データマイニングプロセスへの洞察デジタル革命後、企業は競争力を維持するために大量のデータを収集および管理する必要がありました。ほとんどのオーナーはビッグデータが重要であることを知っていましたが、ビジネス上の質問に答えるために分析を行う方法を常に確信していませんでした。
アナリティクスとビジネスインテリジェンスは今、科学に進化しました。エンジニア、データアナリスト、その他のスペシャリストのチームは、企業がデータを分類して集計して洞察を抽出できるよう支援します。
企業はデータマイナーを必要とし続けるため、フィールドは成長し、進化しています。しかし、データマイニングは実際にどのように機能しますか？企業がデータを活用して、顧客、売上、収益についてより深いビジネス理解を深める方法について詳しくご確認ください。
データマイニングプロセス企業における7つのステップでは、このデジタル世界では多くの新しいデータを利用できます。ビジネス目標に合わせて収集するデータソースを正確に把握することは、複雑な場合があります。企業は、データ収集の取り組みを改善し、有用な情報を抽出するために、データマイニングと人工知能を使用しています。
社内のデータ専門家は、適切なマイニングプロセスを使用する場合、組織は、顧客のニーズと購買習慣についての詳細を学びます。ビジネスリーダーは、データマイニングの結果を使用して、過去の間違いから学び、マーケティングキャンペーンをカスタマイズし、利益を増やします。しかし、マイニングデータはどのように機能しますか？
ここでは、データマイニングプロセスにおける7つの主要なステップがあります-
1.
データクリーニングチームは、業界標準に適合するように、まずすべてのプロセスデータをクリーニングする必要があります。データが汚れたり不完全になったりすると、洞察力が悪くなり、システム障害が発生し、時間と費用がかかります。エンジニアは、組織で取得したデータから、クリーンでないデータをすべて削除します。
彼らは、ビジネスのリソースに応じて、いくつかの異なるデータの前処理とクリーニング方法を使用します。たとえば、欠損値を手動で入力したり、他のデータの平均を利用して推定値を埋めることができます。また、チームはビニング方法を使用して、ノイズの多いデータを削除し、外れ値を特定し、矛盾を解決します。
2.
データ統合データマイナーは、分析を実行するために異なるデータセットとソースを組み合わせると、データ統合と呼びます。これは、抽出、変換、 ロードプロセス全体を合理化するトップマイニング技術の1つです 。
多くの専門家は、この段階で、異なるデータベース内で追加のデータクリーニングを実行します。これにより、一貫性のない情報が排除され、データ品質が保証されるため、ビジネス要件を満たすことができます。専門家は、Microsoft SQLなどのデータマイニングツールを使用してデータを統合します。
3.
データ品質のためのデータ削減この標準プロセスでは、データ分析やパターン評価に関連する情報を抽出します。エンジニアは小さいサイズのデータを取り出し、データ削減中も整合性を維持します。チームは、このマイニングプロセス中に、ニューラルネットワークや他の形式の機械学習を使用することができます。戦略には、次元低減、数値低減、またはデータ圧縮が含まれます。
次元削減では、エンジニアは分析データの属性の数を減らします。数値削減では、チームは元のデータをより少ない量のデータに置き換えます。データ圧縮では、エンジニアは収集したデータの圧縮された一般化を提供します。
4.
データ変換この業界標準のプロセスでは、エンジニアはデータを採鉱目標に合わせて許容可能な形式に変換します。準備データを統合してデータマイニングプロセスを最適化し、最終データセットのパターンを簡単に識別できるようにします。
データ変換には、データマッピングやその他のデータサイエンスの技術が含まれます。戦略には、平滑化、またはデータからのノイズ除去が含まれます。他の一般的な手法には、集約、正規化、または離散化などがあります。
5.
データマイニング組織は、データマイニングアプリケーションを使用して有用な傾向を抽出し、知識発見を最適化してビジネスインテリジェンスを生成します。これは、企業がビッグデータを最大限に活用し、正しい種類の情報を収集する場合にのみ可能です。
エンジニアは、データを抽出する前に、利用可能なデータにインテリジェントなパターンを適用します。その後、すべての情報をモデルとして表します。スペシャリストは、クラスタリング、分類、またはその他のモデリング技術を使用して、精度を確保します。
6.
パターン評価これは、エンジニアが舞台裏で作業をやめ、現実世界に洞察をもたらすステージです。スペシャリストは、ビジネス知識を生み出すことができる有用なパターンを特定します。
彼らは、モデル、履歴データ、リアルタイム情報を使用して、顧客、従業員、販売の詳細を調べます。また、チームは情報データを要約したり、視覚化データマイニング技術を使用して理解しやすくします。
7.
データマイニングにおける知識を表す最後に、データアナリストは、他の人と情報を共有するために、データの視覚化、レポート、およびその他のマイニングツールの組み合わせを使用します。データマイニングプロセスが開始される前に、ビジネスリーダーはデータ理解の目標と目標を伝え、エンジニアは何を探すべきかを知っていました。
アナリストは、レポート形式でこれらのリーダーと知見を共有することができます。ほとんどの企業は、ダッシュボードやその他のビジネスインテリジェンスツールを使用して、レポートを生成し、内部データマイナーから洞察を抽出します。オーナーは、意思決定を最適化し、新しいビジネスを創出し、無駄をなくし、より良い広告キャンペーンを作成するために、これらの洞察を活用します。
データマイニングプロセスの重要なポイント結論として、ここでは、データマイニングプロセスについて知っておくべきことです-
- まず、専門家は重複または汚れた情報を削除するためにデータをクリーニングする必要があります。その後、情報を統合するか、異なるソースを組み合わせて、マイニング結果を最適化します。また、データ統合により、ノイズの多いデータや不要なデータの量を減らすことができます。
- データ削減では、エンジニアは関連情報を抽出し、パターンを特定し、ビジネス上の質問に答えます。また、マイニング目標に合わせてデータを変換します。このプロセスは、データ変換と呼ばれます。
- データマイニングでは、エンジニアはデータを抽出する前に、各データセットに関連パターンを割り当てます。その後、クラスタリングまたは分類技術を使用してモデルを生成します。
- エンジニアは、パターン評価段階で、情報を現実世界に持ち込みます。パターンを抽出し、傾向を特定し、ユーザーに理解できるようにします。最後に、該当する関係者に提示する情報を準備します。ビジネスオーナーは、データマイニングのインサイトを使用して、意思決定を最適化し、売上を増やし、顧客の詳細を知ることができます。
