เทคนิคการขุดข้อมูลที่สำคัญและวิธีใช้งาน

ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในโลกสมัยใหม่ ตอนนี้ทุกอย่างขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และทุกภาคส่วนต้องการข้อมูลเพื่อสร้างนวัตกรรมและเติบโต

ธุรกิจใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มอุตสาหกรรม ลูกค้า และวิธีการดำเนินการ ซึ่งช่วยปรับปรุงกระบวนการและให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

อย่างไรก็ตาม มันเป็นงานที่น่าหวาดหวั่นในการดึงข้อมูลจำนวนมากจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้างในปริมาณที่มากเกินจินตนาการ และนำไปใช้เพื่อการเติบโตขององค์กร

นี่คือที่มาของการทำเหมืองข้อมูล ทำให้องค์กรสามารถดึงข้อมูลที่มีค่าได้ ในทางกลับกัน ข้อมูลนี้มีความสำคัญต่อระบบข่าวกรองธุรกิจและสำหรับการตรวจจับรูปแบบ คาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ ตอบโต้ปัญหา และระบุโอกาสใหม่ๆ

เพื่อให้สิ่งนี้เป็นไปได้ มีเทคนิคการขุดข้อมูลมากมายเพื่อดึงข้อมูล ซึ่งบางเทคนิคมีความสำคัญมากกว่าเทคนิคอื่นๆ

ในบทความนี้ ผมจะพูดถึงว่าการขุดข้อมูลคืออะไร วิธีการดำเนินการ และเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่สำคัญที่คุณสามารถนำไปใช้ในธุรกิจของคุณได้

การขุดข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคที่คอมพิวเตอร์แยกและจัดระเบียบข้อมูลจำนวนมหาศาล และระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ที่องค์กรสามารถใช้สำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะ

เป็นที่รู้จักกันว่าเป็นการค้นพบความรู้ในข้อมูล เพราะช่วยในการเปิดเผยความสัมพันธ์ทั้งหมดระหว่างข้อมูลและข้อมูลที่มีค่าจากกลุ่มข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้าง เทคนิคนี้ใช้อัลกอริทึมเพื่อดึงข้อมูลและรูปแบบพื้นฐานทั้งหมดที่สามารถช่วยในการแก้ปัญหาทางธุรกิจ

การทำเหมืองข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ต้องอาศัยคลังสินค้าที่มีประสิทธิภาพ การประมวลผลด้วยคอมพิวเตอร์ที่เหมาะสม และการรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง มีเทคนิคการขุดข้อมูลมากมายในอุตสาหกรรม แต่การวิเคราะห์ของพวกเขาถูกสรุปเป็นสองประเด็นหลัก:

• การใช้เหมืองข้อมูลเพื่ออธิบายชุดข้อมูลที่วิเคราะห์
• การใช้เทคนิคร่วมกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายผลลัพธ์

องค์กรต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นขนาดเล็ก กลาง หรือใหญ่ ได้รับประโยชน์จากการทำเหมืองข้อมูล เนื่องจากช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลที่มีค่า พวกเขาสามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพิ่มเติมเพื่อทำการสังเกตที่มีความหมาย คาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ปรับปรุงการตัดสินใจ และระบุโอกาสใหม่ๆ พฤติกรรมของผู้ใช้ การฉ้อโกง และข้อกังวลด้านความปลอดภัย

วิวัฒนาการของการขุดข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลอาจดูเหมือนเป็นเทคโนโลยีใหม่ แต่คุณจะต้องประหลาดใจเมื่อรู้ว่าเป็นเทคโนโลยีรุ่นเก่าที่มีรากฐานย้อนไปถึงช่วงปี 1760 แนวคิดของการทำเหมืองข้อมูลถูกนำมาใช้ครั้งแรกโดยทฤษฎีบทของไบเออร์ แต่ไม่สามารถนำมาใช้ได้เนื่องจากขาดเครื่องมือ

มันมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้นด้วยการกำเนิดของเทคโนโลยีสมัยใหม่และคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลัง เนื่องจากนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นได้

ในช่วงปี 1990 และ 2000 การทำเหมืองข้อมูลเริ่มได้รับแรงผลักดันในหมู่ธุรกิจ และความนิยมนี้ยังอำนวยความสะดวกในการค้นพบเทคนิคการขุดใหม่

อย่างไรก็ตาม บทความของ Moneyball เกี่ยวกับทีมเบสบอลมืออาชีพที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างรายชื่อทีม ทำให้การขุดข้อมูลเป็นจุดสนใจในอุตสาหกรรม

ในขั้นต้น การขุดข้อมูลนั้นเกี่ยวกับการขุดข้อมูลจากข้อมูลแบบตาราง แต่ด้วยความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับข้อมูลเชิงลึกและเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนา การขุดข้อความ การขุดรูปภาพ และการขุดกราฟก็กลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบการขุดข้อมูล

ปัจจุบัน data mining ถูกนำไปใช้ในหลายด้าน ในองค์กร มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจและการวิเคราะห์ตลาด

ประโยชน์ของการขุดข้อมูล

การนำไปใช้อย่างแพร่หลายของการทำเหมืองข้อมูลมีสาเหตุหลักมาจากประโยชน์ที่หลากหลายต่อผู้คนและองค์กร บางส่วนของพวกเขาคือ:

ปรับปรุงการตลาดและการขาย

การทำเหมืองข้อมูลเป็นเครื่องมือในการส่งเสริมการตลาดและการขายของธุรกิจ ช่วยให้องค์กรสามารถเข้าใจความต้องการของลูกค้า คาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า และสร้างแบบจำลองที่ช่วยให้พวกเขาขายผลิตภัณฑ์ที่มีกำไรได้ นอกจากนี้ยังมีประโยชน์ในการหาลูกค้าเป้าหมายใหม่และปรับปรุงแผนภูมิการขาย

ได้รับข้อมูลทางการเงินที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบัน

สถาบันการเงินและการธนาคารใช้ประโยชน์จากการขุดข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลสำคัญที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นรายงานเครดิตหรือข้อมูลสินเชื่อ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ธนาคารปรับปรุงธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การบริการลูกค้าที่ดีขึ้น

การใช้เหมืองข้อมูลในธุรกิจสามารถปรับปรุงการบริการลูกค้าได้อย่างมาก ธุรกิจสามารถใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อค้นหาปัญหาสำคัญในแผนกบริการลูกค้า แก้ไขปัญหา และดำเนินการแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็วแก่ลูกค้าต่อไป

คุ้มค่า

การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้องค์กรมีความคล่องตัวในการดำเนินธุรกิจในขณะที่ประหยัดเงินในหลาย ๆ ด้าน ด้วยการเปิดใช้งานประสิทธิภาพการดำเนินงาน ธุรกิจต่างๆ สามารถสร้างโซลูชันที่คุ้มค่าเพื่อระบุความต้องการของลูกค้าและแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในตลาด สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาเติบโตมากขึ้นในขณะที่ควบคุมค่าใช้จ่าย

การบริหารความเสี่ยง

การทำเหมืองข้อมูลสามารถช่วยในการบริหารความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ ช่วยให้ธุรกิจสามารถหลีกเลี่ยงปัญหาต่างๆ ได้ ตั้งแต่การระบุการฉ้อฉลและช่องโหว่ในระบบไปจนถึงการตรวจจับภัยคุกคามออนไลน์ การทำเหมืองข้อมูลสามารถช่วยธุรกิจปรับปรุงความพยายามในการรักษาความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ได้

ความภักดีต่อแบรนด์ที่เพิ่มขึ้น

ด้วยการรับข้อมูลเชิงลึกจากการทำเหมืองข้อมูล องค์กรสามารถกำหนดเป้าหมายฐานลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพและสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่ดีขึ้น ทีมการตลาดสมัยใหม่ใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้า ซึ่งจะช่วยเพิ่มความภักดีต่อแบรนด์

การตัดสินใจที่ดีขึ้น

ปัจจุบัน ทีมงานขององค์กรต่างๆ ใช้ข้อมูลจากเหมืองข้อมูลเพื่อตัดสินใจขั้นสุดท้ายเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวในอนาคต เมื่อได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาดและความคิดของผู้บริโภค พวกเขาสามารถตัดสินใจได้ว่าสิ่งใดควรทำและสิ่งใดควรหลีกเลี่ยง

ทำนายแนวโน้มในอนาคต

ด้วยเทคนิคการขุดข้อมูล ธุรกิจจะได้รับข้อมูลที่เป็นประโยชน์ สิ่งนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจเข้าใจแนวโน้มในอนาคตและทิศทางของตลาด จากนั้นพวกเขาสามารถปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ทางธุรกิจที่มีอยู่ได้

การประยุกต์ใช้การขุดข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ และกลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับธุรกิจสมัยใหม่ นี่คือบางส่วนของพื้นที่ที่ใช้:

การตลาด

หนึ่งในโดเมนหลักที่ใช้การขุดข้อมูลคือการตลาด ธุรกิจได้รับประโยชน์มากมายจากเทคนิคนี้โดยนำไปใช้กับความพยายามทางการตลาด การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตลาด ลูกค้า แนวโน้ม และคู่แข่ง

เมื่อใช้ข้อมูลที่ดึงออกมา ธุรกิจต่างๆ ไม่เพียงแต่สามารถกำหนดเป้าหมายลูกค้าที่เหมาะสมได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังเข้าใจความต้องการของพวกเขา คาดการณ์อนาคต ตัดสินใจได้ดีขึ้น และก้าวนำหน้าคู่แข่ง

ดูแลสุขภาพ

การทำเหมืองข้อมูลทำให้เกิดการปฏิวัติในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพโดยทำให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ได้รับข้อมูลสำคัญที่ยากต่อการค้นหา ด้วยการใช้เทคนิคการขุดข้อมูลที่แตกต่างกัน บริษัทยาสามารถเข้าใจข้อกำหนดของยาและค้นหายาที่ดีกว่าได้

การธนาคาร

การทำเหมืองข้อมูลใช้กันอย่างแพร่หลายในภาคการธนาคารเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า สร้างแบบจำลองความเสี่ยงทางการเงิน ตรวจจับการฉ้อโกง รวบรวมข้อมูลเครดิต ฯลฯ บริการทางการเงินใช้เพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านตลาดและระบุลูกค้าบัตรเครดิตในอนาคต

ขายปลีก

เมื่อได้รับข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นในตลาดและพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า ธุรกิจค้าปลีกจะได้รับประโยชน์มากมายจากการขุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์แนวโน้มของตลาดช่วยให้ร้านค้าแฟชั่นจัดเก็บเสื้อผ้าที่เป็นที่ต้องการของผู้บริโภคได้อย่างง่ายดาย

การผลิต

ภาคการผลิตใช้ประโยชน์จากการทำเหมืองข้อมูลตั้งแต่เริ่มเข้ามา เนื่องจากช่วยให้ตรวจพบปัญหา ปรับปรุงเวลาทำงาน และรับประกันความปลอดภัยในการปฏิบัติงาน นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาปรับเปลี่ยนความเร็วในการผลิตตามความต้องการของตลาด

ความบันเทิง

บริการสตรีมมิ่งเพื่อความบันเทิงเป็นผู้ใช้เครื่องมือขุดข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจความชอบและทางเลือกของผู้ชม พวกเขาสามารถดึงข้อมูลผู้ใช้และให้บริการที่ดีขึ้นตามนั้น

เทคนิคการขุดข้อมูลที่แตกต่างกัน

การทำเหมืองข้อมูลได้พัฒนาไปอย่างรวดเร็วตามกาลเวลา ทำให้เกิดเทคนิคต่างๆ มากมาย:

#1. การจัดหมวดหมู่

การจำแนกประเภทเป็นเทคนิคการขุดข้อมูลที่ได้รับความนิยมซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เพื่อวิเคราะห์คุณลักษณะของข้อมูลต่างๆ ที่กำลังใช้อยู่ เมื่อระบุแอตทริบิวต์ของข้อมูลแล้ว ข้อมูลเหล่านี้จะถูกจัดหมวดหมู่เป็นคลาสที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

เป็นรูปแบบหนึ่งของการจัดกลุ่มที่จุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันถูกดึงออกมาและนำไปใช้ในการวิเคราะห์เพื่อทำการเปรียบเทียบ เป็นวิธีการพื้นฐานที่หน่วยงานด้านการตลาดมักใช้เพื่อระบุกลุ่มเป้าหมายและวิเคราะห์พฤติกรรมของพวกเขา

#2. การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย

เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในโลกของการขุดข้อมูลที่ใช้ชุดข้อมูลในอดีตและปัจจุบันเพื่อสร้างแบบจำลองกราฟิกสำหรับการกระทำหรือผลลัพธ์ในอนาคต

องค์กรหลายแห่งในภาคผลิตภัณฑ์และการผลิตใช้โมเดลนี้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มในอนาคตและทิศทางของตลาด เทคนิคนี้ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อเชื่อมโยงกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพราะจะช่วยเพิ่มความแม่นยำ

#3. การวิเคราะห์ค่าผิดปกติ

การวิเคราะห์ Outlier เป็นอีกหนึ่งเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพซึ่งองค์กรทางการเงินใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อตรวจจับความผิดปกติในชุดข้อมูล เป็นหนึ่งในองค์ประกอบหลักที่รับผิดชอบในการดูแลฐานข้อมูลที่ปลอดภัย

ซึ่งแตกต่างจากเทคนิคอื่น ๆ โดยจะเลือกจุดข้อมูลเฉพาะที่แตกต่างจากเทคนิคอื่น ๆ และช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลค้นหาสาเหตุที่อยู่เบื้องหลังข้อผิดพลาด ภาคการธนาคารมักใช้เพื่อระบุการใช้บัตรเครดิตที่ผิดปกติในหนึ่งวันและป้องกันธุรกรรมที่ฉ้อโกง

#4. การแสดงข้อมูล

เกือบทุกองค์กร ไม่ว่าจะเป็นจากภาคการตลาด การธนาคาร การดูแลสุขภาพ หรือความบันเทิง ต่างก็ใช้การแสดงข้อมูลเป็นภาพ เป็นเทคนิคทั่วไปในการแปลข้อมูลให้เป็นรูปแบบกราฟิก เช่น แผนภูมิ ไดอะแกรม หรือกราฟ เพื่อให้ทุกคนเข้าใจได้ง่าย

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ใช้เทคนิคนี้เพื่อแสดงสิ่งที่ค้นพบในรูปแบบที่ง่ายต่อการตีความแก่ผู้บริหารของบริษัท เพื่อให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด ในปัจจุบัน เทคนิคนี้ได้พัฒนาไปสู่ระดับที่การค้นพบทั้งหมดมักจะแสดงผ่านแบบจำลอง 3 มิติและความจริงเสริม

#5. การถดถอย

เทคนิคการขุดข้อมูลที่ได้รับความนิยมอีกรูปแบบหนึ่งในยุคปัจจุบันคือการถดถอย และส่วนใหญ่จะใช้เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

เป็นเทคนิคกล่องขาวที่มีประโยชน์ซึ่งใช้ในการระบุฟังก์ชันหลักที่อยู่เบื้องหลังความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร บริษัทอีคอมเมิร์ซมักใช้เทคนิคนี้เพื่อคาดการณ์กลุ่มอายุของลูกค้าที่แตกต่างกันตามประวัติการซื้อของพวกเขา

#6. สมาคม

มีเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลมากมาย แต่มีเพียงไม่กี่เทคนิค เช่น การเชื่อมโยง ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมต่างๆ ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลค้นหาความสัมพันธ์เฉพาะระหว่างตัวแปรในชุดข้อมูล

มีความคล้ายคลึงกันมากกับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากเป็นการระบุข้อมูลเฉพาะโดยเหตุการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล หลายองค์กร โดยเฉพาะแบรนด์ค้าปลีก ใช้เทคนิคนี้ในการวิจัยตลาดและวิเคราะห์พฤติกรรมการจับจ่ายอย่างกะทันหันของลูกค้าเฉพาะราย

วิธีการดำเนินการขุดข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการโต้ตอบที่เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน:

#1. การกำหนดวัตถุประสงค์

ในการเริ่มต้นกระบวนการขุดข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ และผู้เกี่ยวข้องทางธุรกิจใช้เวลาในการทำความเข้าใจเป้าหมายหลักขององค์กรสำหรับการทำเหมืองข้อมูล พวกเขาเลือกวิธีที่เหมาะสมในการทำเหมืองข้อมูลตามเป้าหมายและข้อกำหนดเฉพาะ

#2. การรวบรวมข้อมูลที่จำเป็น

เมื่อกำหนดวัตถุประสงค์แล้ว ก็ถึงเวลาที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องรวบรวมชุดข้อมูลที่จำเป็นซึ่งเกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ของตน ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะถูกรวบรวมจากแหล่งต่างๆ แล้วจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูล

#3. การเตรียมข้อมูล

ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลที่เก็บไว้จะถูกทำความสะอาดและจัดระเบียบเพื่อให้ปราศจากเสียงรบกวนที่ไม่ต้องการ เป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานานซึ่งเกี่ยวข้องกับสามขั้นตอน:

• ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะถูกสกัดและแปลง
• ข้อมูลจะถูกล้างโดยการลบข้อมูลที่ซ้ำกันออก อัปเดตค่าที่ขาดหายไป ขัดหาค่าผิดปกติ ตรวจสอบความสมเหตุสมผล ฯลฯ
• ข้อมูลที่ล้างจะถูกโหลดลงในฐานข้อมูลกลาง

#4. อาคารจำลอง

ในขั้นตอนนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมตามประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล ทีมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูล เช่น ความสัมพันธ์ แนวโน้ม และรูปแบบลำดับ จากนั้นจึงตัดสินใจเลือกแบบจำลองตามนั้น

ระยะนี้อาจเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก แบบจำลองการคาดการณ์ และแบบจำลองการจัดหมวดหมู่ โดยขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่ป้อน จุดฝึกอบรมในชุดข้อมูลอาจถูกเปรียบเทียบหากชุดข้อมูลไม่มีป้ายกำกับ

#5. การประเมินการเปลี่ยนแปลง

เป็นขั้นตอนสำคัญของกระบวนการที่ผลลัพธ์ของแบบจำลองได้รับการประเมินและตีความเมื่อรวมข้อมูลแล้ว ผลลัพธ์อาจถูกนำเสนอต่อผู้มีอำนาจตัดสินใจสำหรับกระบวนการประเมินผล ในขั้นตอนนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของแบบจำลองนั้นสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้

#6. การดำเนินการ

เป็นช่วงสุดท้ายที่บริษัทจะตรวจสอบและทำความเข้าใจว่าข้อมูลนั้นมีประโยชน์ต่อองค์กรหรือไม่ หากทีมพบว่าข้อมูลมีผลกระทบ พวกเขาจะใช้ข้อมูลนั้นเพื่อบรรลุเป้าหมายและกำหนดกลยุทธ์ใหม่

ข้อมูลจะแสดงในรูปแบบของสเปรดชีตและกราฟ ซึ่งจัดเก็บและใช้เพื่อระบุปัญหาใหม่

ความท้าทายในการใช้งานการขุดข้อมูล

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่น ๆ การทำเหมืองข้อมูลยังมาพร้อมกับความท้าทายบางประการในการใช้งาน เช่น:

• ความซับซ้อนของข้อมูล: การทำเหมืองข้อมูลอาจทำให้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ง่ายขึ้น แต่ต้องใช้เวลาและเงินจำนวนมากในการประมวลผล เป็นงานที่ค่อนข้างท้าทายในการดึงข้อมูลจากภาพถ่าย เพลง วิดีโอ และข้อความภาษาธรรมชาติที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
• ข้อมูลไม่สมบูรณ์: ไม่ใช่ทุกชุดข้อมูลระหว่างการขุดที่จะแม่นยำ คุณอาจพบข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ซึ่งอาจทำให้เกิดเสียงรบกวนและระบบล้มเหลว
• ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว: ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวเป็นความท้าทายที่สำคัญในการขุดข้อมูล มีหลายกรณีที่บริษัทรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้าเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มการซื้อ ซึ่งอาจละเมิดความเป็นส่วนตัวและนำไปสู่ปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการสูง: การขุดข้อมูลเกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายในการดำเนินการสูงในการซื้อและบำรุงรักษาเซิร์ฟเวอร์ ซอฟต์แวร์ และฮาร์ดแวร์ ยิ่งไปกว่านั้น คุณจะต้องรักษาข้อมูลจำนวนมากซึ่งทำให้เกิดการลงทุนที่คุ้มค่า
• ปัญหาด้านประสิทธิภาพ: ประสิทธิภาพของระบบเหมืองข้อมูลสามารถได้รับผลกระทบได้ง่ายเมื่อใช้วิธีการหรือเทคนิคที่ไม่ถูกต้อง ความไม่สอดคล้องกันของการไหลของข้อมูลหรือปริมาณฐานข้อมูลยังก่อให้เกิดปัญหาด้านประสิทธิภาพอีกด้วย

ซอฟต์แวร์และเครื่องมือขุดข้อมูลที่เป็นประโยชน์

การทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคโนโลยีที่มีการพัฒนา ดังนั้น องค์กรซอฟต์แวร์หลายแห่งจึงสร้างซอฟต์แวร์และเครื่องมือขุดข้อมูลขั้นสูงเพื่อช่วยให้ธุรกิจทำเหมืองข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

จำนวนของคุณลักษณะอาจแตกต่างกันไปตามนั้น แต่คุณลักษณะหลักที่พบบ่อยในคุณลักษณะส่วนใหญ่ ได้แก่ อัลกอริทึมในตัว การเตรียมข้อมูล แบบจำลองการคาดการณ์ แพลตฟอร์มที่ใช้ GUI และแบบจำลองการปรับใช้

ซอฟต์แวร์ขุดข้อมูลยอดนิยมบางตัวที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ได้แก่ Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt และ Apache Mahout นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้การขุดข้อมูล Elki, Weka และ sci-kit-learn ได้เนื่องจากเป็นเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สฟรี

บทสรุป

การทำเหมืองข้อมูลทำให้ธุรกิจต่างๆ ง่ายขึ้นและช่วยให้ธุรกิจเติบโตได้อย่างมาก พวกเขาสามารถใช้เทคนิคการขุดข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อรวบรวมข้อมูลและดูข้อมูลเชิงลึกที่ก่อนหน้านี้ยากที่จะได้รับ

ฉันหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจการทำเหมืองข้อมูลและเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลต่างๆ เพื่อให้คุณสามารถนำไปใช้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นและทำให้ธุรกิจของคุณเติบโตมากขึ้น

ถัดไป คุณอาจอ่านเกี่ยวกับ Data Discovery และเครื่องมือต่างๆ