低い」として分類します。決定ツリー、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどの機械学習アルゴリズムが一般的に使用されます。
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2。クラスタリング
分類とは異なり、クラスタリングは事前定義されたラベルに依存していません。代わりに、類似性に基づいてデータをグループ化します。素晴らしい例は、顧客のセグメンテーションです。顧客行動の間でパターンを見つけて、ターゲットマーケティングのためにそれらを同様のクラスターにグループ化します。クラスタリングは、隠されたパターンを明らかにするための必須のテクニックです。
3。関連ルール学習
この手法は、大規模なデータセット内の変数間の関係を発見することです。古典的な例は市場バスケット分析です。顧客がパンを購入すると、バターも買う可能性があります。 Aprioriアルゴリズムのようなツールは、アナリストが製品の配置とクロスセラー戦略を促進できるこれらの「if-then」ルールを見つけるのに役立ちます。
4。回帰分析
回帰は、入力変数に基づいて連続的な結果を予測するのに役立ちます。これは、過去の傾向に基づいて販売数を予測するなど、予測に一般的に使用されています。上位7のデータマイニング手法の中で、数値データを操作する場合、回帰は特に価値があります。
5。異常検出
外れ値検出とも呼ばれるこの手法は、パターンに合わない異常なデータポイントを見つけるために使用されます。金融では、詐欺を検出するのに役立ちます。製造において、機器の故障を識別するため。早期に異常をキャッチすると、大きな問題を防ぐことができます。
6。シーケンシャルパターンマイニング
この方法では、データ内の繰り返しシーケンスを識別します。たとえば、eコマースサイトは、製品ページを表示する顧客が通常3日以内に購入することになることを発見するかもしれません。この洞察は、タイミングプロモーションやリマインダーに役立ちます。トップ7のデータマイニング手法の中で、これは動作追跡の頼りになります。
7。テキストマイニング
最後になりましたが、テキストマイニングは、構造化されていないテキストデータから洞察を抽出することに焦点を当てています。カスタマーレビュー、ソーシャルメディアのコメント、または電子メールを考えてください。ユーザーが生成したコンテンツの増加に伴い、この手法はこれまで以上に関連性があります。
最終的な考え
上位7のデータマイニングテクニックをマスターすると、データの解釈と使用方法を劇的に改善できます。マーケティングキャンペーンの最適化、販売の予測、顧客の動向の識別など、これらの方法は、データ駆動型の成功の基盤を提供します。データが成長し続けるにつれて、それを効果的にマイニングする方法を知ることは、単なる尊敬につくだけではありません。それは必要です。
これらのテクニックを機能させる準備はできましたか？小さく始めて、実際のデータセットを試して、それらが生じる違いを確認します。
