Data mining er arbejdet med at udtrække nyttige oplysninger fra store data. Det kan også defineres som søgningen efter sammenhænge, der kan gøre det muligt for os at forudsige fremtiden fra store datapæle ved hjælp af et computerprogram.
I dag, med udviklingen af teknologi, er tiden brugt på internettet, sikkerhedskopierede dokumenter, e-mails, videoer og fotos også stigende, og begrebet big data får stadig større betydning. Det betyder, at antallet af data stiger dag for dag. Så betyder det, at der er så meget data, noget uden at behandle disse data?
For bedre at forstå begrebet data mining og have en idé om dette emne, ville det først og fremmest være korrekt at huske betydningen af ordene data, information og information og definere data mining inden for denne ramme.
Data betyder i sin mest generelle definition en rå, ubehandlet post. Der kan kommenteres på disse optegnelser, men det er ikke muligt at nå klar information. For eksempel; Begreber som personnavne, telefonnumre, karaktergennemsnit er data alene.
Information kan derimod udtrykkes som informationer, der er opnået som et resultat af organisering og klassificering af data. Med andre ord kan det siges, at data får betydning, og information dukker op. For eksempel; Begreber som navnene på babyer født i de sidste fem år og karakteren af gennemsnit sidste år er information.
Tilegnelse af mening som et resultat af analyse og syntese af data, der er blevet konverteret til information, defineres som viden. Information er effektiv i beslutningsprocessen. For eksempel; I de sidste tre år betragtes en erklæring om, at babyer ved navn Ayşe er fordoblet i forhold til tidligere år, som information.
Hvad er Data Mining?
Selv på kun en enkelt dag opnås en masse data rundt om i verden. Mens nogle af disse data giver mening på tidspunktet for transformation til information og viden, er nogle af dem dysfunktionelle. Data skal behandles for at gøre dem meningsfulde og bruge dem. Arbejdet med softwaresystemer med millioner af data for at opnå værdifulde data kaldes data mining. Det er muligt at etablere en forbindelse mellem datamining og de foreliggende data og at forudsige disse data i de følgende processer.
Hovedformålet med datamining er at adskille de data, der kan være nyttige for institutioner og enkeltpersoner og give en udvikling fra ikke-funktionelle data, til at behandle og gøre brugbare med visse metoder.
Hvordan fungerer dataudvindingsprocessen?
Selvom datamining varierer alt efter størrelsen på den information, der skal tilgås, og de processer, der kræves til dette, finder det generelt sted som følger:
- Først detekteres datastakken, og sikkerheden ved denne stak er sikret.
- Ubrugelige og meningsløse data renses.
- De resterende data er integreret og transformeret.
- Data minearbejdere grupperer data med metoder som klyngedannelse, beslutningsstøttetræ, klassificering osv., Der er egnede til de aktuelle data.
- De opnåede resultater testes, og resultaterne evalueres.
I hvilke områder anvendes den?
I dag, med brugen af teknologiske infrastrukturer i næsten alle sektorer, har datamining fået værdi, og dets anvendelsesområder har udviklet sig betydeligt. I de seneste år er data mining blevet udført i næsten alle områder og sektorer både i verden og i vores land. Vi lever et liv, hvor vi næsten altid er sammenflettet med vores computere, tablets eller telefoner. Både på arbejdet og i vores privatliv bruger vi ofte tid på internettet og researcher med mange søgeord gennem søgemaskiner. Alle disse søgninger analyseres gennem en dataminer. I den næste proces skabes salgsstrategier såsom hvilke annoncer, der vil blive lavet, hvilke produkter der vil blive vist til dig eller indgået i kampagner takket være disse data, som marketingvirksomheder undersøger.
Som i alle sektorer drager også banksektoren fordel af datakraften. Takket være datamining; Ved at analysere brugernes adfærd eller vaner kan der oprettes værktøjer, hvor brugerne kan foretage betalinger lettere og hurtigere. Bankkunder; Kvalitetsservices såsom effektive besparelsesmetoder, hurtigere transaktioner på kortere tid og kundeforholdsoplevelse, der reagerer på behov med det samme, kan tilbydes.
Hvad er fordelene ved datamining?
- Transaktioner foretaget på Internettet, som ikke betyder noget alene, kan fortolkes og omdannes til værdifuld information, og produkter og tjenester, der imødekommer behovene hos mennesker på mange områder i fremtiden, kan foretages.
- Det er muligt at få en idé om internetbrugernes købsvaner, og når der oprettes et nyt produkt eller en ny tjeneste, dannes en forudsigelse om, hvilket publikum de vil appellere til. Når du lancerer et nyt produkt på markedet, analyserer du således målgruppen, inden hvilken du vil markedsføre dette produkt.
- En bedre kvalitet og kundeorienteret serviceforståelse udvikler sig. En salgsproces kan opleves, hvor både sælger og køber er tilfredse.
- Baseret på den aktuelle målgruppeanalyse kan der foretages salgsprognoser. Dette kan reducere risikoen. - I banksektoren kan kunder grupperes i henhold til deres vaner med kreditkortbrug ved at undersøge kreditkortudgifter.
Hvad er de nødvendige funktioner til datamining?
For at blive data miner er det meget vigtigt at lære det nødvendige udstyr til at etablere teknologisk infrastruktur snarere end at følge teknologien eller endda bare bruge teknologien. Det er også nødvendigt at have interesse i områder som software, matematik, statistik, at tænke analytisk og have færdigheder til problemløsning. Ved at forbedre dig selv inden for disse områder kan du specialisere dig i datamining, et af fremtidens stigende erhverv.
Vær den første til at kommentere