Datamining er en proces, der kan bruges til at finde skjulte mønstre, tendenser og sammenhænge i store datasæt. Uden at blive for teknisk, fungerer det ved at analysere et stort antal datapunkter for at finde interessante sammenhænge og indsigter. Målet er ofte at identificere, hvilke oplysninger der er vigtigst eller mest nyttige, så du kan fokusere på dem i stedet for at gennemgå alt andet.
I denne artikel får du et overblik over, hvad datamining er, hvordan det fungerer, og eksempler på forskellige typer data mining-algoritmer.
Hvad er datamining?
Data mining er en proces, hvor man finder yderligere oplysninger i data, som ikke var synlige ved første øjekast. Den fokuserer på sammenhængen mellem forskellige data og drager konklusioner på baggrund af denne indsigt.
Det er en proces, der kan bruges til at finde ny viden i en stor mængde data, men fokus er typisk på relationerne mellem forskellige oplysninger.
Hvis du f.eks. leder efter indsigt i dine medarbejderes præstationer, kan du analysere data for alle deres handlinger for at finde mønstre og sammenhænge. Du kan finde mønstre, der viser hvilke handlinger, der er mere almindelige, og hvilke der er mindre almindelige. Du kan også se på data for andres handlinger for at finde mønstre, som kan hjælpe dig med at se, hvad andre mennesker gør, og hvilken handling der var mest almindelig for dem.
Hvordan fungerer datamining?
Dette afsnit er en smule mere teknisk, men det er vigtigt at forstå det grundlæggende, før vi kan tale om mere avancerede algoritmer. Datamining er en proces, der omfatter to trin: udtrækning af funktioner og dataanalyse.
Først analyseres data ved at identificere de relevante dimensioner og dimensioner. Dette gøres ved hjælp af såkaldte feature extraction-algoritmer, der identificerer de tilgængelige oplysninger i data og gør dem tilgængelige for analyse. Dette sker ofte gennem en bestemt form for matematisk ligning.
I denne ligning relateres variablerne til hinanden, og resultatet er de data, der kan analyseres.
Hvordan store virksomheder bruger datamining
Datamining især nyttigt, når du forsøger at lære mere om visse aspekter af din virksomhed. Hvis du f.eks. ønsker at forbedre dine medarbejderes effektivitet, kan du se hvilke handlinger, der er mere almindelige og mindre almindelige i forhold til andre. Det giver dig en fornemmelse af, hvad der er normalt, og hvad der er usædvanligt.
Men du kan også bruge datamining til at se, hvordan din virksomhed klarer sig generelt. Mange virksomheder bruger det til at spore statistikker for forskellige aspekter af deres virksomhed for at se, hvordan de klarer sig sammenlignet med andre virksomheder af samme type. F.eks. vil en dagligvarebutik måske gerne vide, hvad andre butikker sælger æbler for, så de kan følge salgspriserne og fastlægge deres bedste strategi for markedsføring og prissætning af æbler.
Hvorfor du bør vide noget om datamining
Med alle de data, der er tilgængelige i dag, kan det være svært at se de mønstre, der virkelig er vigtige og relevante for din virksomhed. Med datamining kan du fokusere på de data, der er mest relevante og meningsfulde for dine mål. Ikke kun kan du det, men du kan også bruge datamining til at bestemme de handlinger, der skal foretages for at forbedre din virksomhed.
Når du bruger datamining på denne måde, kan du fokusere på de vigtige data og ignorere resten. Det betyder, at du kan bruge mindre tid på at kigge på data og mere tid på rent faktisk at gøre fremskridt.
Ved at forstå datamining, og hvordan det fungerer, kan du tage kontrol over dine data og se, hvor de kan være nyttige for dig.
Typer af datamining-algoritmer
Klyngealgoritmer
Disse algoritmer finder grupper af data, der har nogle fælles træk. Du kan f.eks. have data om aktiemarkedet, der viser hvilke typer virksomheder, der klarer sig godt, og hvilke der klarer sig dårligt. Disse data kan være grafisk vist på mange forskellige måder, men de kan alle være en del af det samme datasæt.
For at hjælpe dig med at se mønstre i disse data, kan der anvendes klyngealgoritmer på dem.
Beslutningstræer
Et beslutningstræ er en måde at tegne et flowdiagram, hvorfra alle mulige resultater kan bestemmes. Du kan f.eks. bruge et beslutningstræ til at finde ud af hvilke produkter, der oftest blev solgt i din købmandsbutik, og hvad priserne var.