Computer >> บทช่วยสอนคอมพิวเตอร์ >  >> การเขียนโปรแกรม >> การเขียนโปรแกรม

ข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์ (Historical Information) ใน Data Mining มีบทบาทอย่างไร?


Data Mining คือกระบวนการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มที่เป็นประโยชน์และใหม่ๆ โดยวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลจำนวนมากในคลังข้อมูล ใช้เทคโนโลยีรู้จำรูปแบบ รวมถึงเทคนิคสถิติและคณิตศาสตร์ นั่นคือการวิเคราะห์ชุดข้อมูลเชิงความเป็นจริงเพื่อค้นพบความสัมพันธ์ที่ไม่คาดคิด และสรุปข้อมูลในวิธีที่นวัตกรรม ซึ่งเป็นเหตุผลและมีประโยชน์ต่อเจ้าของข้อมูล

เป็นกระบวนการคัดเลือก สำรวจ และสร้างแบบจำลองข้อมูลปริมาณมาก เพื่อหาความสม่ำเสมอหรือความสัมพันธ์ที่ไม่รู้จักมาก่อน เพื่อผลลัพธ์ที่ชัดเจนและมีประโยชน์สำหรับเจ้าของฐานข้อมูล

Data Mining คล้าย Data Science ดำเนินการโดยบุคคลในสถานการณ์เฉพาะ บนชุดข้อมูลเฉพาะ มีวัตถุประสงค์เฉพาะ ประกอบด้วยบริการหลายประเภท เช่น Text Mining Web Mining Audio/Video Mining Pictorial Data Mining Social Media Mining ทำผ่านซอฟต์แวร์ที่หลากหลาย

การจ้างนอก Data Mining ทำให้งานเสร็จเร็วขึ้น ต้นทุนต่ำ บริษัทเฉพาะทางใช้เทคโนโลยีใหม่จัดเก็บข้อมูลที่ค้นหาไม่ได้ด้วยตนเอง มีข้อมูลมหาศาลบนแพลตฟอร์มหลายแห่ง แต่ความรู้ที่เข้าถึงได้มีจำกัด

วิธีการค้นหารูปแบบที่เป็นประโยชน์ในข้อมูลได้รับหลายชื่อ เช่น Data Mining Knowledge Extraction Data Discovery Data Harvesting Data Archaeology และ Data Pattern Processing Data Mining ถูกใช้โดยนักสถิติ นักวิเคราะห์ข้อมูล และชุมชนระบบข้อมูลการจัดการ (MIS)

ยังได้รับความนิยมในพื้นที่ฐานข้อมูล ใน Data Mining ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ถูกวิเคราะห์เพื่อแก้ปัญหาการตัดสินใจ พิจารณาเจ้าของร้านที่ต้องการรับข้อมูลเกี่ยวกับสินค้าใหม่ ข้อมูลที่ดำเนินการโดยกระบวนการ Data Mining อยู่ในฐานข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์ (Historical Database) ของการโต้ตอบก่อนหน้ากับลูกค้า และคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า เช่น อายุ รายได้ และการตอบสนองของพวกเขา

ซอฟต์แวร์ Data Mining ใช้ข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์เพื่อสร้างแบบจำลองพฤติกรรมลูกค้า ที่สามารถใช้ทำนายว่าลูกค้าคนไหนมีแนวโน้มตอบสนองต่อสินค้าใหม่ ข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์ยังสามารถสร้างพื้นฐานการค้นพบอาชญาทั่วไปได้ เช่น การฉ้อโกงบัตรเครดิต

ด้วยการเปรียบเทียบรูปแบบในข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์และข้อมูลปัจจุบัน จะตรวจสอบว่าการเปลี่ยนแปลงเกิดจากลูกค้าหรือไม่ ข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์ได้รับการยอมรับกว้างขวางในพื้นที่เหล่านี้เป็นเครื่องมือสำหรับค้นหารูปแบบ และลูกค้าสувิบประโยชน์ทางเศรษฐกิจจากกระบวนการเหล่านี้