ابزارهای داده کاوی (Data Mining) می توانند داده ها را به همان روشی که انسان می تواند جمع آوری و تجزیه و تحلیل کند، اما بسیار سریعتر.
یاد بگیرید که داده کاوی چیست، چگونه کار می کند و چگونه از آن به طور موثر استفاده کنید.
داده کاوی یک استراتژی مهم مدیریت کلان داده است که در حال افزایش است، به ویژه زمانی که سازمان ها متوجه می شوند.
که عملیات داده کاوی چقدر الگوها و مشکلات را می تواند در مجموعه داده های خود شناسایی کند.
در این راهنما، یاد بگیرید که داده کاوی چیست، چگونه عمل می کند و چرا ممکن است استراتژی مدیریت داده بعدی باشد که باید در کسب و کار خود بگنجانید.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
ابزارهای داده کاوی (Data Mining) می توانند داده ها را به همان روشی که انسان می تواند جمع آوری و تجزیه و تحلیل کند، اما بسیار سریعتر.
هر داده ای که با کسب و کار شما مرتبط باشد می تواند استخراج شود. این داده ها شامل اما محدود به موارد زیر نیست:
- درآمد
- تعداد خام فروش
- تعداد خام مشتری
- تعداد خام مشتریانی که جذب شده اند
- تعداد خام مشتریان در یک منطقه جغرافیایی خاص
- صرف بازاریابی
- و ….
چگونه داده کاوی (Data Mining) کار می کند
داده کاوی می تواند بینش های مهمی به شما بدهد که مشکلات را حل می کند، ریسک ها و هزینه ها را کاهش می دهد.
فرصت های بازار را شناسایی می کند، تجربه مشتری را بهبود می بخشد و رفتارها و ترجیحات مشتری را پیش بینی می کند.
قبل از اینکه به جنبه‌های تاکتیکی‌تر داده‌کاوی بپردازیم، اجازه دهید نگاهی به مزایای آن بیندازیم.
مزایای Data Mining
زمانی که داده کاوی به خوبی انجام شود، می تواند با ارائه هوش تجاری که در غیر این صورت به آن دسترسی نداشتید، مزیت قابل توجهی به همراه داشته باشد.
همچنین بینش های بسیار مرتبط تر و به موقع به شما می دهد.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
۱- به شما امکان می دهد به راحتی مهم ترین داده ها را پیدا کنید
کلان داده اطلاعات بسیار مفیدی در خود دارد، اما اطلاعات زیادی نیز وجود دارد که شما به آنها نیاز ندارید و به جای کمک، مانع از تجزیه و تحلیل می شود.
داده کاوی به شما این امکان را می دهد که به طور خودکار اطلاعات ارزشمند را از هم جدا کرده و آن را به گزارش های عملی تبدیل کنید.
اگر از ابزاری مانند Operations Hub برای ردیابی داده‌های خود استفاده می‌کنید، اغلب لازم نیست که به اعداد خام نگاه کنید یا هر بار گزارش‌هایی را از ابتدا ایجاد کنید.
در عوض، هر بار که به ابزار دسترسی پیدا می‌کنید، می‌توانید مرتبط‌ترین داده‌های خود را بیابید و نیاز به صادرات و کامپایل صفحه‌گسترده پس از صفحه‌گسترده اعداد خام را نفی کنید.
۲- منجر به تصمیم گیری سریعتر و خودکار می شود
نیاز به شخصی که همه چیز را بررسی کند و در مورد یک اقدام سریع بگیرد، می توانید تصمیمات خاصی را خودکار کنید.
مثال، بانک‌ها می‌توانند از نرم‌افزاری برای شناسایی روندهای داده‌ای که شبیه رفتارهای کلاه‌برداری به نظر می‌رسند استفاده کنند و به‌طور خودکار حساب‌ها را در عرض چند ثانیه مسدود کنند.
به یک فرد مسئول اطلاع دهند یا درخواست تأیید اضافی از کاربران کنند.
حتی اگر فردی دارید که داده‌ها را به صورت دستی بررسی می‌کند، می‌توانید با در نظر گرفتن فرآیندهای داده‌کاوی که داده‌های بزرگ را به قطعات قابل هضم‌تری تبدیل می‌کند، فرآیند تصمیم‌گیری را تسریع بخشید.
۳- به تیم شما کمک می کند کارآمدتر کار کند
تصور کنید که تیم فروش شما هر بار که می خواهد تعداد مشتریان یک صنعت خاص را بیابد، یک صفحه گسترده 100 برگه ای را بررسی کند.
داده کاوی با ارائه راهی برای فروشندگان برای یافتن این اطلاعات بدون رد شدن در ردیف ها و ردیف های کلان داده، تمام این کار دستی را از معادله خارج می کند.
صدها مورد استفاده وجود دارد که داده کاوی هم به مدیران و هم به مشارکت کنندگان در یک تیم خدمت می کند.
اگر کار شما یافتن الگوها و روندها در یک مجموعه داده است، Data Mining به شما کمک می کند تا این کار را بدون زحمت انجام دهید.
۴- به شما کمک می کند اطلاعات دقیقی در مورد مشتریان خود جمع آوری کنید
داده‌کاوی می‌تواند به شما کمک کند داده‌های مشتری را از منابع متعدد جمع‌آوری کرده و آنها را برای ایجاد پروفایل‌های آموزنده و کامل جمع‌آوری کنید.
این می تواند دانش ارزشمندی در مورد روندها، ترجیحات، رفتارها، شباهت ها و تفاوت های مشتری به شما بدهد.
این نوع اطلاعاتی است که به شما کمک می کند تا به طور کلی تجربه مشتری بهتری ارائه دهید و ارتباطات را در تمام نقاط تماس بهبود ببخشید.
۵- به افزایش درآمد کمک می کند
با دانشی که از داده کاوی به دست می‌آورید، می‌توانید زمینه‌های فروش بسیار شخصی‌سازی‌شده‌تری ایجاد کنید، کمپین‌های بهتری ایجاد کنید، و محتوا و توصیه‌های محصول را بر اساس ترجیحات و رفتارهای شناخته‌شده مشتری تنظیم کنید.
همچنین می‌توانید روند خرید یا پیمایش وب‌سایت شما توسط مشتریان را پیش‌بینی کنید،
بفهمید چه چیزی آنها را از خرید باز می‌دارد یا چه چیزی آنها را به انحراف می‌کشد، بخش‌های دقیق مخاطب ایجاد کنید، و تبلیغات متناسب را ارائه دهید.
ناگفته نماند که این تغییرات مبتنی بر داده، بازگشت سرمایه به طور قابل توجهی بالاتری را به همراه دارد و درآمد را افزایش می دهد.
اکنون که مزایای داده کاوی را می دانید، بیایید نگاهی به تکنیک هایی بیندازیم که می توانید برای شروع از آنها استفاده کنید.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
ابزارهای داده کاوی (Data Mining) می توانند داده ها را به همان روشی که انسان می تواند جمع آوری و تجزیه و تحلیل کند، اما بسیار سریعتر.
انواع مختلف داده کاوی
انواع مختلفی از تکنیک های Data Mining وجود دارد که کسب و کارها می توانند روی داده های بزرگ خود اعمال کنند.
روش مناسب داده کاوی برای استفاده به عوامل مختلفی از جمله نوع داده و هدف پروژه داده کاوی بستگی دارد. در اینجا برخی از رایج ترین انواع داده کاوی آورده شده است:
گروه بندی قرابت
عناصر داده ای که ویژگی های یکسانی دارند گروه بندی می شوند. به عنوان مثال، مشتریانی که قصد، علایق یا اهداف خریدار یکسانی دارند را می توان گروه بندی کرد.
این نوع داده کاوی به عنوان خوشه بندی نیز شناخته می شود.
رگرسیون
پیش بینی مقادیر داده ها بر اساس مجموعه ای از متغیرها. این نوع داده کاوی اغلب برای یافتن روابط بین مجموعه داده ها استفاده می شود.
شبکه های عصبی
سیستم های محاسباتی که از شبکه های عصبی بیولوژیکی مانند مغز انسان الهام گرفته شده اند. الگوریتم های موجود در شبکه های عصبی برای تشخیص الگوهای پیچیده در داده ها مفید هستند.
قانون انجمن
قوانین ارتباط برای تعیین رابطه بین عناصر داده ایجاد شده است. این شامل تعیین هم‌رویدادها و الگوها در داده‌ها می‌شود.
نمونه های داده کاوی (Data Mining)
مخابرات و رسانه
چندین صنعت از داده کاوی استفاده می کنند، از جمله صنایع مخابراتی و رسانه ای، جایی که اغلب برای تجزیه و تحلیل داده های مصرف کننده استفاده می شود.
این شرکت ها از داده کاوی برای ترسیم رفتار مشتری و اجرای کمپین های بازاریابی بسیار هدفمند استفاده می کنند.
بیمه
به طور مشابه، Data Mining معمولاً در صنعت بیمه مورد استفاده قرار می گیرد، جایی که به شرکت ها کمک می کند تا مشکلات پیچیده مربوط به انطباق، ریزش مشتری و مدیریت ریسک را حل کنند.
شرکت های بیمه سلامت از داده کاوی برای ترسیم تاریخچه پزشکی، نتایج معاینه و الگوهای درمانی بیمار استفاده می کنند.
این به آنها کمک می کند تا یک استراتژی مدیریت منابع بهداشتی کارآمد را توسعه و اجرا کنند.
تولید
داده کاوی همچنین در صنعت تولید برای همسو کردن زنجیره های تامین با پیش بینی های فروش و برای تشخیص زودهنگام مشکلات آینده استفاده می شود.
از طریق داده کاوی، تولیدکنندگان قادر به پیش بینی تعمیر و نگهداری و پیش بینی استهلاک دارایی های تولید هستند.
بانکداری
در نهایت، صنعت بانکداری از الگوریتم های داده کاوی برای تشخیص تقلب و سایر ناهنجاری ها در داده های خود استفاده می کند.
داده‌کاوی به بانک‌ها و سایر مؤسسات مالی کمک می‌کند تا به بازگشت سرمایه بهینه در سرمایه‌گذاری‌های بازاریابی دست یابند، الزامات انطباق را برآورده کنند و دید بهتری از ریسک‌های بازار داشته باشند.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
مقاله های مرتبط:
1-معرفی ۵ ابزار برتر هوش تجاری
2-تفاوت بین تجزیه و تحلیل پیشرفته (Advanced Analytics) و هوش تجاری (BI)
3-هوش تجاری سلف سرویس (Self_Service BI) – موفقیت شرکت خود را هدایت کنید
4-ترفندها و روش های محبوب در هوش تجاری
5-مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management) در هوش تجاری (BI)
6-تفاوت هوش تجاری (BI) و هوش مصنوعی (AI) در چیست؟
7- مزایای هوش تجاری در بخش بهداشت و درمان
8-توسعه پایگاه داده استاندارد SQL Server
9-چرا Data Structures یا ساختارهای داده مهم هستند؟