Wat is datamining en waarom is het belangrijk?

Wat is datamining?

Bij datamining worden grote sets gegevens doorzocht om relevante informatie te vinden die voor een specifiek doel kan worden gebruikt. Datamining is essentieel voor zowel datawetenschap als bedrijfsintelligentie en draait in wezen vooral om patronen.

Wanneer gegevens eenmaal verzameld en opgeslagen zijn, richt de volgende stap zich op het begrijpen ervan – anders zou het een nietszeggende brei blijven. Gegevensanalyse wordt op verschillende manieren uitgevoerd, bijvoorbeeld met zelflerende systemen die complexe adaptieve algoritmen gebruiken om de gegevens automatisch te analyseren.

Meer traditionele methodes van datamining zetten datawetenschappers in. Dit zijn experts getraind om complexe informatie te doorgronden en rapporten te schrijven op basis waarvan managementteams beslissingen kunnen nemen.

Hoe werkt datamining?

Datamining omvat het onderzoeken en analyseren van grote hoeveelheden informatie om zinvolle patronen en trends te vinden. Het proces werkt door gegevens te verzamelen, een doel te ontwikkelen en dataminingtechnieken toe te passen. De gekozen tactieken kunnen variëren afhankelijk van het doel, maar het empirische proces voor datamining is hetzelfde. Een typisch dataminingproces kan er als volgt uitzien:

Bepaal je doel: Wil je bijvoorbeeld meer weten over het gedrag van klanten? Wil je kosten besparen of je omzet verhogen? Wil je fraude detecteren? Het is belangrijk om aan het begin van het dataminingproces een duidelijk doel te definiëren.

Verzamel je gegevens: De gegevens die je verzamelt hangen af van je doelstelling. Organisaties sloegen in het verleden meestal gegevens op in meerdere databases, bijvoorbeeld van informatie die klanten indienen via transacties, enzovoort.

Saneer de gegevens: Eenmaal geselecteerd, moeten de gegevens meestal worden opgeschoond, opnieuw worden ingedeeld en gevalideerd.

Onderzoek de gegevens: Op dit punt raken analisten vertrouwd met de gegevens door statistische analyses uit te voeren en visuele grafieken en diagrammen te bouwen. Het doel is om variabelen te identificeren die belangrijk zijn voor het dataminingdoel en om initiële hypothesen te vormen die tot een model leiden.

Bouw een model: Er zijn verschillende technieken voor datamining, zie hieronder. In deze fase willen we een datamining-aanpak vinden die de meest bruikbare resultaten oplevert. Analisten kunnen ervoor kiezen om een of meer benaderingen te gebruiken die in de volgende sectie worden samengevat, afhankelijk van hun doel. Modelbouw is een iteratief proces en kan vereisen dat de gegevens opnieuw worden geformatteerd. Sommige modellen vereisen dat gegevens op specifieke manieren geformatteerd zijn.

Valideer de resultaten: Nu onderzoeken analisten de resultaten om te controleren of de bevindingen accuraat zijn. Als dat niet het geval is, is het een kwestie van het model opnieuw opbouwen en het opnieuw proberen.

Implementeer het model: De inzichten die zijn blootgelegd, kunnen worden gebruikt om het doel te bereiken dat aan het begin van het proces werd gedefinieerd.

Types datamining

Er zijn verschillende dataminingtechnieken en het zal afhangen van je algemene doelstelling welke je gebruikt. Er zijn verschillende datamodellen en elk van die modellen vertrouwen op verschillende dataminingtechnieken. De belangrijkste gegevensmodellen worden beschrijvend, voorspellen en prescriptief genoemd:

Beschrijvende modellering

Dit onthult overeenkomsten of groeperingen binnen historische gegevens om redenen achter succes of falen te begrijpen, zoals het categoriseren van klanten op productvoorkeuren of sentiment. Voorbeelden van technieken zijn:

Associatieregels: Dit wordt ook wel market basket-analyse genoemd. Dit type datamining zoekt naar relaties tussen variabelen. Associatieregels kunnen bijvoorbeeld de verkoopgeschiedenis van een bedrijf bekijken om te zien welke producten het vaakst samen worden gekocht. Het bedrijf kan deze informatie gebruiken voor planning, promotie en voorspellingen.
Clustering-analyse: Clustering is bedoeld om overeenkomsten binnen een dataset te identificeren, waarbij gegevenspunten met gemeenschappelijke kenmerken gescheiden worden in subsets. Clustering is handig om eigenschappen binnen een dataset te definiëren, zoals de segmentatie van klanten op basis van aankoopgedrag, behoeftestatus, levensfase of voorkeuren in marketingcommunicatie.
Analyse van uitschieters: Dit model wordt gebruikt om anomalieën te identificeren - dat wil zeggen gegevens die niet in patronen passen. Uitschieteranalyse is vooral nuttig bij fraudedetectie, netwerkinbraakdetectie en strafrechtelijk onderzoek.

Voorspellende modellering

Deze modellering gaat dieper om gebeurtenissen in de toekomst te classificeren of onbekende uitkomsten te schatten - bijvoorbeeld met behulp van kredietscores om de waarschijnlijkheid te bepalen dat een persoon een lening gaat terugbetalen. Voorbeelden van technieken zijn:

Beslisbomen: Deze worden gebruikt om een uitkomst te classificeren of te voorspellen op basis van een vaste lijst met criteria. Een beslisboom wordt gebruikt om input te vragen voor een reeks trapsgewijze vragen die de dataset sorteren op basis van gegeven antwoorden. Soms weergegeven als een boomstructuur, een beslisboom biedt specifieke richting en gebruikersinput bij het dieper zoeken in de gegevens.
Neurale netwerken: Deze verwerken gegevens door middel van nodes. Deze nodes bestaan uit inputs, afwegingen en een output. Net als de verbindingen in het menselijk brein, worden gegevens in kaart gebracht door middel van gesuperviseerd leren. Dit model kan geschikt zijn om drempelwaarden te geven om de nauwkeurigheid van een model te bepalen.
Regressie-analyse: Regressie-analyse is bedoeld om de belangrijkste factoren binnen een dataset te begrijpen, welke factoren kunnen worden genegeerd en welke interactie er bestaat tussen deze factoren.
Classificatie: Dit houdt in dat gegevenspunten worden toegewezen aan groepen of klassen op basis van een specifieke vraag of uitdaging. Als een detailhandelaar bijvoorbeeld zijn kortingsstrategie voor een specifiek product wil optimaliseren, kan deze kijken naar verkoopgegevens, voorraadniveaus, couponinwisselpercentages en gedragsgegevens van consumenten om hun beslissingen te bepalen.

Prescriptieve modellering

Met de groei van ongestructureerde gegevens van het internet, e-mails, commentaarvelden, boeken, PDF's en andere tekstbronnen, wordt text mining ook steeds meer gezien als een gerelateerde discipline voor datamining. Gegevensanalisten moeten ongestructureerde gegevens kunnen ontleden, filteren en transformeren om ze op te nemen in voorspellende modellen voor een hogere voorspellingsnauwkeurigheid.

Soorten gegevens in datamining

Soorten gegevens die geschikt zijn voor datamining, zijn onder meer:

Gegevens opgeslagen in een database of datawarehouse
Transactiegegevens - bijvoorbeeld vluchtboekingen, websiteklikken, winkelaankopen, enz.
Technische ontwerpgegevens
Sequentiegegevens
Grafiekgegevens
Ruimtelijke gegevens
Multimediagegevens

Waarom is datamining belangrijk?

De meeste organisaties worden meer digitaal. Als gevolg hiervan merken veel bedrijven dat ze enorme hoeveelheden gegevens hebben die, mits goed geanalyseerd, veel potentieel hebben om net zo waardevol te zijn als hun kernproducten en -diensten.

Datamining geeft bedrijven een concurrentievoordeel door te helpen met het vinden van inzichten in de gegevens van digitale transacties. Door het gedrag van klanten beter te begrijpen, kunnen bedrijven nieuwe producten, diensten of marketingtechnieken creëren. Hier zijn enkele voordelen die datamining een bedrijf kan bieden:

Optimaliseren van prijzen:

Door datamining te gebruiken om verschillende prijsvariabelen te analyseren, zoals vraag, elasticiteit, distributie en merkperceptie, kunnen bedrijven prijzen instellen voor maximale winst.

Optimaliseren van marketing:

Met datamining kunnen bedrijven hun klanten segmenteren volgens gedrag en behoefte. Hiermee kunnen ze dan gepersonaliseerde advertenties leveren die beter presteren en relevanter zijn voor klanten.

Hogere productiviteit:

Het analyseren van gedragspatronen van werknemers kan worden meegenomen in HR-initiatieven om de betrokkenheid en productiviteit van werknemers te verbeteren.

Meer efficiëntie:

Van kooppatronen van klanten tot prijsgedrag van leveranciers, bedrijven kunnen datamining en gegevensanalyse gebruiken om de efficiëntie te verbeteren en de kosten te verlagen.

Beter klantbehoud:

Datamining kan inzichten opleveren om je te helpen je klanten beter te begrijpen. Dit kan op zijn beurt je interacties met klanten verbeteren, met een beter klantenbehoud.

Verbeterde producten en diensten:

Datamining gebruiken om gebieden voor verbetering te vinden en te repareren, kan retourzending van producten verminderen.

Gebruik van datamining

Het doel van datamining varieert enorm en hangt af van de organisatie en de bedrijfsbehoeften. Hier zijn enkele mogelijke toepassingen:

Verkoop

Datamining kan helpen je verkoop te vergroten. Denk bijvoorbeeld aan een kassa in een winkel in het centrum van de stad. Voor elke verkoop registreert de handelaar de tijd van aankoop, welke producten er samen werden verkocht en de populairste producten. De handelaar kan deze informatie gebruiken om zijn productlijn te optimaliseren.

Marketing

Bedrijven kunnen datamining gebruiken om hun marketingactiviteiten te verbeteren. Inzichten uit datamining kunnen bijvoorbeeld gebruikt worden om te begrijpen waar mogelijke klanten advertenties zien, op welke demografische doelgroep ze zich moeten richten, waar ze digitale advertenties moeten plaatsen en welke marketingstrategieën het beste werken bij klanten.

Fabricage

Voor bedrijven die hun eigen goederen produceren, kan datamining gebruikt worden om de kosten van grondstoffen te analyseren, om te kijken of materialen efficiënt gebruikt worden, hoe tijd wordt besteed tijdens het productieproces en welke verstoringen er zijn op het proces. Datamining kan worden gebruikt om just-in-time fulfilment te ondersteunen door te voorspellen wanneer nieuwe onderdelen moeten worden besteld of wanneer apparatuur moet worden vervangen.

Fraudedetectie

Het doel van datamining is om patronen, trends en correlaties te vinden die datapunten met elkaar verbinden. Een organisatie kan datamining gebruiken om uitschieters of correlaties te identificeren die niet zouden mogen bestaan. Een bedrijf kan bijvoorbeeld zijn cashflow analyseren en terugkerende betalingen naar een onbekende rekening vinden. Als dit onverwacht is, kan het bedrijf een onderzoek instellen om te controleren op mogelijke fraude.

Human resources

HR-afdelingen hebben vaak een breed scala aan gegevens beschikbaar voor verwerking, zoals gegevens over personeelsbehoud, promoties, salaris, bedrijfsvoordelen en hoe die voordelen worden gebruikt, en enquêtes over werknemerstevredenheid. Datamining kan deze gegevens correleren om een beter begrip te krijgen van de reden waarom werknemers vertrekken en wat rekruten motiveert om lid te worden.

Klantenservice

Klanttevredenheid wordt gevormd door verschillende factoren. Neem nu bijvoorbeeld een handelaar die goederen verzendt. Een klant kan ontevreden worden over de tijd en kwaliteit van leveringen of de communicatie over leveringen. Diezelfde klant kan gefrustreerd raken door trage e-mailreacties of lange wachttijden voor telefonisch contact. Datamining verzamelt operationele informatie over klantinteracties en vat bevindingen samen om zwakke punten en gebieden te bepalen waar het bedrijf goed presteert.

Klantbehoud

Bedrijven kunnen datamining gebruiken om kenmerken te zoeken van klanten die naar concurrenten verhuizen en vervolgens speciale aanbiedingen aanbieden om andere klanten met diezelfde kenmerken te behouden.

Beveiliging

Inbraakdetectietechnieken maken gebruik van datamining om anomalieën te identificeren die verborgen netwerkinbreuken kunnen zijn.

Entertainment

Streamingdiensten voeren datamining uit om te analyseren waar gebruikers naar kijken of luisteren en om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen op basis van hun gewoonten.

Gezondheidszorg

Datamining helpt artsen bij het diagnosticeren van medische aandoeningen, het behandelen van patiënten en het analyseren van röntgenfoto's en andere resultaten van medische beeldvorming. Medisch onderzoek is ook sterk afhankelijk van datamining, machine learning en andere soorten analyses.

De toekomst van datamining

Cloud computing-technologieën hebben een aanzienlijke impact gehad op de groei van datamining. Ongeacht cloudbeveiligingsproblemen en -uitdagingen zijn cloudtechnologieën geschikt voor de hoge snelheid en enorme hoeveelheden van semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens die veel organisaties nu verzamelen De elastische resources van de cloud kunnen worden geschaald om aan deze eisen voor big data te voldoen. Omdat de cloud meer gegevens in verschillende indelingen kan bevatten, heeft het dus meer tools nodig voor datamining om die gegevens om te zetten in inzicht. Daarnaast worden geavanceerde vormen van datamining zoals AI en machine learning aangeboden als diensten in de cloud.

Toekomstige ontwikkelingen in cloud computing zullen waarschijnlijk de behoefte aan effectievere dataminingtools blijven aanwakkeren. AI en machine learning groeien, alsook de hoeveelheid gegevens. De cloud wordt steeds vaker gebruikt om gegevens op te slaan en te verwerken voor bedrijfswaarde. Het lijkt waarschijnlijk dat datamining-benaderingen steeds afhankelijker zullen worden van de cloud.

Veelgestelde vragen over datamining

Hieronder geven we enkele veelgestelde vragen over datamining en de werking en het belang ervan:

Waar wordt datamining gebruikt?

Datamining wordt gebruikt om grote volumes gegevens te doorzoeken op patronen en inzichten die voor specifieke doeleinden kunnen worden gebruikt. Deze doelen kunnen het verbeteren van verkoop en marketing omvatten, het optimaliseren van de productie, het detecteren van fraude en het verbeteren van de beveiliging. Datamining wordt gebruikt in uiteenlopende industriële sectoren, zoals banking, verzekeringen, gezondheidszorg, retail, gaming, klantenservice, wetenschap en techniek en nog veel meer.

Hoe werkt datamining?

Data-analisten volgen over het algemeen een bepaalde stroom van taken tijdens het dataminingproces. Een typisch datingminingproces kan beginnen met het definiëren van het doel van de gegevensanalyse en zoeken waar de gegevens opgeslagen zijn, hoe ze zullen worden verzameld en welke analyse vereist is. De volgende stappen zijn het voorbereiden van de gegevens voor de analyse, het bouwen van het model, het evalueren van de bevindingen van het model en vervolgens het implementeren van veranderingen en het controleren van de resultaten.

Waarom wordt datamining gebruikt?

Datamining wordt gebruikt om organisatorische uitdagingen en mogelijkheden te identificeren. Het kan worden gebruikt om productprijzen te optimaliseren, de productiviteit te verbeteren, de efficiëntie te verhogen, de klantenservice en het klantbehoud te verbeteren en productontwikkeling te ondersteunen. Datamining geeft bedrijven een concurrentievoordeel door te helpen bij het vinden van inzichten in de gegevens van digitale transacties.

Gerelateerde artikelen:

Gerelateerde producten:

Kaspersky Home Security