Data Mining
Hvad er Data Mining?
Data mining er en proces, der bruges af virksomheder til at omdanne rå data til nyttig information. Ved at bruge software til at lede efter mønstre i store partier af data, kan virksomheder lære mere om deres kunder for at udvikle mere effektive marketingstrategier, øge salget og reducere omkostningerne. Data mining afhænger af effektiv dataindsamling,. oplagring og computerbehandling.
Hvordan Data Mining fungerer
Data mining involverer at udforske og analysere store blokke af information for at indsamle meningsfulde mønstre og tendenser. Det kan bruges på en række forskellige måder, såsom databasemarketing, kreditrisikostyring, svindeldetektion, spam-e-mail-filtrering eller endda til at skelne brugernes følelser eller meninger.
Data mining-processen opdeles i fem trin. For det første indsamler organisationer data og indlæser dem i deres datavarehuse. Dernæst gemmer og administrerer de dataene, enten på interne servere eller skyen. Forretningsanalytikere, ledelsesteams og IT-professionelle får adgang til dataene og bestemmer, hvordan de vil organisere dem. Derefter sorterer applikationssoftware dataene baseret på brugerens resultater, og endelig præsenterer slutbrugeren dataene i et format, der er let at dele, såsom en graf eller tabel.
Software til datavarehusning og minedrift
Data mining-programmer analyserer relationer og mønstre i data baseret på, hvad brugerne efterspørger. For eksempel kan en virksomhed bruge data mining-software til at skabe klasser af information. For at illustrere, forestil dig, at en restaurant ønsker at bruge datamining til at bestemme, hvornår den skal tilbyde bestemte specialiteter. Den ser på de oplysninger, den har indsamlet, og opretter klasser baseret på, hvornår kunderne besøger, og hvad de bestiller.
I andre tilfælde finder dataminere klynger af information baseret på logiske relationer eller ser på associationer og sekventielle mønstre for at drage konklusioner om tendenser i forbrugeradfærd.
Opbevaring er et vigtigt aspekt af datamining. Opbevaring er, når virksomheder centraliserer deres data til én database eller et program. Med et datavarehus kan en organisation udskille segmenter af dataene, som specifikke brugere kan analysere og bruge.
Men i andre tilfælde kan analytikere starte med de data, de ønsker, og oprette et datavarehus baseret på disse specifikationer. Uanset hvordan virksomheder og andre enheder organiserer deres data, bruger de dem til at understøtte ledelsens beslutningsprocesser.
Data Mining og sociale medier
En af de mest lukrative anvendelser af datamining har været de sociale medier. Platforme som Facebook (ejet af Meta), TikTok, Instagram og Twitter indsamler mængder af data om individuelle brugere for at drage slutninger om deres præferencer for at sende målrettede marketingannoncer. Disse data bruges også til at forsøge at påvirke brugeradfærd og ændre deres præferencer, uanset om det er for et forbrugerprodukt, eller hvem de vil stemme på ved et valg.
Data mining på sociale medier er blevet et stort stridspunkt, med adskillige efterforskningsrapporter og afsløringer, der viser, hvor slem minebrugers data kan være.
Cambridge Analytica-skandalen er et glimrende eksempel på, hvordan virksomheder på sociale medier kan bruge data mining på bekostning af deres brugere.
Eksempel på Data Mining
Dagligvarebutikker er velkendte brugere af data mining-teknikker. Mange supermarkeder tilbyder gratis loyalitetskort til kunder, der giver dem adgang til nedsatte priser, som ikke er tilgængelige for ikke-medlemmer. Kortene gør det nemt for butikkerne at spore, hvem der køber hvad, hvornår de køber det, og til hvilken pris. Efter at have analyseret dataene, kan butikkerne bruge disse data til at tilbyde kunderne kuponer målrettet til deres købsvaner og beslutte, hvornår de vil sætte varer til salg, eller hvornår de skal sælge dem til fuld pris.
Data mining kan give anledning til bekymring, når en virksomhed kun bruger udvalgte oplysninger, som ikke er repræsentative for den samlede stikprøvegruppe, til at bevise en bestemt hypotese.
Data mining-processer bruges til at bygge maskinlæringsmodeller, der driver applikationer, herunder søgemaskineteknologi og webstedsanbefalingsprogrammer.
Højdepunkter
Data mining kan bruges af virksomheder til alt fra at lære om, hvad kunderne er interesserede i eller ønsker at købe til svindeldetektion og spamfiltrering.
Data mining-programmer nedbryder mønstre og forbindelser i data baseret på, hvilke oplysninger brugere anmoder om eller giver.
Data mining er processen med at analysere en stor mængde information for at skelne trends og mønstre.
Sociale medievirksomheder bruger data mining-teknikker til at kommodificere deres brugere for at generere profit.
Denne brug af data mining er blevet kritiseret på det seneste, s brugere er ofte uvidende om den data mining, der foregår med deres personlige oplysninger, især når de bruges til at påvirke præferencer.
Ofte stillede spørgsmål
Hvordan foregår datamining?
Data mining er afhængig af big data og avancerede computerprocesser, herunder maskinlæring og andre former for kunstig intelligens (AI). Målet er at finde mønstre, der kan føre til slutninger eller forudsigelser fra ellers ustrukturerede eller store datasæt.
Hvad er en anden betegnelse for data mining?
Data mining går også under det mindre brugte udtryk viden discover in data, eller KDD.
Hvem bruger data mining?
Data mining-applikationer spænder fra den finansielle sektor til at lede efter mønstre på markederne til regeringer, der forsøger at identificere potentielle sikkerhedstrusler. Virksomheder, og især online- og sociale medievirksomheder, bruger datamining på deres brugere til at skabe profitable reklame- og marketingkampagner, der er målrettet mod specifikke sæt brugere.
