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

อ่านสรุปได้ที่นี่

ความแตกต่างระหว่าง Big Data และการทำเหมืองข้อมูล

Jared Dean ผู้เชี่ยวชาญด้านเหมืองข้อมูล เขียนหนังสือเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูล โดยเขาได้อธิบายถึงวิธีดึงประสิทธิภาพของโปรแกรมการวิเคราะห์ของคุณออกมาให้มากที่สุดโดยใช้การคำนวณประสิทธิภาพสูงและการวิเคราะห์ขั้นสูง

อ่านสรุปได้ที่นี่

Magic Quadrant สำหรับแพลตฟอร์มวิทยาการข้อมูล

Gartner ตั้งให้ SAS เป็นผู้นำใน Magic Quadrant สำหรับแพลตฟอร์มวิทยาการข้อมูลและ "ผู้จำหน่ายชั้นนำในตลาดด้านวิทยาการข้อมูล ในแง่ของรายได้และจำนวนลูกค้าที่มีการชำระเงิน"

รับรายงานฉบับเต็ม

เนื้อหาฉบับเต็ม: การวิเคราะห์เครือข่ายเชิงคาดการณ์ขั้นสูง

เรียนรู้วิธีการที่ผู้ให้บริการสามารถทำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายโดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อประเมินประสิทธิภาพเครือข่าย รวมถึงการปรับปรุงความสามารถ และทำการตลาดให้ตรงเป้าหมายมากขึ้น

รับรายงานฉบับเต็ม

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

เมื่อ [การทำเหมืองข้อมูลและ] การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถูกต้อง ก็ไม่ได้หมายความว่าการวิเคราะห์เหล่านั้นจะเป็นการสิ้นสุดการคาดการณ์แต่อย่างใด การคาดการณ์ที่พึงประสงค์กลายเป็นสิ่งที่มีความหมายต่อข้อมูลเชิงลึกในเชิงการวิเคราะห์และการค้นพบ เราทำการวิเคราะห์สิ่งที่เราต้องการวิเคราะห์ที่สุดและคาดการณ์ถึงสิ่งที่เราต้องการคาดการณ์ได้ดียิ่งขึ้น

Michael Schrage จาก วิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในทางปฏิบัติ, รายงานของ Harvard Business Review Insight Center

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

การวิเคราะห์เหมืองข้อมูล

คืออะไร และสำคัญอย่างไร

ประวัติความเป็นมาและความก้าวหน้าของการทำเหมืองข้อมูลในปัจจุบัน

ทำไมการทำเหมืองข้อมูลจึงมีความสำคัญ

การทำเหมืองข้อมูลในยุคปัจจุบัน

ข้อมูลสรุปเกี่ยวกับทำเหมืองข้อมูลในการดำเนินงานเกี่ยวกับน้ำมันและก๊าซให้

ความแตกต่างระหว่าง Big Data และการทำเหมืองข้อมูล

Magic Quadrant สำหรับแพลตฟอร์มวิทยาการข้อมูล

เนื้อหาฉบับเต็ม: การวิเคราะห์เครือข่ายเชิงคาดการณ์ขั้นสูง

Data mining software

ผู้ใช้งานหลัก

การทำเหมืองข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญของความมุ่งมั่นในการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลากหลายอุตสาหกรรมและสาขาวิชา

โทรคมนาคม

ภาคการประกันภัย

การศึกษา

ธุรกิจการผลิต

ธุรกิจธนาคาร

ธุรกิจค้าปลีก

Learn More About Industries Using This Technology

Data mining software

การทำงานของ AI

Clustering

การจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายกันเข้าด้วยกัน

การตรวจจับความผิดปกติ

การระบุค่าผิดปกติแบบหลายมิติ

การเรียนรู้กฎความสัมพันธ์

การตรวจหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก

การตรวจจับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

การจัดกลุ่มตามความสัมพันธ์

การจัดกลุ่มคนที่มีความสนใจร่วมกันหรือเป้าหมายที่คล้ายกัน (เช่น คนที่ซื้อ X มักจะซื้อ Y และอาจเป็น Z ด้วย)

การถดถอย (Regression)

การวัดความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามหนึ่งตัวและชุดของตัวแปรอิสระ

Neural networks

โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ตรวจจับรูปแบบ สร้างการคาดการณ์ และเรียนรู้

ต้นไม้การตัดสินใจ

ไดอะแกรมรูปต้นไม้ซึ่งแต่ละกิ่งก้านแสดงถึงเหตุการณ์ที่น่าจะเป็นไปได้

การใช้ Support vector machines

แบบจำลองการเรียนรู้ที่มีการควบคุม พร้อมอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้อง

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์พร้อมกฎ

การพัฒนาหาก/หลังจากกฎจากรูปแบบและการคาดการณ์ผลลัพธ์

การเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด

จำลองการผสมผสานสื่อที่มีประสิทธิภาพที่สุดแบบเรียลไทม์เพื่อ ROI ที่สูงสุดเท่าที่จะเป็นไปได้

อ่านรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อนี้

Follow Us

คืออะไร...