การวิเคราะห์เหมืองข้อมูล
คืออะไร และสำคัญอย่างไร
การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการในการค้นหาความผิดปกติ รูปแบบ และความสัมพันธ์ภายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่
เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ด้วยการใช้เทคนิคที่หลากหลายคุณสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน พัฒนาความสัมพันธ์กับลูกค้า ลดความเสี่ยง และอื่นๆ อีกมากมาย
ประวัติความเป็นมาและความก้าวหน้าของการทำเหมืองข้อมูลในปัจจุบัน
กระบวนการขุดผ่านข้อมูลเพื่อค้นหาความเชื่อมโยงที่ซ่อนอยู่และคาดการณ์แนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคตมีประวัติศาสตร์อันยาวนาน บางครั้งเรียกว่า "การค้นพบองค์ความรู้ในฐานข้อมูล" ส่วนคำศัพท์ "การทำเหมืองข้อมูล" นั้นยังไม่ได้มีการใช้งานจนถึงช่วงทศวรรษที่ 1990 ทั้งนี้ รากฐานของสิ่งนี้ประกอบขึ้นจากระเบียบวิธีทางวิทยาศาสตร์ 3 อย่างที่เกี่ยวโยงกัน ได้แก่ สถิติ (การศึกษาเชิงตัวเลขของความสัมพันธ์ของข้อมูล) ปัญญาประดิษฐ์ (ปัญญาเสมือนมนุษย์ที่เกิดขึ้นจากซอฟต์แวร์และ/หรือเครื่องจักร) และการเรียนรู้ของเครื่อง (อัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อสร้างการคาดการณ์) ทว่าไม่ใช่สิ่งใหม่แต่อย่างใด เนื่องจากเทคโนโลยีการทำข้อมูลมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ทันกับศักยภาพที่ไร้ขีดจำกัดของ Big Data และพลังการประมวลผลที่มีต้นทุนต่ำลงในปัจจุบัน
กว่าทศวรรษที่ผ่านมา ความก้าวหน้าด้านกำลังและความเร็วในการประมวลผลทำให้เราสามารถก้าวข้ามการปฏิบัติในแบบแมนนวลที่น่าเบื่อและใช้เวลานานไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็ว ง่ายดาย และเป็นแบบอัตโนมัติ ยิ่งชุดข้อมูลที่รวบรวมมีความซับซ้อนมากเท่าใดก็ยิ่งมีโอกาสค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องมากขึ้นเท่านั้น ร้านค้าปลีก ธนาคาร ผู้ผลิต ผู้ให้บริการโทรคมนาคมและ บริษัทประกัน และอื่นๆ มีการใช้การวิเคราะห์เหมืองข้อมูลเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างทุกอย่างนับตั้งแต่ การเพิ่มประสิทธิภาพด้านราคา โปรโมชั่น และข้อมูลประชากรไปจนถึงเศรษฐกิจ ความเสี่ยง การแข่งขัน และสื่อสังคมมีผลกระทบต่อรูปแบบการทำธุรกิจ รายได้ การดำเนินงาน และความสัมพันธ์กับลูกค้าของของพวกอย่างไร
ทำไมการทำเหมืองข้อมูลจึงมีความสำคัญ
ทำไมการทำเหมืองข้อมูลจึงมีความสำคัญ คุณอาจเคยเห็นจำนวนที่ผันแปร ปริมาณของข้อมูลที่ทวีคูณขึ้นทุกสองปี โดยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพียงอย่างเดียวก็เป็นส่วนประกอบถึง 90% ของจักรวาลดิจิตอลแล้ว แต่ปริมาณข้อมูลที่มากมายนี้ไม่ได้แปลว่ามีองค์ความรู้มากขึ้น
การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้คุณ:
- กลั่นกรองข้อมูลที่ยุ่งเหยิงและซ้ำซ้อนในข้อมูลของคุณ
- ทำความเข้าใจว่าสิ่งใดที่เกี่ยวข้องและใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้นเพื่อประเมินผลลัพธ์ที่เป็นไปได้
- เร่งความเร็วให้กับการตัดสินใจที่ชาญฉลาด
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลในเอกสาร การทำเหมืองข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งเป็นเอกสารที่แสดงวิธีการต่างๆ ในการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการทำเหมืองข้อมูลที่องค์กรสามารถใช้งานเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ จากข้อมูลที่มีอยู่ได้
การทำเหมืองข้อมูลในยุคปัจจุบัน
การทำเหมืองข้อมูลเป็นเสมือนเสาหลักของการวิเคราะห์ ซึ่งช่วยให้คุณพัฒนารูปแบบที่สามารถเผยการเชื่อมต่อภายในข้อมูลนับล้านๆ หรือพันล้านรายการ ลองเรียนรู้ว่าการทำเหมืองข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงโลกที่เราอาศัยอยู่อย่างไร
ข้อมูลสรุปเกี่ยวกับทำเหมืองข้อมูลในการดำเนินงานเกี่ยวกับน้ำมันและก๊าซให้
ค้นพบว่าการทำเหมืองข้อมูล รวมถึงการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์นั้นถูกนำมาใช้ในการดำเนินงานเกี่ยวกับน้ำมันและก๊าซอย่างไร บทความนี้จะเปิดเผยแนวทางปฏิบัติ ลำดับงาน และเทคนิคที่ใช้
ความแตกต่างระหว่าง Big Data และการทำเหมืองข้อมูล
Jared Dean ผู้เชี่ยวชาญด้านเหมืองข้อมูล เขียนหนังสือเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูล โดยเขาได้อธิบายถึงวิธีดึงประสิทธิภาพของโปรแกรมการวิเคราะห์ของคุณออกมาให้มากที่สุดโดยใช้การคำนวณประสิทธิภาพสูงและการวิเคราะห์ขั้นสูง
Magic Quadrant สำหรับแพลตฟอร์มวิทยาการข้อมูล
Gartner ตั้งให้ SAS เป็นผู้นำใน Magic Quadrant สำหรับแพลตฟอร์มวิทยาการข้อมูลและ "ผู้จำหน่ายชั้นนำในตลาดด้านวิทยาการข้อมูล ในแง่ของรายได้และจำนวนลูกค้าที่มีการชำระเงิน"
เนื้อหาฉบับเต็ม: การวิเคราะห์เครือข่ายเชิงคาดการณ์ขั้นสูง
เรียนรู้วิธีการที่ผู้ให้บริการสามารถทำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายโดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อประเมินประสิทธิภาพเครือข่าย รวมถึงการปรับปรุงความสามารถ และทำการตลาดให้ตรงเป้าหมายมากขึ้น
Data mining software
Data mining software from SAS uses proven, cutting-edge algorithms designed to help you solve the biggest challenges.
ผู้ใช้งานหลัก
การทำเหมืองข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญของความมุ่งมั่นในการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลากหลายอุตสาหกรรมและสาขาวิชา
โทรคมนาคม
ในตลาดที่มีการแข่งขันสูง คำตอบมักอยู่ในข้อมูลของผู้บริโภคของคุณ บริษัทด้านมัลติมีเดียและโทรคมนาคมสามารถใช้แบบจำลองการวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจกับข้อมูลของลูกค้า ช่วยให้พวกเขาทำนายพฤติกรรมของลูกค้า และเสนอแคมเปญที่ตรงเป้าหมายและมีความเกี่ยวข้องสูงได้มากยิ่งขึ้น
ภาคการประกันภัย
ด้วยความรู้และทักษะด้านการวิเคราะห์ บริษัทประกันภัยสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนเกี่ยวกับการฉ้อโกง การปฏิบัติตาม การจัดการความเสี่ยง และการสูญเสียลูกค้าได้ หลายบริษัทได้ใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อกำหนดราคาผลิตภัณฑ์อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในสายงานธุรกิจ และค้นหาวิธีการใหม่ในการนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่มีความสามารถในการแข่งขันกับฐานลูกค้าที่มีอยู่
การศึกษา
ด้วยมุมมองที่เป็นเอกภาพและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในกระบวนการเรียนรู้ของผู้เรียน นักการศึกษาสามารถคาดการณ์ประสิทธิภาพของผู้เรียนก่อนที่พวกเขาจะก้าวเข้ามาในชั้นเรียน และพัฒนากลยุทธ์การสอดแทรกเพื่อให้พวกยังจดจ่ออยู่กับการเรียน การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้นักการศึกษาเข้าถึงข้อมูลของผู้เรียน คาดการณ์ระดับความสำเร็จ และระบุตัวผู้เรียนหรือกลุ่มผู้เรียนที่ต้องได้รับความสนใจเป็นพิเศษ
ธุรกิจการผลิต
การปรับแผนการผลิตให้สอดคล้องกับการคาดการณ์ความต้องการเป็นสิ่งสำคัญ เช่นเดียวกับการตรวจหาปัญหาล่วงหน้า การประกันคุณภาพ และการลงทุนในตราสินค้า ผู้ผลิตสามารถคาดการณ์การสึกหรอของเครื่องมือในการผลิตและคาดคะเนการบำรุงรักษา ซึ่งสามารถเพิ่มช่วยอายุการใช้งานและทำให้การผลิตตรงตามกำหนดเวลา
ธุรกิจธนาคาร
อัลกอริธึมแบบอัตโนมัติช่วยให้ธนาคารสามารถทำความเข้าใจฐานลูกค้า รวมถึงธุรกรรมหลายพันล้านรายการซึ่งเป็นหัวใจของระบบการเงิน การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้บริษัทผู้ให้บริการทางการเงินเห็นมุมมองเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านตลาดได้ดียิ่งขึ้น ตรวจจับการฉ้อโกงได้เร็วขึ้น จัดการข้อผูกมัดด้านกฎระเบียบ และรับผลตอบแทนที่ดีที่สุดจากการลงทุนด้านการตลาด
ธุรกิจค้าปลีก
ฐานข้อมูลลูกค้าขนาดใหญ่ได้ซ่อน ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า เอาไว้ซึ่งช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงความสัมพันธ์ เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด และคาดการณ์ยอดขายได้ ด้วยรูปแบบข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้น บริษัทค้าปลีกสามารถนำเสนอแคมเปญที่ตรงเป้าหมายได้มากขึ้น และค้นหาข้อเสนอที่สร้างผลกระทบต่อลูกค้าได้มากใหญ่ที่สุด
Learn More About Industries Using This Technology
- Automotive
- Banking
- Capital Markets
- Casinos
- Communications
- Consumer Goods
- Defense & Security
- Government
- Health Care
- Health Insurance
- High-Tech Manufacturing
- Higher Education
- Hotels
- Insurance
- Life Sciences
- Manufacturing
- Media
- Midsize Business
- Oil & Gas
- P-12 Education
- Retail Analytics
- Sports Analytics
- Travel & Transportation
- Utilities
เมื่อ [การทำเหมืองข้อมูลและ] การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถูกต้อง ก็ไม่ได้หมายความว่าการวิเคราะห์เหล่านั้นจะเป็นการสิ้นสุดการคาดการณ์แต่อย่างใด การคาดการณ์ที่พึงประสงค์กลายเป็นสิ่งที่มีความหมายต่อข้อมูลเชิงลึกในเชิงการวิเคราะห์และการค้นพบ เราทำการวิเคราะห์สิ่งที่เราต้องการวิเคราะห์ที่สุดและคาดการณ์ถึงสิ่งที่เราต้องการคาดการณ์ได้ดียิ่งขึ้น
Michael Schrage จาก วิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในทางปฏิบัติ, รายงานของ Harvard Business Review Insight Center
Data mining software
SAS data mining software uses proven, cutting-edge algorithms designed to help you solve your biggest challenges.
การทำงานของ AI
การทำเหมืองข้อมูล เป็นวิธีการผสมผสานที่แสดงถึงวิธีการหรือเทคนิคหลากหลายที่ใช้ในความสามารถในการวิเคราะห์ที่แตกต่างกัน ซึ่งตอบโจทย์ความต้องการขององค์กร ตั้งคำถามประเภทต่างๆ และใช้ระดับการป้อนโดยมนุษย์หรือกฎที่แตกต่างกันเพื่อช่วยในการตัดสินใจ
สร้างแบบจำลองเชิงอธิบาย: เป็นการเปิดเผยความคล้ายคลึงกันหรือการจัดกลุ่มในข้อมูลย้อนหลังเพื่อค้นหาเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังความสำเร็จหรือความล้มเหลว เช่น การจัดประเภทลูกค้าตามการความชื่นชอบหรือความเชื่อมั่นในผลิตภัณฑ์ เทคนิคของตัวอย่างนี้ ประกอบด้วย:
Clustering | การจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายกันเข้าด้วยกัน |
การตรวจจับความผิดปกติ
| การระบุค่าผิดปกติแบบหลายมิติ
|
การเรียนรู้กฎความสัมพันธ์
| การตรวจหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล
|
การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก
| การตรวจจับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร |
การจัดกลุ่มตามความสัมพันธ์ | การจัดกลุ่มคนที่มีความสนใจร่วมกันหรือเป้าหมายที่คล้ายกัน (เช่น คนที่ซื้อ X มักจะซื้อ Y และอาจเป็น Z ด้วย) |
แบบจำลองเชิงคาดการณ์ : การสร้างแบบจำลองนี้จะลงลึกไปถึงในการจำแนกเหตุการณ์ในอนาคตหรือการคาดคะเนผลลัพธ์ที่ไม่รู้จัก ตัวอย่างเช่น การใช้เกณฑ์การให้คะแนนเครดิตเพื่อตรวจสอบโอกาสในการชำระเงินกู้คืนของแต่ละบุคคล นอกจากนี้ การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ยังช่วยเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกของสิ่งต่างๆ เช่น การสูญเสียลูกค้า การตอบสนองต่อแคมเปญของลูกค้า หรือค่าเริ่มต้นเครดิต เทคนิคของตัวอย่างนี้ ประกอบด้วย:
การถดถอย (Regression) | การวัดความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามหนึ่งตัวและชุดของตัวแปรอิสระ |
Neural networks | โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ตรวจจับรูปแบบ สร้างการคาดการณ์ และเรียนรู้ |
ต้นไม้การตัดสินใจ | ไดอะแกรมรูปต้นไม้ซึ่งแต่ละกิ่งก้านแสดงถึงเหตุการณ์ที่น่าจะเป็นไปได้ |
การใช้ Support vector machines | แบบจำลองการเรียนรู้ที่มีการควบคุม พร้อมอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้อง |
แบบจำลองเชิงพยากรณ์ : ด้วยการเติบโตของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากเว็บไซต์ ช่องแสดงความคิดเห็น หนังสือ อีเมล ไฟล์ PDF ไฟล์เสียง และแหล่งที่มาอื่นๆ ของข้อความ การนำเอาการทำเหมืองข้อความมาใช้ในฐานะระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อมูลก็เป็นที่นิยมมากขึ้นเช่นกัน เมื่อคุณต้องการความสามารถในการวิเคราะห์ คัดกรอง และแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างโดยสมบูรณ์ เพื่อที่จะรวมเข้าในแบบจำลองเชิงคาดการณ์เพื่อความแม่นยำในการคาดการณ์ให้ดียิ่งขึ้น
ท้ายที่สุด คุณไม่ควรมองการทำเหมืองข้อมูลว่าเป็นกระบวนการทำงานแบบเดี่ยวที่แยกจากกระบวนการอื่นๆ เนื่องจากการประมวลผลล่วงหน้า (การเตรียมข้อมูล การสำรวจข้อมูล) และการประมวลผลภายหลัง (การตรวจสอบความถูกต้องของรูปแบบ การให้คะแนน การติดตามประสิทธิภาพของรูปแบบ) นั้นมีความสำคัญเท่าเทียมกัน แบบจำลองเชิงคาดการณ์จะพิจารณาตัวแปรและข้อจำกัดทั้งภายในและภายนอกเพื่อแนะนำแนวทางในการปฏิบัติ อย่างเช่น การพิจารณาข้อเสนอทางการตลาดที่ดีที่สุดเพื่อส่งให้ลูกค้าแต่ละราย เทคนิคของตัวอย่างนี้ ประกอบด้วย:
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์พร้อมกฎ | การพัฒนาหาก/หลังจากกฎจากรูปแบบและการคาดการณ์ผลลัพธ์ |
การเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด | จำลองการผสมผสานสื่อที่มีประสิทธิภาพที่สุดแบบเรียลไทม์เพื่อ ROI ที่สูงสุดเท่าที่จะเป็นไปได้ |
อ่านรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อนี้
-
Machine learning and artificial intelligence in a brave new worldWhat is the interplay between man and machine in a brave new world with AI?
-
Applying machine learning to IoT dataLet’s move beyond theoretical discussions about machine learning and the Internet of Things – and talk about practical business applications instead.
-
Your personal data scientistImagine pushing a button on your desk and asking for the latest sales forecasts the same way you might ask Siri for the weather forecast. Find out what else is possible with a combination of natural language processing and machine learning.
-
Introduction to machine learning: Five things the quants wish we knewMachine learning is gaining momentum thanks to bigger, more complex data sets. How does it work? Kimberly Nevala from SAS Best Practices explains what it is by focusing on what it isn't.