บทช่วยสอนการขุดข้อมูล: การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร เทคนิคกระบวนการ

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูล เป็นกระบวนการค้นหารูปแบบที่อาจเป็นประโยชน์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นทักษะแบบสหวิทยาการที่ใช้ เรียนรู้เครื่องสถิติ และ AI เพื่อ...tracข้อมูลเพื่อประเมินความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ในอนาคต ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก Data Mining ถูกนำไปใช้ในด้านการตลาด การตรวจจับการฉ้อโกง การค้นพบทางวิทยาศาสตร์ และอื่นๆ

การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) คือการค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนเร้น ไม่คาดคิด และไม่เคยรู้จักมาก่อน แต่มีความถูกต้องแม่นยำในข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลยังเรียกว่า การค้นพบความรู้ในข้อมูล (Knowledge Discovery in Data หรือ KDD) หรือการสำรวจความรู้ (Knowledge ex)tracการวิเคราะห์ข้อมูล/รูปแบบ การรวบรวมข้อมูล ฯลฯ

ประเภทของข้อมูล

การขุดข้อมูลสามารถทำได้กับข้อมูลประเภทต่อไปนี้

• ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
• คลังข้อมูล
• ฐานข้อมูลขั้นสูงและที่เก็บข้อมูล
• ฐานข้อมูลเชิงวัตถุและเชิงวัตถุสัมพันธ์
• ฐานข้อมูลธุรกรรมและเชิงพื้นที่
• ฐานข้อมูลที่หลากหลายและล้าสมัย
• ฐานข้อมูลมัลติมีเดียและสตรีมมิ่ง
• ฐานข้อมูลข้อความ
• การขุดข้อความและการขุดเว็บ

ไม่ว่าแหล่งข้อมูลจะเป็นอย่างไร ลำดับขั้นตอนที่เป็นระบบระเบียบเดียวกันนี้จะเปลี่ยนข้อมูลดิบเหล่านั้นให้กลายเป็นแบบจำลองที่ใช้งานได้

กระบวนการดำเนินการของการขุดข้อมูล

มาศึกษาขั้นตอนการดำเนินการ Data Mining โดยละเอียดกันดีกว่า

ความเข้าใจทางธุรกิจ

ในระยะนี้ มีการกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจและการทำเหมืองข้อมูล

• ขั้นแรก คุณต้องเข้าใจวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและลูกค้าก่อน คุณต้องกำหนดสิ่งที่ลูกค้าของคุณต้องการ (ซึ่งหลายครั้งพวกเขาก็ไม่รู้ตัวเองด้วยซ้ำ)
• รวบรวมสถานการณ์การขุดข้อมูลในปัจจุบัน คำนึงถึงทรัพยากร สมมติฐาน ข้อจำกัด และปัจจัยสำคัญอื่นๆ ในการประเมินของคุณ
• ใช้วัตถุประสงค์ทางธุรกิจและสถานการณ์ปัจจุบัน กำหนดเป้าหมายการทำเหมืองข้อมูลของคุณ
• แผนการขุดข้อมูลที่ดีนั้นมีรายละเอียดมากและควรได้รับการพัฒนาเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทั้งทางธุรกิจและการขุดข้อมูล

ความเข้าใจข้อมูล

ในขั้นตอนนี้ จะมีการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลนั้นเหมาะสมกับเป้าหมายของการทำเหมืองข้อมูลหรือไม่

• ขั้นแรก ข้อมูลจะถูกรวบรวมจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่งที่มีอยู่ในองค์กร
• แหล่งข้อมูลเหล่านี้อาจรวมถึงฐานข้อมูลหลายแห่ง ไฟล์ข้อมูลแบบเรียบ หรือคิวบ์ข้อมูล อาจมีปัญหาต่างๆ เช่น การจับคู่วัตถุและการบูรณาการโครงสร้างข้อมูล ซึ่งอาจเกิดขึ้นในระหว่างกระบวนการบูรณาการข้อมูล กระบวนการนี้ค่อนข้างซับซ้อนและยุ่งยาก เนื่องจากข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ไม่น่าจะตรงกันได้ง่าย ตัวอย่างเช่น ตาราง A มีเอนทิตีชื่อ cust_no ในขณะที่ตาราง B มีเอนทิตีชื่อ cust-id
• ดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากมากที่จะให้แน่ใจว่าวัตถุทั้งสองนี้อ้างอิงถึงค่าเดียวกันหรือไม่ ในที่นี้ ควรใช้ข้อมูลเมตาเพื่อลดข้อผิดพลาดในกระบวนการรวมข้อมูล
• ขั้นต่อไปคือการค้นหาคุณสมบัติของข้อมูลที่ได้มา วิธีที่ดีในการสำรวจข้อมูลคือการตอบคำถามการทำเหมืองข้อมูล (ตัดสินใจในระยะธุรกิจ) โดยใช้เครื่องมือการสืบค้น การรายงาน และการแสดงภาพ
• ควรตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลจากผลลัพธ์ของการสืบค้น หากมีข้อมูลใดขาดหายไป ควรทำการรวบรวมข้อมูลเหล่านั้นให้ครบถ้วน

การเตรียมข้อมูล

ในระยะนี้ ข้อมูลจะพร้อมสำหรับการผลิต

โดยปกติแล้ว การเตรียมข้อมูลเป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานานที่สุด ซึ่งมักคิดเป็น 60% ถึง 80% ของเวลาทำงานทั้งหมด

ควรคัดเลือก ทำความสะอาด แปลง จัดรูปแบบ ปกปิดข้อมูลส่วนบุคคล และจัดเรียงข้อมูล (หากจำเป็น) จากแหล่งต่างๆ

การล้างข้อมูลเป็นกระบวนการในการ "ล้าง" ข้อมูลโดยการปรับข้อมูลที่มีเสียงดังให้เรียบและเติมค่าที่หายไป

ตัวอย่างเช่น สำหรับโปรไฟล์ข้อมูลประชากรของลูกค้า ข้อมูลอายุหายไป ข้อมูลไม่สมบูรณ์และควรกรอก ในบางกรณีอาจมีข้อมูลผิดปกติ ตัวอย่างเช่น อายุมีค่า 300 ข้อมูลอาจไม่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น ชื่อของลูกค้าจะแตกต่างกันในตารางที่ต่างกัน

การแปลงข้อมูลเป็นการดำเนินการที่เปลี่ยนแปลงข้อมูลเพื่อให้สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการทำเหมืองข้อมูลได้ การแปลงข้อมูลต่อไปนี้สามารถนำมาใช้ได้

การแปลงข้อมูล

การดำเนินการแปลงข้อมูลจะมีส่วนช่วยให้กระบวนการขุดประสบความสำเร็จ

การปรับให้เรียบ: ช่วยขจัดเสียงรบกวนออกจากข้อมูล

การรวม: การดำเนินการสรุปหรือรวมข้อมูลจะถูกนำไปใช้กับข้อมูล กล่าวคือ ข้อมูลยอดขายรายสัปดาห์จะถูกรวบรวมเพื่อคำนวณยอดรวมรายเดือนและรายปี

ลักษณะทั่วไป: ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลระดับต่ำจะถูกแทนที่ด้วยแนวคิดระดับสูงกว่า โดยใช้ลำดับชั้นของแนวคิด ตัวอย่างเช่น เมืองจะถูกแทนที่ด้วยรัฐหรือประเทศ

ปกติ: การปรับค่าให้เป็นมาตรฐาน (Normalization) จะดำเนินการเมื่อข้อมูลคุณลักษณะถูกปรับขนาดขึ้นหรือลง ตัวอย่างเช่น ข้อมูลควรอยู่ในช่วง -2.0 ถึง 2.0 หลังจากการปรับค่าให้เป็นมาตรฐานแล้ว

การก่อสร้างคุณสมบัติคุณลักษณะเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นและรวมชุดคุณลักษณะที่กำหนดซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับการทำเหมืองข้อมูล

ผลลัพธ์ของกระบวนการนี้คือชุดข้อมูลสุดท้ายที่สามารถนำไปใช้ในการสร้างแบบจำลองได้

การสร้างแบบจำลอง

ในระยะนี้ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์จะถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดรูปแบบข้อมูล

• ตามวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ควรเลือกเทคนิคการสร้างแบบจำลองที่เหมาะสมสำหรับชุดข้อมูลที่เตรียมไว้
• สร้างสถานการณ์จำลองเพื่อทดสอบการตรวจสอบคุณภาพและความถูกต้องของแบบจำลอง
• รันโมเดลบนชุดข้อมูลที่เตรียมไว้
• ผลลัพธ์ควรได้รับการประเมินโดยผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดเพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองนั้นสามารถบรรลุวัตถุประสงค์การขุดข้อมูลได้

การประเมินผล

ในระยะนี้ รูปแบบที่ระบุจะได้รับการประเมินตามวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ

• ผลลัพธ์ที่สร้างโดยแบบจำลองการขุดข้อมูลควรได้รับการประเมินตามวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ
• การทำความเข้าใจธุรกิจเป็นกระบวนการที่ต้องทำซ้ำๆ ในความเป็นจริง แม้จะเข้าใจความต้องการทางธุรกิจใหม่ๆ อาจเพิ่มขึ้นเนื่องจากการขุดข้อมูล
• การตัดสินใจดำเนินการหรือไม่ดำเนินการเพื่อย้ายโมเดลในขั้นตอนการปรับใช้

การใช้งาน

ในระยะการปรับใช้ คุณจะส่งการค้นพบการขุดข้อมูลของคุณไปยังการดำเนินงานทางธุรกิจในแต่ละวัน

• ความรู้หรือข้อมูลที่ค้นพบในระหว่างกระบวนการขุดข้อมูลควรทำให้ง่ายต่อการเข้าใจสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค
• แผนปฏิบัติการโดยละเอียดสำหรับเรือpingมีการสร้างระบบบำรุงรักษาและตรวจสอบการค้นพบจากการขุดค้นข้อมูล
• รายงานโครงการขั้นสุดท้ายจะถูกสร้างขึ้นพร้อมกับบทเรียนที่ได้เรียนรู้และประสบการณ์หลักในระหว่างโครงการ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงนโยบายธุรกิจขององค์กร

ขั้นตอนการสร้างแบบจำลองข้างต้นใช้ชุดเทคนิคที่กำหนดไว้ โดยแต่ละเทคนิคเหมาะสมกับคำถามประเภทต่างๆ กัน

เทคนิคการขุดข้อมูล

1. การจำแนกประเภท

การวิเคราะห์นี้ใช้เพื่อดึงข้อมูลที่สำคัญและเกี่ยวข้องเกี่ยวกับข้อมูลและข้อมูลเมตา วิธีการขุดข้อมูลนี้ช่วยในการจำแนกข้อมูลในคลาสต่างๆ

2. Clusterไอเอ็นจี

Clusterการวิเคราะห์เป็นเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อระบุข้อมูลที่เหมือนกัน กระบวนการนี้ช่วยให้เข้าใจความแตกต่างและความคล้ายคลึงระหว่างข้อมูล

3. การถดถอย

การวิเคราะห์การถดถอยเป็นวิธีการขุดข้อมูลเพื่อระบุและวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ใช้เพื่อระบุความน่าจะเป็นของตัวแปรเฉพาะเมื่อมีตัวแปรอื่นอยู่ด้วย

4. กฎสมาคม

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลนี้ช่วยในการค้นหาการเชื่อมโยงระหว่างสองรายการขึ้นไป ค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูล

5. การตรวจจับค่าผิดปกติ

เทคนิคการค้นหาข้อมูลผิดปกติประเภทนี้ หมายถึงการสังเกตข้อมูลในชุดข้อมูลที่ไม่ตรงกับรูปแบบหรือพฤติกรรมที่คาดหวัง เทคนิคนี้สามารถนำไปใช้ในหลากหลายด้าน เช่น การตรวจจับการบุกรุก การตรวจจับการฉ้อโกง หรือการตรวจจับข้อผิดพลาด เป็นต้น การตรวจจับข้อมูลผิดปกติยังเรียกว่า การวิเคราะห์ข้อมูลผิดปกติ หรือการขุดค้นข้อมูลผิดปกติ

6. รูปแบบตามลำดับ

เทคนิคการขุดข้อมูลนี้ช่วยในการค้นพบหรือระบุรูปแบบหรือแนวโน้มที่คล้ายคลึงกันในข้อมูลธุรกรรมในช่วงระยะเวลาหนึ่ง

7. การทำนาย

การทำนายได้ใช้การผสมผสานเทคนิคอื่นๆ ของการขุดข้อมูล เช่น แนวโน้ม รูปแบบลำดับ การจัดกลุ่ม การจำแนกประเภท ฯลฯ โดยวิเคราะห์เหตุการณ์หรืออินสแตนซ์ในอดีตในลำดับที่ถูกต้องเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต

Descriptการขุดข้อมูลเชิงทำนายเทียบกับการขุดข้อมูลเชิงพยากรณ์

เทคนิคทั้งเจ็ดข้างต้นแบ่งออกเป็นสองกลุ่ม และการรู้ว่าคำถามนั้นอยู่ในกลุ่มใดจะเป็นตัวกำหนดวิธีการตีความผลลัพธ์

Descriptการขุดข้อมูล เป็นการสรุปสิ่งที่เกิดขึ้นไปแล้ว โดยจะมองหาโครงสร้างภายในข้อมูลที่มีอยู่โดยไม่มีเป้าหมายที่ชัดเจน ซึ่งเป็นเหตุผลที่บางครั้งเรียกว่าการวิจัยแบบไม่ใช้การกำกับดูแล (unsupervised learning) Clusterกฎการเชื่อมโยง และรูปแบบลำดับเหตุการณ์จัดอยู่ในหมวดหมู่นี้ ตัวอย่างเช่น การที่ซูเปอร์มาร์เก็ตเรียนรู้ว่าผ้าอ้อมและเบียร์มักถูกซื้อพร้อมกัน เป็นข้อมูลเชิงพรรณนา: มันอธิบายถึงอดีต และมนุษย์จะเป็นผู้ตัดสินใจว่าจะทำอย่างไรต่อไป

การขุดข้อมูลเชิงทำนาย เป็นการประเมินสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป โดยเรียนรู้จากบันทึกในอดีตที่ทราบคำตอบอยู่แล้ว จากนั้นจึงนำการเรียนรู้นั้นไปใช้กับบันทึกใหม่ ซึ่งเป็นเหตุผลที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบมีผู้กำกับดูแล (supervised learning) การจำแนกประเภท การถดถอย และการทำนาย จัดอยู่ในประเภทนี้ การให้คะแนนผู้ขอสินเชื่อว่ามีแนวโน้มที่จะผิดนัดชำระหนี้หรือไม่นั้นเป็นผลลัพธ์จากการทำนาย

ความแตกต่างนี้ส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ในทางปฏิบัติสองประการ

• วิธีการตรวจสอบความถูกต้องแตกต่างกัน: แบบจำลองการทำนายสามารถประเมินความแม่นยำได้โดยเทียบกับผลลัพธ์ที่ทราบแล้ว ในขณะที่ผลลัพธ์เชิงพรรณนาไม่สามารถทำได้ ดังนั้นจึงต้องตัดสินจากความน่าสนใจและนำไปปฏิบัติได้จริง
• ข้อกำหนดด้านข้อมูลแตกต่างกันไป: งานวิเคราะห์เชิงพยากรณ์จำเป็นต้องมีคอลัมน์แสดงผลลัพธ์ในอดีตที่มีป้ายกำกับชัดเจน Descriptงานวิจัยที่ผ่านมาไม่ได้ทำเช่นนั้น ซึ่งทำให้งานวิจัยเหล่านั้นกลายเป็นจุดเริ่มต้นปกติเมื่อธุรกิจมีข้อมูลแต่ยังไม่มีเป้าหมายที่ชัดเจน

ความท้าทายในการนำการทำเหมืองข้อมูลไปใช้

• ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะจำเป็นในการกำหนดแบบสอบถามการขุดข้อมูล
• การติดตั้งมากเกินไป: เนื่องจากฐานข้อมูลการฝึกอบรมมีขนาดเล็ก โมเดลอาจไม่เหมาะกับสถานะในอนาคต
• การทำเหมืองข้อมูลจำเป็นต้องมีฐานข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งบางครั้งก็ยากต่อการจัดการ
• การดำเนินธุรกิจอาจจำเป็นต้องได้รับการแก้ไขเพื่อกำหนดว่าจะใช้ข้อมูลที่เปิดเผยหรือไม่
• หากชุดข้อมูลไม่หลากหลาย ผลการขุดข้อมูลอาจไม่แม่นยำ
• ข้อมูลการบูรณาการที่จำเป็นจากฐานข้อมูลที่หลากหลายและระบบข้อมูลทั่วโลกอาจมีความซับซ้อน

ตัวอย่างการขุดข้อมูล

ในหลักสูตร Data Mining นี้ เราจะมาเรียนรู้เกี่ยวกับ Data Mining ด้วยตัวอย่าง:

1 ตัวอย่าง:

ลองพิจารณาหัวหน้าฝ่ายการตลาดของบริษัทผู้ให้บริการโทรคมนาคมที่ต้องการเพิ่มรายได้จากบริการโทรทางไกล การสร้างโปรไฟล์ลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงในด้านการขายและการตลาด เขามีฐานข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก เช่น อายุ เพศ รายได้ ประวัติเครดิต ฯลฯ แต่เป็นไปไม่ได้ที่จะระบุลักษณะเฉพาะของผู้ที่ชื่นชอบการโทรทางไกลด้วยการวิเคราะห์แบบแมนนวล ด้วยเทคนิคการขุดค้นข้อมูล เขาอาจค้นพบรูปแบบระหว่างผู้ใช้บริการโทรทางไกลจำนวนมากและลักษณะเฉพาะของพวกเขาได้

ตัวอย่างเช่น เขาอาจเรียนรู้ว่าลูกค้าที่ดีที่สุดของเขาคือผู้หญิงที่แต่งงานแล้วอายุระหว่าง 45 ถึง 54 ปี ซึ่งสร้างรายได้มากกว่า 80,000 ดอลลาร์ต่อปี ความพยายามทางการตลาดสามารถกำหนดเป้าหมายไปยังกลุ่มประชากรดังกล่าวได้

2 ตัวอย่าง:

ธนาคารแห่งหนึ่งต้องการค้นหาวิธีใหม่ๆ ในการเพิ่มรายได้จากการดำเนินงานบัตรเครดิต พวกเขาต้องการตรวจสอบว่าปริมาณการใช้งานจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าหรือไม่ หากลดค่าธรรมเนียมลงครึ่งหนึ่ง

ธนาคารมีบันทึกข้อมูลหลายปีเกี่ยวกับยอดคงเหลือเฉลี่ยในบัตรเครดิต จำนวนเงินที่ชำระ การใช้วงเงินเครดิต และพารามิเตอร์สำคัญอื่นๆ พวกเขาสร้างแบบจำลองเพื่อตรวจสอบผลกระทบของนโยบายธุรกิจใหม่ที่เสนอ ผลลัพธ์ของข้อมูลแสดงให้เห็นว่า การลดค่าธรรมเนียมลงครึ่งหนึ่งสำหรับกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย อาจเพิ่มรายได้ได้ถึง 10 ล้านดอลลาร์

การขุดข้อมูลเทียบกับการเรียนรู้ของเครื่องจักร

สองคำนี้มีความทับซ้อนกันอย่างมากและมักใช้แทนกันได้ แต่จริงๆ แล้วตอบคำถามที่แตกต่างกัน การขุดข้อมูล (Data mining) มีเป้าหมายเพื่อค้นหารูปแบบที่บุคคลไม่เคยรู้มาก่อน ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) มีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบที่ปรับปรุงการคาดการณ์ของตนเองให้ดีขึ้นเมื่อมีข้อมูลเข้ามามากขึ้น

จุดแตกต่าง	การทำเหมืองข้อมูล	เครื่องเรียนรู้
เป้าหมายหลัก	ค้นพบรูปแบบที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนในข้อมูลที่มีอยู่	สร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์จากข้อมูลใหม่ได้
การมีส่วนร่วมของมนุษย์	นักวิเคราะห์ตีความและดำเนินการตามผลการค้นพบ	อัลกอริทึมจะนำกฎไปใช้โดยอัตโนมัติ
ปริมาณข้อมูล	ทำงานกับชุดข้อมูลประวัติศาสตร์ที่กำหนดไว้	จะดีขึ้นเรื่อยๆ เมื่อมีการป้อนข้อมูลเพิ่มเติมเข้าไปเมื่อเวลาผ่านไป
ผลลัพธ์ทั่วไป	กฎ กลุ่ม หรือความสัมพันธ์ที่บุคคลสามารถอ่านได้	โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนแล้วซึ่งส่งคืนคะแนนหรือคลาส
ความสัมพันธ์	การขุดค้นข้อมูลมักใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นกลไกหลัก

กล่าวโดยสรุป การเรียนรู้ของเครื่องเป็นหนึ่งในชุดเครื่องมือที่ใช้ในการขุดค้นข้อมูล และการขุดค้นข้อมูลแบบง่ายๆ สามารถทำได้โดยใช้สถิติเพียงอย่างเดียว

เครื่องมือขุดข้อมูล

ต่อไปนี้เป็น 2 รายการที่ได้รับความนิยม เครื่องมือขุดข้อมูล ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรม

R-ภาษา:

ภาษาอาร์ เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับการคำนวณเชิงสถิติและกราฟิก R มีการทดสอบทางสถิติแบบคลาสสิก การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การจำแนกประเภท และเทคนิคกราฟิกที่หลากหลาย มีระบบจัดการและจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

เรียนรู้เพิ่มเติมที่นี่

Oracle การทำเหมืองข้อมูล:

Oracle การทำเหมืองข้อมูลหรือที่รู้จักกันทั่วไปในชื่อ ODM คือโมดูลหนึ่งของ Oracle ฐานข้อมูลการวิเคราะห์ขั้นสูง และปัจจุบันได้ถูกส่งมอบเป็นส่วนหนึ่งของ Oracle การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เครื่องมือการขุดค้นข้อมูลนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดและทำการคาดการณ์ได้ ช่วยในการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า พัฒนาโปรไฟล์ลูกค้า และระบุโอกาสในการขายสินค้าเพิ่มเติม

เรียนรู้เพิ่มเติมที่นี่

ประโยชน์ของการขุดข้อมูล

• เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลช่วยให้บริษัทได้รับข้อมูลตามองค์ความรู้
• การขุดข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถปรับเปลี่ยนการดำเนินงานและการผลิตให้เกิดผลกำไรได้
• การทำเหมืองข้อมูลเป็นโซลูชันที่คุ้มค่าและมีประสิทธิภาพเมื่อเปรียบเทียบกับแอปพลิเคชันข้อมูลทางสถิติอื่นๆ
• การทำเหมืองข้อมูลช่วยในกระบวนการตัดสินใจ
• อำนวยความสะดวกในการทำนายแนวโน้มและพฤติกรรมอัตโนมัติตลอดจนการค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่โดยอัตโนมัติ
• สามารถนำไปใช้ในระบบใหม่และแพลตฟอร์มที่มีอยู่ได้
• เป็นกระบวนการที่รวดเร็วซึ่งทำให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้โดยใช้เวลาน้อยลง

ข้อเสียของการขุดข้อมูล

• มีความเสี่ยงที่บริษัทต่างๆ จะขายข้อมูลที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับลูกค้าของตนให้กับองค์กรอื่น ซึ่งก่อให้เกิดความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว
• ซอฟต์แวร์วิเคราะห์การขุดข้อมูลจำนวนมากใช้งานยากและต้องมีการฝึกอบรมล่วงหน้าจึงจะใช้งานได้
• เครื่องมือขุดข้อมูลต่างๆ ทำงานในลักษณะที่แตกต่างกันเนื่องจากอัลกอริทึมที่ใช้ในการออกแบบแตกต่างกัน ดังนั้น การเลือกเครื่องมือขุดข้อมูลที่ถูกต้องจึงเป็นงานที่ยากมาก
• เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลนั้นไม่ถูกต้อง และอาจทำให้เกิดผลกระทบร้ายแรงได้ในบางสภาวะ

แอปพลิเคชั่นการขุดข้อมูล

การใช้งาน	การใช้
คมนาคม	เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลถูกนำมาใช้ในภาคการสื่อสารเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า เพื่อนำเสนอแคมเปญที่ตรงเป้าหมายและมีความเกี่ยวข้องมากยิ่งขึ้น
ประกันภัย	การขุดข้อมูลช่วยให้บริษัทประกันภัยกำหนดราคาผลิตภัณฑ์ให้มีกำไรและส่งเสริมข้อเสนอใหม่ๆ ให้กับลูกค้าใหม่หรือลูกค้าปัจจุบันของตน
การศึกษา	การทำเหมืองข้อมูลมีประโยชน์ต่อนักการศึกษาในการเข้าถึงข้อมูลของนักเรียน คาดการณ์ระดับความสำเร็จ และค้นหานักเรียนหรือกลุ่มนักเรียนที่ต้องการความสนใจเป็นพิเศษ เช่น นักเรียนที่อ่อนวิชาคณิตศาสตร์
การผลิต	ด้วยความช่วยเหลือจากเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Mining) ผู้ผลิตสามารถคาดการณ์การสึกหรอของอุปกรณ์การผลิตได้ พวกเขาสามารถคาดการณ์การบำรุงรักษา ซึ่งจะช่วยลดเวลาหยุดทำงานให้น้อยที่สุด
การธนาคาร	การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้ภาคการเงินเข้าใจถึงความเสี่ยงด้านตลาดและจัดการการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ช่วยให้ธนาคารสามารถระบุผู้ที่ผิดนัดชำระหนี้ได้ เพื่อตัดสินใจว่าจะออกบัตรเครดิต สินเชื่อ ฯลฯ หรือไม่
ขายปลีก	เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ห้างสรรพสินค้าและร้านขายของชำระบุและจัดวางสินค้าที่ขายดีที่สุดในตำแหน่งที่ดึงดูดความสนใจมากที่สุด ช่วยให้เจ้าของร้านคิดค้นโปรโมชั่นที่กระตุ้นให้ลูกค้าใช้จ่ายมากขึ้น
ผู้ให้บริการ	ผู้ให้บริการ เช่น อุตสาหกรรมโทรศัพท์มือถือและสาธารณูปโภคใช้ Data Mining เพื่อคาดการณ์สาเหตุที่ลูกค้าออกจากบริษัท โดยจะวิเคราะห์รายละเอียดการเรียกเก็บเงิน การโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้า การร้องเรียนที่ส่งถึงบริษัท เพื่อกำหนดคะแนนความน่าจะเป็นให้กับลูกค้าแต่ละราย และเสนอสิ่งจูงใจ
E-Commerce	เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซใช้ Data Mining เพื่อเสนอการขายต่อเนื่องและการขายต่อยอดผ่านเว็บไซต์ของพวกเขา หนึ่งในชื่อที่มีชื่อเสียงที่สุดคือ Amazonซึ่งใช้เทคนิคการขุดข้อมูลเพื่อดึงดูดลูกค้าเข้าสู่ร้านอีคอมเมิร์ซมากขึ้น
ซูเปอร์มาร์เก็ต	การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ซูเปอร์มาร์เก็ตสามารถพัฒนากฎเกณฑ์เพื่อคาดการณ์ว่าลูกค้าของพวกเขามีแนวโน้มที่จะตั้งครรภ์หรือไม่ โดยการประเมินรูปแบบการซื้อ พวกเขาสามารถค้นหาลูกค้าผู้หญิงที่มีแนวโน้มจะตั้งครรภ์ได้ และเริ่มกำหนดเป้าหมายผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น แป้งเด็ก สบู่เด็ก ผ้าอ้อม และอื่นๆ
การสืบสวนอาชญากรรม	การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้หน่วยงานสืบสวนอาชญากรรมจัดกำลังเจ้าหน้าที่ตำรวจ (อาชญากรรมมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นที่ไหนและเมื่อใด) ใครบ้างที่จะตรวจค้นที่จุดผ่านแดน ฯลฯ
ชีวสารสนเทศศาสตร์	การทำเหมืองข้อมูลช่วยในการขุดข้อมูลทางชีววิทยาจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมในด้านชีววิทยาและการแพทย์

คำถามที่พบบ่อย