Zes soorten datamining

Data Science Rotterdam

 

De kunst en wetenschap om inzichten uit gegevens te halen, evolueert voortdurend. We gebruiken gegevens al eeuwen om er inzichten uit te halen. Vandaag is het mogelijk geworden om exacte antwoorden te vinden door die gegevens te analyseren. Een van de meest impactvolle toepassingen van gegevens die aan het veranderen is, is dat van klantenrelatiebeheer. Vandaag kunnen we de aankopen of handelingen van een klant in een winkel gemakkelijk volgen door zijn identiteitskaart te scannen. Anderzijds kunnen we op een ander werkterrein data science gebruiken om de doeltreffendheid van onze marketingstrategieën te bepalen.

Er zijn datagestuurde organisaties die de gegevens gebruiken voor strategische beslissingen. Over het algemeen zijn grote bedrijven het meest veeleisend in de wereld als het gaat om de effectieve implementatie van de data. In een notendop zijn er zes soorten organisaties die gebruik maken van de inzichten die uit de gegevens worden gehaald. Dit zijn het bankwezen, de verwerkende industrie, de detailhandel, de technologiesector, de farmaceutische industrie en de dienstensector. Zoals de naam al aangeeft, vertonen deze zes typen organisaties een scala aan omvang, posities en economieën. Om te bepalen tot welk type een bepaalde organisatie behoort, moet men verschillende gegevens bestuderen met betrekking tot de grootteverdeling, de samenstelling en het gedrag van de populatie van een bepaalde omvang.

Bij datamining is veel gezegd over de manier waarop de technologie kan helpen informatie uit een bepaalde bron te filteren op een andere. Bij datamining is het aantal bronnen minimaal. Dit is van cruciaal belang om de bronnen op de juiste manier te kunnen gebruiken. Anders is de kans groot dat de informatie toegankelijk wordt voor frauduleuze groepen die de gegevens voor hun eigen gewin gebruiken. Hoewel datamining kan helpen om de gewenste informatie uit een massa te halen, mag het niet voor louter onschuldige doeleinden worden gebruikt. De gegevens mogen alleen worden gebruikt voor goede zaken, zoals het identificeren van de meest geschikte kansen in het leven. De bronnen dragen ook bij tot de vooruitgang van het bedrijf.

Na het ontginnen van de informatie komen wij bij de vraag naar de analyse van de resultaten. De analyse van de verkregen informatie moet hand in hand gaan met datamining. Zo niet, dan is het hele doel van datamining mislukt. Bovendien wordt het hele doel van het extraheren van de gegevens tenietgedaan als de analyse NIET eveneens wordt uitgevoerd. Bij analyse willen wij weten welke klanten welke producten kopen, welke categorieën het meest worden benaderd, enzovoort. Er zit veel logica in de hoofden van mensen die de informatie op de juiste manier ordenen. Analyse zelf is niet het samenvoegen van stukjes informatie om tot een conclusie te komen.

De analyse moet hand in hand gaan met de datamining. Het is analyseerbaar wanneer alle informatie is geanalyseerd. Zoals eerder gezegd, moet de informatie ook op de juiste manier worden georganiseerd. Het belangrijkste concept bij datamining is het idee om de massa informatie te onderzoeken en te proberen er de juiste conclusies uit te trekken. De conclusie is de informatie die moet worden gebruikt om iets nuttigs te doen.

De juiste oplossing wordt gevonden wanneer de informatie op de juiste manier wordt geanalyseerd. Het maakt verschil of je deze verschillende feiten in de analyse van de feiten verankert, of dat je gewoon de ruwe gegevens uit vele bronnen neemt. Het hoofdconcept van het dataminingconcept is het idee om de relevante gegevens te nemen en ze in het analytische proces te stoppen. Soms moet de analyse ook worden opgenomen in de eindconclusies van het onderzoek.

Bij wijze van conclusie kan ik zeggen dat onderzoek dat op een bepaalde manier wordt uitgevoerd, maar dat, hoewel het duur is, zeker de moeite waard is. Goede software voor datamining is op de markt verkrijgbaar. Kies gewoon degene die bij uw doel past.

Posted In ICT

Related Post

Leave a Reply

Your email address will not be published.