Wat zijn de verschillende soorten dataminingtechnieken?

Datamining verwijst in het algemeen naar een methode die wordt gebruikt om gegevens van een doelbron te analyseren en die feedback om te zetten in nuttige informatie. Deze informatie wordt meestal gebruikt om een ​​organisatie te helpen kosten te besparen in een bepaald gebied, de omzet te verhogen of beide. Vaak gefaciliteerd door een datamining-applicatie, is het primaire doel om patronen in een gegeven dataset te identificeren en te extraheren.

Het belangrijkste is dat dataminingtechnieken gericht zijn op het verschaffen van inzicht dat een beter begrip van gegevens en de essentiële functies ervan mogelijk maakt. Bedrijven en organisaties kunnen veel verschillende soorten dataminingtechnieken gebruiken. Hoewel ze een vergelijkbare aanpak kunnen volgen, streven ze er meestal allemaal naar om verschillende doelen te bereiken.

Het doel van voorspellende dataminingtechnieken is bijna altijd om statistische modellen of patronen te identificeren die kunnen worden gebruikt om een ​​interessante reactie te voorspellen. Een financiële instelling kan het bijvoorbeeld gebruiken om te bepalen welke transacties de grootste kans op fraude hebben. Dit is de meest voorkomende dataminingtechniek en een techniek die een efficiënte besluitvormingstool is geworden voor middelgrote tot grote bedrijven. Het is ook effectief gebleken in het voorspellen van klantgedrag, het categoriseren van klantensegmenten en het voorspellen van verschillende gebeurtenissen.

Overzichtsmodellen vertrouwen op dataminingtechnieken die dienovereenkomstig reageren op samengevatte gegevens. Een organisatie kan bijvoorbeeld passagiers van luchtvaartmaatschappijen of creditcardtransacties in verschillende groepen toewijzen op basis van hun kenmerken die zijn geëxtraheerd uit het analyseproces. Dit model kan bedrijven ook helpen een beter inzicht te krijgen in hun klantenbestand.

Associatiemodellen houden er rekening mee dat bepaalde gebeurtenissen regelmatig samen kunnen voorkomen. Dit kan de gelijktijdige aanschaf van items zoals een muis en toetsenbord zijn of een reeks gebeurtenissen die hebben geleid tot het falen van een bepaald hardwareapparaat. Associatiemodellen vertegenwoordigen dataminingtechnieken die worden gebruikt om deze bijbehorende gebeurtenissen te identificeren en te karakteriseren.

Netwerkmodellen gebruiken dataminingtechnieken om datastructuren te onthullen in de vorm van knooppunten en links. Een georganiseerde fraude-ring kan bijvoorbeeld een lijst met gestolen creditcardnummers samenstellen en deze vervolgens omdraaien en gebruiken om online items te kopen. In deze illustratie vertegenwoordigen de creditcards en online handelaren de knooppunten, terwijl de daadwerkelijke transacties fungeren als de koppelingen.

Datamining heeft vele doeleinden en kan worden gebruikt voor zowel positieve als kwaadaardige winst. Meer organisaties komen de voordelen ontdekken van het combineren van dataminingtechnieken om hybride modellen te vormen. Deze krachtige combinaties resulteren vaak in toepassingen met superieure prestaties. Door de belangrijkste kenmerken van verschillende methoden te integreren in afzonderlijke hybride oplossingen, kunnen organisaties meestal de beperkingen van individuele strategische systemen overwinnen.