การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร และธุรกิจต่างๆ ใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกันอย่างไร

คุณต้องเคยได้ยินเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องบนอินเทอร์เน็ต แนวโน้มของตลาด และหนังสือพิมพ์มามากแล้ว แต่น้อยคนนักที่จะรู้ว่าการทำเหมืองข้อมูลคืออะไรกันแน่ เราจมอยู่กับข้อมูล มันเหมือนกับว่าเรามีข้อมูลมากมายและเราไม่มีความรู้เพราะพวกเราส่วนใหญ่เข้าใจการทำเหมืองข้อมูลในทางที่ผิดมาก

หากคุณกำลังทำเหมืองทองคำหรือเหมืองถ่านหิน คุณกำลังขุดหาทองคำหรือถ่านหิน ในขณะที่การทำเหมืองข้อมูล คุณจะไม่ขุดหาข้อมูลแต่เป็นความรู้และข้อมูลเชิงลึกที่มีอยู่ในนั้น เรามีข้อมูลและข้อมูลจำนวนมากที่อาจมีระบบสนับสนุนการตัดสินใจและข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับรูปแบบและพฤติกรรมเพื่อให้ผู้คนสามารถใช้งานได้

ขณะนี้มีข้อมูลจำนวนมาก และสถิติแสดงให้เห็นว่าข้อมูลที่ผลิตในช่วงสองปีที่ผ่านมามีมากกว่าจำนวนข้อมูลทั้งหมดที่ผลิตในศตวรรษที่ผ่านมา แล้วข้อมูลนี้มาจากไหน? ข้อมูลนี้มาจากแพลตฟอร์มต่างๆ ที่คุณเชื่อมต่อ เช่น แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย อีเมล อินเทอร์เน็ตเบราว์เซอร์ แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ และเกือบทุกอย่างที่คุณใช้ทุกวัน คุณลงชื่อเข้าใช้แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเช่น Facebook, Instagram, Twitter และอื่น ๆ และคุณใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันซึ่งสร้างข้อมูลจำนวนมากที่สะท้อนถึงความคิดของคุณ

คุณใส่ความคิดเห็นเกี่ยวกับแนวโน้ม คุณอ่านเกี่ยวกับหัวข้อต่าง ๆ คุณค้นหาคำถามต่าง ๆ คุณซื้อบางอย่างจากแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ หรือคุณตรวจทานผลิตภัณฑ์ในเชิงบวกหรือเชิงลบ – และทั้งหมดที่เก็บอยู่ในรูปของข้อมูลที่มีจำนวนมาก ความรู้เกี่ยวกับความชอบส่วนบุคคล ทางเลือก ความชอบ-ไม่ชอบ ความโน้มเอียง พฤติกรรมการซื้อของ และไลฟ์สไตล์ของคุณ

การทำเหมืองข้อมูลโดยพื้นฐานแล้วจะค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว ซึ่งจัดเก็บไว้ในรูปแบบของเอกสาร ซอฟต์ก็อป หรือบันทึกออนไลน์ การดึงความรู้จากข้อมูลนี้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจ รัฐบาล หรือตัวคุณเอง

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงแง่มุมหลายมิติของการทำเหมืองข้อมูล เช่น ประเภทของข้อมูลที่คุณสามารถขุดได้ รูปแบบใดที่สามารถขุดได้ เทคนิคต่างๆ ในการทำเหมืองข้อมูลคืออะไร และแนวคิดหลักของการทำเหมืองข้อมูลที่ทุกคนมีคืออะไร ควรรู้

วิวัฒนาการของการทำเหมืองข้อมูลและวิทยาศาสตร์

เพื่อให้เข้าใจว่าการขุดข้อมูลมีวิวัฒนาการอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป คุณต้องดูที่วิวัฒนาการของวิทยาศาสตร์ ก่อนปี 1600 เรามีวิทยาศาสตร์เชิงประจักษ์ ตั้งแต่ปี ค.ศ. 1600 ถึง 1950 เราได้พูดคุยเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์เชิงทฤษฎี ซึ่งเราให้ความเห็นเกี่ยวกับทฤษฎี กฎหมาย และแบบจำลองต่างๆ มากมาย ต่อมา เราได้พัฒนารูปแบบการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง สิ่งที่เราเรียกว่าวิทยาการคอมพิวเตอร์ ตอนนี้เราคำนวณรูปแบบ เราคำนวณข้อมูล และเราจัดเตรียมแบบจำลองตามความรู้ที่ดึงออกมาจากกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่

ประมาณปี 1990 เราเข้าสู่ยุคของวิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อเราเริ่มเจาะลึกการทำเหมืองข้อมูล และคลังข้อมูลด้วยความตั้งใจที่จะติดตามพฤติกรรมของผู้คน เรามีข้อมูลมากมายและมีข้อมูลจำนวนมากเข้ามา ทำให้เกิดคำถามอย่างจริงจังว่าเราจะใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและสร้างสรรค์ทฤษฎีและวิทยาศาสตร์ใหม่ๆ ได้หรือไม่

พลังที่เพิ่มขึ้นของวิทยาการคอมพิวเตอร์ได้กระตุ้นกระบวนการรวบรวมข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูลด้วยพลังของการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติ โครงข่ายประสาทเทียม การจัดกลุ่ม อัลกอริธึมที่ทรงพลัง แผนผังการตัดสินใจ และการค้นพบอื่นๆ ในปี 1990 คำว่า "การทำเหมืองข้อมูล" ถูกสร้างขึ้นครั้งแรกในชุมชนฐานข้อมูล จากนั้นชุมชนทางการเงิน ธุรกิจ และผู้ค้าปลีกเริ่มใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อวิเคราะห์รูปแบบและคาดการณ์แนวโน้มเพื่อปรับปรุงยอดขายและคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร

หากคุณเคยร่อนหาทอง คุณจะรู้ว่าต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมากในการค้นหาแม้แต่ก้อนเล็กๆ ประมาณการว่าการจะสกัดทองคำได้มากพอที่จะทำเป็นแหวนทองคำเพียงวงเดียว คุณจะต้องคัดแยกหินและสิ่งของอื่นๆ ประมาณ 26 ตัน ที่ต้องกลั่นกรองมากมาย สิ่งเดียวกันนี้เกิดขึ้นเมื่อบางธุรกิจหรือเหมืองข้อมูลแต่ละแห่ง ความแตกต่างคือแทนที่จะเป็นทองคำ เราได้รับข้อมูลเชิงลึกและกระบวนการแพนกล้องจะดำเนินการด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึม

องค์กรต่างๆ กำลังจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าเวลาใดๆ ในประวัติศาสตร์ และแนวโน้มดังกล่าวจะเติบโตอย่างต่อเนื่อง แนวคิดของการทำเหมืองข้อมูลกำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในด้านการค้า กิจกรรมทางธุรกิจ และโดยทั่วไป แต่เป็นหัวข้อที่เข้าใจผิดหรือเข้าใจผิด

การทำเหมืองข้อมูลนั้นเป็นการค้นพบความรู้จากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว โดยปกติ ความรู้นี้ไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย แต่เมื่อคุณดูรูปแบบ คุณจะรู้ว่าสามารถวิเคราะห์และตีความชุดข้อมูลบางชุดเป็นความรู้ ข้อมูลเชิงลึก และการทำนายรูปแบบได้อย่างไร

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการในการดึงข้อมูลที่มีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และมีการใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การตลาดไปจนถึงการดูแลสุขภาพ และสามารถช่วยธุรกิจในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้น โดยพื้นฐานแล้ว มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลและการระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูลนั้น และเมื่อเราคิดถึงวิวัฒนาการของสิ่งต่างๆ เช่น คลังข้อมูล และเมื่อเราคิดถึงสิ่งต่างๆ เช่น ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลขนาดใหญ่

ในปัจจุบัน ทั้งหมดที่เรามีคือข้อมูล ซึ่งมีประสิทธิภาพและสมบูรณ์มากขึ้นทุกนาทีที่ผ่านไป ทุกครั้งที่คุณรูดบัตรของชำเมื่อคุณพยายามรับส่วนลดสำหรับการซื้อผลิตภัณฑ์ใดๆ ก็ตาม ในธุรกรรมส่วนใหญ่ที่คุณทำ จะมีการดาวน์โหลดข้อมูลบางประเภทไปยังฐานข้อมูล

ข้อมูลยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มเครือข่ายสังคมเช่น LinkedIn, Twitter และ Facebook กำลังเติบโตแบบทวีคูณ และเรามีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จะอธิบายผู้คน สิ่งที่พวกเขาทำ สิ่งที่พวกเขาชอบ พวกเขาเป็นใคร เมื่อพวกเขาออกไป , ซื้อหรือทำอะไรก็ตาม มีการรวบรวมข้อมูลและการเก็บข้อมูล และวิธีดึงข้อมูลเชิงกลยุทธ์จากข้อมูลนั้นก็คือการทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเป็นการรวมตัวกันของวิธีการเชิงปริมาณหรือวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่อาจรวมถึงสมการ อัลกอริธึม และวิธีการต่างๆ เช่น การถดถอยโลจิสติกแบบดั้งเดิม การแบ่งส่วนเครือข่ายประสาทเทียม การจำแนกประเภท หรือการจัดกลุ่ม

การทำเหมืองข้อมูลใช้ได้กับภาคอุตสาหกรรม ด้วยเทคนิคเหล่านี้ ทุกองค์กรสามารถวิเคราะห์การทำเหมืองข้อมูลและดึงข้อมูลที่สามารถนำไปปฏิบัติได้เพื่อปรับแต่งกระบวนการและเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลได้เร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา เราจำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมากนี้และเปลี่ยนเป็นความรู้ที่เป็นประโยชน์

ทำไมการทำเหมืองข้อมูลจึงมีความสำคัญ

การทำเหมืองข้อมูลสามารถช่วยให้คุณคาดการณ์เกี่ยวกับแนวโน้มในอนาคตได้ การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตจะช่วยให้คุณเห็นภาพว่าสิ่งต่างๆ จะพัฒนาไปอย่างไรในอนาคต การทำเหมืองข้อมูลยังช่วยให้คุณระบุความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่างๆ ที่คุณอาจไม่เคยเห็นมาก่อน

ตัวอย่างเช่น คุณอาจเห็นว่ามีความสัมพันธ์กันระหว่างระยะเวลาที่มีผู้ใช้บนเว็บไซต์ของคุณกับโอกาสที่พวกเขาทำการซื้อ

ขั้นตอนต่าง ๆ ของการทำเหมืองข้อมูลคืออะไร

• ขั้นตอนที่หนึ่ง: ก่อนอื่นคุณต้องกำหนดวัตถุประสงค์ และนี่คือจุดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจทำงานร่วมกันเพื่อกำหนดปัญหาทางธุรกิจที่จะใช้การทำเหมืองข้อมูล
• ขั้นตอนที่สอง: ด้วยปัญหาที่กำหนดด้วยขอบเขตที่กำหนด เราจะไปยังขั้นตอนที่สอง ซึ่งก็คือการเตรียมข้อมูล ซึ่งจะระบุชุดข้อมูลที่จะช่วยตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจที่เราตั้งไว้ในขั้นตอนที่หนึ่ง ตอนนี้ มีมากกว่าการระบุข้อมูล เรายังจำเป็นต้องทำความสะอาด ขจัดเสียงรบกวน เช่น รายการที่ซ้ำกัน ค่าที่หายไป และค่าผิดปกติ
• ขั้นตอนที่สาม: ในขั้นตอนที่สาม เรามุ่งเน้นที่การใช้ข้อมูลโดยเฉพาะผ่านอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูล เรากำลังมองหาความสัมพันธ์ของข้อมูลที่น่าสนใจและการนำเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกมาใช้ที่นี่
• ขั้นตอนที่สี่: ในที่สุด ขั้นตอนที่สี่คือการประเมินผลลัพธ์ นี่คือการตีความผลลัพธ์ที่ถูกต้อง แปลกใหม่ มีประโยชน์และเข้าใจได้อย่างแท้จริง

เทคนิคต่างๆ ของการทำเหมืองข้อมูล

มาพูดถึงเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลบางส่วนที่ประกอบเป็นขั้นตอนที่สาม (การใช้ข้อมูลโดยเฉพาะผ่านอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูล) ที่นี่ การทำเหมืองข้อมูลเป็นการผสมผสานระหว่างอัลกอริธึมและเครื่องมือรวบรวมข้อมูลต่างๆ เพื่อสรุปกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นข้อมูลที่นำไปใช้ได้จริงและมีประโยชน์ มีเทคนิคและวิธีการมากมายที่รวมอยู่ในการทำเหมืองข้อมูล นี่คือบางส่วนที่นิยมมากที่สุด:

การ เชื่อมโยง: เป็นเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลแบบตรงไปตรงมาที่สุด การเชื่อมโยงเป็นไปตามกฎ และเป็นวิธีค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในชุดข้อมูลที่กำหนด คุณสร้างความสัมพันธ์อย่างง่ายระหว่างสองรายการขึ้นไป ซึ่งมักจะเป็นประเภทเดียวกัน เพื่อระบุรูปแบบ

ตัวอย่างเช่น เมื่อติดตามพฤติกรรมการซื้อของผู้คน คุณอาจระบุได้ว่าลูกค้ามักซื้อครีมและจากนั้นก็มักจะซื้อสตรอเบอร์รี่ ดังนั้น คุณสามารถแนะนำว่าครั้งต่อไปที่พวกเขาซื้อสตรอเบอร์รี่ พวกเขาอาจต้องการซื้อครีมด้วย

การจัดประเภท: การจัดประเภท ทั้งหมดนี้เป็นการสร้างแนวคิดเกี่ยวกับประเภทลูกค้าหรือประเภทของรายการหรือประเภทของวัตถุโดยอธิบายแอตทริบิวต์หลายรายการเพื่อระบุคลาสเฉพาะ

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถจำแนกรถยนต์ออกเป็นประเภทต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย เช่น รถเก๋ง 4×4 และรถเปิดประทุน และคุณสามารถทำได้โดยการระบุคุณลักษณะต่างๆ เช่น จำนวนที่นั่งหรือรูปทรงของรถ จากนั้น เมื่อมีรถใหม่ คุณสามารถนำไปใช้กับคลาสใดคลาสหนึ่งโดยเปรียบเทียบคุณลักษณะกับคำจำกัดความที่ทราบของเรา

การทำ คลัสเตอร์: เทคนิคที่มีประโยชน์อีกอย่างหนึ่งคือการทำคลัสเตอร์ ตอนนี้ การจัดกลุ่มช่วยให้คุณสามารถจัดกลุ่มข้อมูลแต่ละส่วนเข้าด้วยกันเพื่อสร้างโครงสร้างได้ เชื่อมโยงอินสแตนซ์ข้อมูลกับตัวอย่างอื่นๆ เพื่อให้คุณเห็นว่าความคล้ายคลึงและช่วงสอดคล้องกันที่ใด

โครงข่ายประสาทเทียม: มีเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกจำนวนหนึ่งที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม และเราสามารถใช้เพื่อสร้างสิ่งต่างๆ เช่น การคาดคะเน การวิเคราะห์เหตุการณ์ในอดีตหรือเหตุการณ์ในอดีตทำให้คุณสามารถคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์ได้ หากข้อมูลอินพุตถูกติดป้ายกำกับ สามารถใช้การถดถอยเพื่อคาดการณ์ความน่าจะเป็นของงานเฉพาะ หากไม่มีป้ายกำกับ ชุดข้อมูล จุดข้อมูลแต่ละจุดและชุดการฝึกจะถูกเปรียบเทียบกันเพื่อค้นหาความคล้ายคลึงกัน - จัดกลุ่มตามลักษณะที่ใช้ร่วมกันเหล่านั้น

คุณยังจะเห็นสิ่งต่างๆ เช่น ต้นไม้การตัดสินใจและ K Nearest Neighbor หรืออัลกอริทึมของ KNN ที่ใช้ที่นี่ สิ่งสำคัญที่สุดอย่างหนึ่งที่ต้องจำไว้คือเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาแบบครบวงจร โดยเทคนิคที่แตกต่างกันจะมีประสิทธิภาพมากหรือน้อยขึ้นอยู่กับข้อมูลของคุณ คำถามทางธุรกิจ และสิ่งที่คุณพยายามทำให้สำเร็จ .

มักเป็นกรณีของการลองผิดลองถูกเพื่อระบุว่าวิธีใดจะได้ผลดีที่สุดสำหรับคุณ ดังนั้นการทำเหมืองข้อมูลจึงรวมผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไว้ในกระบวนการทั้งหมดนี้ และเมื่อทำถูกต้องแล้ว คุณจะพบข้อมูลเชิงลึกที่สามารถเปลี่ยนแปลงธุรกิจได้