Data Mining

Vad är Data Mining?

Data mining är en process som används av företag för att omvandla rådata till användbar information. Genom att använda programvara för att leta efter mönster i stora mängder data kan företag lära sig mer om sina kunder för att utveckla effektivare marknadsföringsstrategier, öka försäljningen och minska kostnaderna. Datautvinning är beroende av effektiv datainsamling,. lagerhållning och datorbehandling.

Hur Data Mining fungerar

Datautvinning innebär att utforska och analysera stora informationsblock för att få fram meningsfulla mönster och trender. Det kan användas på en mängd olika sätt, såsom databasmarknadsföring, kreditriskhantering, bedrägeriupptäckt, spam E-postfiltrering, eller till och med för att urskilja användarnas känslor eller åsikter.

Datautvinningsprocessen delas upp i fem steg. Först samlar organisationer in data och laddar in den i sina datalager. Därefter lagrar och hanterar de data, antingen på interna servrar eller molnet. Affärsanalytiker, ledningsgrupper och IT-proffs får tillgång till data och bestämmer hur de vill organisera den. Sedan sorterar programvaran data baserat på användarens resultat, och slutligen presenterar slutanvändaren data i ett format som är lätt att dela, till exempel en graf eller tabell.

Programvara för datalager och gruvdrift

Datautvinningsprogram analyserar relationer och mönster i data baserat på vad användare begär. Till exempel kan ett företag använda programvara för datautvinning för att skapa klasser av information. För att illustrera, föreställ dig att en restaurang vill använda datautvinning för att avgöra när den ska erbjuda vissa specialerbjudanden. Den tittar på informationen den har samlat in och skapar klasser baserat på när kunder besöker och vad de beställer.

I andra fall hittar dataminers kluster av information baserade på logiska samband eller tittar på associationer och sekventiella mönster för att dra slutsatser om trender i konsumentbeteende.

Lagerhållning är en viktig aspekt av datautvinning. Lagerhållning är när företag centraliserar sin data till en databas eller ett program. Med ett datalager kan en organisation spinna av segment av data för specifika användare att analysera och använda.

Men i andra fall kan analytiker börja med den data de vill ha och skapa ett datalager baserat på dessa specifikationer. Oavsett hur företag och andra enheter organiserar sin data använder de den för att stödja ledningens beslutsprocesser.

Datautvinning och sociala medier

En av de mest lukrativa tillämpningarna av datautvinning har varit sociala medier. Plattformar som Facebook (ägs av Meta), TikTok, Instagram och Twitter samlar in mängder av data om enskilda användare för att dra slutsatser om deras preferenser för att skicka riktade marknadsföringsannonser. Denna data används också för att försöka påverka användarnas beteende och ändra deras preferenser, oavsett om det gäller en konsumentprodukt eller vem de kommer att rösta på i ett val.

Datautvinning på sociala medier har blivit en stor stridspunkt, med flera utredningsrapporter och avslöjar som visar hur skändlig gruvanvändares data kan vara.

Cambridge Analytica-skandalen är ett utmärkt exempel på hur sociala medieföretag kan använda datautvinning på bekostnad av sina användare.

Exempel på Data Mining

Livsmedelsbutiker är välkända användare av datautvinningstekniker. Många stormarknader erbjuder gratis lojalitetskort till kunder som ger dem tillgång till reducerade priser som inte är tillgängliga för icke-medlemmar. Korten gör det enkelt för butiker att spåra vem som köper vad, när de köper det och till vilket pris. Efter att ha analyserat data kan butiker sedan använda dessa data för att erbjuda kunderna kuponger som är inriktade på deras köpvanor och bestämma när de ska sälja varor eller när de ska sälja dem till fullt pris.

Datautvinning kan vara en anledning till oro när ett företag endast använder utvald information, som inte är representativ för den övergripande urvalsgruppen, för att bevisa en viss hypotes.

Datautvinningsprocesser används för att bygga maskininlärningsmodeller som driver applikationer inklusive sökmotorteknik och webbrekommendationsprogram.

Höjdpunkter

– Datautvinning kan användas av företag för allt från att lära sig om vad kunder är intresserade av eller vill köpa till bedrägeriupptäckt och skräppostfiltrering.

• Datautvinningsprogram bryter ner mönster och samband i data baserat på vilken information användare begär eller tillhandahåller.

– Data mining är processen att analysera en stor mängd information för att urskilja trender och mönster.

– Sociala medieföretag använder datautvinningstekniker för att kommodifiera sina användare för att generera vinst.

• Denna användning av datautvinning har fått kritik på sistone s användare är ofta omedvetna om datautvinningen som sker med deras personliga information, särskilt när den används för att påverka preferenser.

Vanliga frågor

Hur går datautvinning till?

Datautvinning bygger på big data och avancerade datorprocesser inklusive maskininlärning och andra former av artificiell intelligens (AI). Målet är att hitta mönster som kan leda till slutsatser eller förutsägelser från annars ostrukturerade eller stora datamängder.

Vad är en annan term för datautvinning?

Datautvinning går också under den mindre använda termen kunskap upptäckt i data, eller KDD.

Vem använder datautvinning?

Datautvinningstillämpningar sträcker sig från finanssektorn för att leta efter mönster på marknaderna till regeringar som försöker identifiera potentiella säkerhetshot. Företag, och särskilt online- och sociala medieföretag, använder datautvinning på sina användare för att skapa lönsamma reklam- och marknadsföringskampanjer som riktar sig till specifika användare.