การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร
การทำเหมืองข้อมูลคือเทคนิคที่ใช้คอมพิวเตอร์ช่วยในการวิเคราะห์เพื่อประมวลผลและสำรวจชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เมื่อใช้เครื่องมือและวิธีการทำเหมืองข้อมูล องค์กรสามารถค้นพบรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลของตน การทำเหมืองข้อมูลแปลงข้อมูลดิบเป็นความรู้เชิงปฏิบัติ บริษัทใช้ความรู้นี้ในการแก้ไขปัญหา วิเคราะห์ผลกระทบในอนาคตของการตัดสินใจทางธุรกิจ และเพิ่มขอบเขตกำไรของบริษัท
คำว่าการทำเหมืองข้อมูลหมายถึงอะไร
“การทำเหมืองข้อมูล” เป็นการเรียกชื่อที่ผิดเพราะเป้าหมายของการทำเหมืองข้อมูลไม่ใช่การดึงหรือทำเหมืองข้อมูลเอง แต่กลับกลาบเป็นการมีข้อมูลจำนวนมากอยู่แล้ว และการทำเหมืองข้อมูลดึงความหมายหรือความรู้ที่มีค่าจากข้อมูลนั้น กระบวนการทั่วไปของการเก็บรวบรวมข้อมูล การเก็บ การวิเคราะห์ และการขุดมีคำอธิบายตามด้านล่าง
- การเก็บรวบรวมข้อมูลกำลังรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ผลตอบรับจากลูกค้า การชำระเงิน และใบสั่งซื้อ
- การเก็บคลังข้อมูลเป็นกระบวนการเก็บข้อมูลของฐานข้อมูลขนาดใหญ่หรือคลังข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูลคือการประมวลผล เก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติมโดยใช้ซอฟต์แวร์และอัลกอริธึมที่ซับซ้อน
- การทำเหมืองข้อมูลเป็นสาขาหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลหรือกลยุทธ์การวิเคราะห์ที่ใช้เพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่หรือไม่รู้จักก่อนหน้านี้ในข้อมูล
ทำไมการทำเหมืองข้อมูลจึงมีความสำคัญ
การทำเหมืองข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของการริเริ่มการวิเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จ ธุรกิจสามารถใช้กระบวนการค้นหาความรู้เพื่อเพิ่มความไว้วางใจของลูกค้า ค้นหาแหล่งรายได้ใหม่ๆ และทำให้ลูกค้ากลับมาอีก การทำเหมืองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพช่วยในด้านต่างๆ ของการวางแผนธุรกิจและการจัดการการดำเนินงาน ด้านล่างนี้คือตัวอย่างวิธีที่อุตสาหกรรมต่างๆ ใช้ทำเหมืองข้อมูล
โทรคมนาคม สื่อ และเทคโนโลยี
ประเภทธุรกิจที่มีการแข่งขันสูง เช่น โทรคมนาคม สื่อ และเทคโนโลยีใช้การทำเหมืองข้อมูลเพื่อปรับปรุงการบริการลูกค้าโดยการค้นหารูปแบบในพฤติกรรมของลูกค้า ตัวอย่างเช่น บริษัทสามารถวิเคราะห์รูปแบบการใช้แบนด์วิดท์และให้บริการอัปเกรดหรือคำแนะนำที่ปรับแต่งได้
การธนาคารและการประกันภัย
บริการทางการเงินสามารถใช้แอปพลิเคชันการขุดข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาการฉ้อโกงที่ซับซ้อน การปฏิบัติตามข้อกำหนด การจัดการความเสี่ยง และปัญหาการออกจากบัญชีของลูกค้า ตัวอย่างเช่น บริษัทประกันภัยสามารถค้นพบการกำหนดราคาผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมที่สุดโดยการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ในอดีตกับราคาของคู่แข่ง
การศึกษา
ผู้ให้บริการด้านการศึกษาสามารถใช้อัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูลเพื่อทดสอบนักเรียน ปรับแต่งบทเรียน และจำลองการเรียนรู้ มุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของความก้าวหน้าของนักเรียนสามารถช่วยให้นักการศึกษาเห็นว่านักเรียนต้องการอะไรและสนับสนุนพวกเขาได้ดียิ่งขึ้น
การผลิต
บริการด้านการผลิตสามารถใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อให้การวิเคราะห์ตามเวลาจริงและเชิงคาดการณ์สำหรับประสิทธิภาพของอุปกรณ์โดยรวม ระดับการบริการ คุณภาพของผลิตภัณฑ์ และประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตสามารถใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายการสึกหรอของเครื่องจักรในการผลิตและทำนายการบำรุงรักษาได้ ส่งผลให้พวกเขาสามารถปรับกำหนดการผลิตให้เหมาะสมและลดเวลาหยุดทำงาน
การค้าปลีก
บริษัทค้าปลีกมีฐานข้อมูลลูกค้าขนาดใหญ่พร้อมข้อมูลดิบเกี่ยวกับพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า การทำเหมืองข้อมูลสามารถประมวลผลข้อมูลนี้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องสำหรับแคมเปญการตลาดและการทำนายยอดขาย ด้วยรูปแบบข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้น บริษัทค้าปลีกสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการขายและการขนส่งเพื่อความพึงพอใจของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น ตัวอย่างเช่น การทำเหมืองข้อมูลสามารถเปิดเผยผลิตภัณฑ์ตามฤดูกาลยอดนิยมที่สามารถสต็อกไว้ล่วงหน้าเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการขาดแคลนในนาทีสุดท้าย
การทำเหมืองข้อมูลทำงานอย่างไร
The Cross-Industry Standard Process สำหรับ Data Mining (CRISP-DM) เป็นแนวทางที่ดีเยี่ยมสำหรับการเริ่มต้นกระบวนการทำเหมืองข้อมูล CRISP-DM เป็นทั้งวิธีการและโมเดลกระบวนการที่เป็นกลางทางอุตสาหกรรม เครื่องมือ และการใช้งาน
- ตามวิธีการ จะอธิบายขั้นตอนทั่วไปในโครงการทำเหมืองข้อมูล สรุปงานที่เกี่ยวข้องในแต่ละขั้นตอน และอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างงานเหล่านี้
- ในโมเดลกระบวนการ CRISP-DM ให้ภาพรวมของวงจรชีวิตการทำเหมืองข้อมูล
หกขั้นตอนของกระบวนการขุดข้อมูลมีอะไรบ้าง
การใช้ขั้น CRISP-DM ที่ยืดหยุ่น ทีมข้อมูลสามารถย้ายไปมาระหว่างขั้นตอนต่างๆ ได้ตามต้องการ นอกจากนี้ เทคโนโลยีซอฟต์แวร์สามารถทำงานบางอย่างหรือสนับสนุนงานเหล่านี้ได้
1. ความเข้าใจทางธุรกิจ
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือผู้ทำเหมืองข้อมูลเริ่มต้นด้วยการระบุวัตถุประสงค์และขอบเขตของโครงการ พวกเขาร่วมมือกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจเพื่อระบุข้อมูลบางอย่าง
- ปัญหาที่ต้องพูดถึง
- อุปสรรคหรือข้อจำกัดของโครงการ
- ผลกระทบทางธุรกิจของโซลูชันที่เป็นไปได้
จากนั้นพวกเขาใช้ข้อมูลนี้เพื่อกำหนดเป้าหมายการทำเหมืองข้อมูลและระบุทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับการค้นพบความรู้
2. ความเข้าใจข้อมูล
เมื่อพวกเขาเข้าใจปัญหาทางธุรกิจแล้ว นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น พวกเขารวบรวมชุดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ รับสิทธิ์การเข้าถึง และเตรียมรายงานคำอธิบายข้อมูล รายงานประกอบด้วยประเภทข้อมูล ปริมาณ และข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สำหรับการประมวลผลข้อมูล เมื่อธุรกิจได้รับการอนุมัติแผนแล้ว พวกเขาจะเริ่มสำรวจและตรวจสอบข้อมูล พวกเขาจัดการข้อมูลโดยใช้เทคนิคทางสถิติพื้นฐาน ประเมินคุณภาพข้อมูล และเลือกชุดข้อมูลสุดท้ายสำหรับขั้นตอนต่อไป
3. การเตรียมข้อมูล
ผู้ทำเหมืองข้อมูลใช้เวลาส่วนใหญ่ในขั้นตอนนี้ เนื่องจากซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลต้องการข้อมูลคุณภาพสูง กระบวนการทางธุรกิจรวบรวมและเก็บข้อมูลด้วยเหตุผลอื่นนอกเหนือจากการทำเหมือง และผู้ทำเหมืองข้อมูลต้องปรับแต่งก่อนที่จะใช้สร้างแบบจำลอง การเตรียมข้อมูลเกี่ยวข้องกับกระบวนการต่อไปนี้
คลีนข้อมูล
ตัวอย่างเช่น จัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป ข้อผิดพลาดของข้อมูล ค่าเริ่มต้น และการแก้ไขข้อมูล
ผสานข้อมูล
ตัวอย่างเช่น รวมชุดข้อมูลที่แตกต่างกันสองชุดเพื่อให้ได้ชุดข้อมูลเป้าหมายสุดท้าย
จัดรูปแบบข้อมูล
ตัวอย่างเช่น แปลงประเภทข้อมูลหรือกำหนดค่าข้อมูลสำหรับเทคโนโลยีการขุดเฉพาะที่ใช้
4. การจำลองข้อมูล
ผู้ทำเหมืองข้อมูลป้อนข้อมูลที่เตรียมไว้ลงในซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลและศึกษาผลลัพธ์ ในการทำเช่นนี้ พวกเขาสามารถเลือกเทคนิคและเครื่องมือการทำเหมืองข้อมูลได้หลากหลาย พวกเขายังต้องเขียนการทดสอบเพื่อประเมินคุณภาพของผลการทำเหมืองข้อมูล เพื่อจะจำลองข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถ:
- ฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) กับชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มีผลลัพธ์ที่ทราบแล้ว
- ใช้โมเดลเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ไม่รู้จักเพิ่มเติม
- ปรับและกำหนดค่าซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลใหม่จนกว่าผลลัพธ์จะเป็นที่น่าพอใจ
5. การประเมิน
หลังจากสร้างโมเดลแล้ว ผู้ทำเหมืองข้อมูลจะเริ่มวัดผลเทียบกับเป้าหมายธุรกิจเดิม พวกเขาแบ่งปันผลลัพธ์กับนักวิเคราะห์ธุรกิจและรวบรวมคำติชม โมเดลอาจตอบคำถามเดิมได้ดีหรือแสดงรูปแบบใหม่ที่ไม่รู้จักมาก่อน ผู้ทำเหมืองข้อมูลสามารถเปลี่ยนรูปแบบ ปรับเป้าหมายธุรกิจ หรือ Revisit ข้อมูลได้ ขึ้นอยู่กับผลตอบรับของธุรกิจ การประเมิน คำติชม และการปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการค้นพบความรู้
6. การติดตั้งใช้งาน
ในระหว่างการติดตั้งใช้งาน ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ ใช้โมเดลการทำงานเพื่อสร้างข่าวกรองธุรกิจ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวางแผนกระบวนการติดตั้งใช้งาน ซึ่งรวมถึงการสอนผู้อื่นเกี่ยวกับฟังก์ชันของโมเดล การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง และการบำรุงรักษาแอปพลิเคชันการทำเหมืองข้อมูล นักวิเคราะห์ธุรกิจใช้แอปพลิเคชันนี้เพื่อสร้างรายงานสำหรับการจัดการ แบ่งปันผลลัพธ์กับลูกค้า และปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ
เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลมีอะไรบ้าง
เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลอิงจากสาขาวิชาต่างๆ ที่ทับซ้อนกัน รวมถึงการวิเคราะห์ทางสถิติ แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และคณิตศาสตร์ มีตัวอย่างบางส่วนด้านล่าง
การทำเหมืองตามกฎความเกี่ยวข้อง
การทำเหมืองกฎการเชื่อมโยงเป็นกระบวนการในการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลสองชุดที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกัน คำสั่ง if-then แสดงให้เห็นถึงความน่าจะเป็นของความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลสองจุด นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะวัดความถูกต้องของผลลัพธ์โดยใช้เกณฑ์การสนับสนุนและความมั่นใจ การสนับสนุนวัดความถี่ที่องค์ประกอบที่เกี่ยวข้องปรากฏในชุดข้อมูล ในขณะที่ความมั่นใจจะแสดงจำนวนครั้งที่คำสั่ง if-then นั้นถูกต้อง
ตัวอย่างเช่น เมื่อลูกค้าซื้อสินค้า พวกเขาก็มักจะซื้อสินค้าที่เกี่ยวข้องกันเป็นลำดับที่สอง ผู้ค้าปลีกสามารถใช้การเชื่อมโยงข้อมูลการซื้อที่ผ่านมาเพื่อระบุความสนใจของลูกค้าใหม่ พวกเขาใช้ผลการทำเหมืองข้อมูลเพื่อเติมส่วนที่แนะนำของร้านค้าออนไลน์
การจัดหมวดหมู่
การจัดหมวดหมู่เป็นเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งฝึกอัลกอริทึม ML เพื่อจัดเรียงข้อมูลเป็นหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน ใช้วิธีการทางสถิติ เช่น ผังการตัดสินใจต้นไม้และส่วนที่ใกล้ที่สุดเพื่อระบุหมวดหมู่ สำหรับวิธีการทั้งหมดเหล่านี้ อัลกอริธึมได้รับการตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้าด้วยการจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่รู้จักเพื่อคาดเดาชนิดขององค์ประกอบข้อมูลใหม่
ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์สามารถฝึกอบรมซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลโดยใช้รูปภาพของแอปเปิ้ลและมะม่วงที่มีป้ายกำกับ ด้วยความแม่นยำบางประการ ซอฟต์แวร์จึงสามารถคาดเดาได้ว่ารูปภาพใหม่คือแอปเปิล มะม่วง หรือผลไม้อื่นๆ
การทำคลัสเตอร์
การทำคลัสเตอร์คือการจัดกลุ่มจุดข้อมูลหลายจุดเข้าด้วยกันตามความคล้ายคลึง แตกต่างจากการจัดหมวดหมู่เพราะไม่สามารถแยกแยะข้อมูลตามหมวดหมู่เฉพาะ แต่สามารถค้นหารูปแบบในความคล้ายคลึง ผลการทำเหมืองข้อมูลคือชุดของคลัสเตอร์ที่แต่ละคอลเลกชันแตกต่างจากกลุ่มอื่น แต่อ็อบเจกต์ในแต่ละคลัสเตอร์มีความคล้ายคลึงกันในทางใดทางหนึ่ง
ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์คลัสเตอร์สามารถช่วยในการวิจัยตลาดเมื่อทำงานกับข้อมูลหลายตัวแปรจากแบบสำรวจ นักวิจัยตลาดใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์เพื่อแบ่งผู้บริโภคออกเป็นกลุ่มตลาดและเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มต่างๆ ได้ดีขึ้น
การวิเคราะห์ลำดับและเส้นทาง
ซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลยังสามารถค้นหารูปแบบที่เหตุการณ์หรือค่าชุดหนึ่งนำไปสู่เหตุการณ์ในภายหลัง สามารถรับรู้การเปลี่ยนแปลงบางอย่างในข้อมูลที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาปกติหรือในการลดลงและการไหลของจุดข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่ง
ตัวอย่างเช่น ธุรกิจอาจใช้การวิเคราะห์เส้นทางเพื่อค้นหาว่ายอดขายผลิตภัณฑ์บางอย่างพุ่งสูงขึ้นก่อนวันหยุดหรือเพื่อสังเกตว่าสภาพอากาศที่ร้อนขึ้นทำให้ผู้คนมาที่เว็บไซต์ของตนมากขึ้น
การทำเหมืองข้อมูลมีกี่ประเภท
การทำเหมืองข้อมูลสามารถมีสาขาหรือความเชี่ยวชาญพิเศษต่างๆ ได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลและวัตถุประสงค์ของการทำเหมือง ลองมาดูบางส่วนที่ด้านล่างกัน
การทำเหมืองกระบวนการ
การทำเหมืองกระบวนการเป็นสาขาหนึ่งของการทำเหมืองข้อมูลที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหา ตรวจสอบ และปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ ดึงความรู้จากข้อมูลบันทึกเหตุการณ์ที่มีอยู่ในระบบข้อมูล ช่วยให้องค์กรเห็นและเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในกระบวนการเหล่านี้ในแต่ละวัน
ตัวอย่างเช่น ธุรกิจอีคอมเมิร์ซมีหลายขั้นตอน เช่น การจัดซื้อ การขาย การชำระเงิน การเรียกเก็บเงิน และการจัดส่ง การทำเหมืองข้อมูลบันทึกการจัดซื้ออาจพบว่าความเสถียรในการส่งมอบของซัพพลายเออร์อยู่ที่ 54% หรือ 12% ของซัพพลายเออร์ส่งมอบก่อนกำหนดอย่างสม่ำเสมอ พวกเขาสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์
การทำเหมืองข้อความ
การทำเหมืองข้อความหรือการทำเหมืองข้อมูลข้อความใช้ซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลเพื่ออ่านและทำความเข้าใจข้อความ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้การทำเหมืองข้อความเพื่อค้นหาความรู้โดยอัตโนมัติในแหล่งข้อมูลที่เป็นลายลักษณ์อักษร เช่น เว็บไซต์ หนังสือ อีเมล บทวิจารณ์ และบทความ
ตัวอย่างเช่น บริษัทสื่อดิจิทัลสามารถใช้การทำเหมืองข้อความเพื่ออ่านความคิดเห็นเกี่ยวกับวิดีโอออนไลน์ของตนโดยอัตโนมัติ และจัดประเภทบทวิจารณ์ของผู้ชมเป็นบวกหรือลบ
การทำเหมืองเชิงทำนาย
การทำเหมืองข้อมูลเชิงทำนายใช้ระบบธุรกิจอัจฉริยะในการคาดการณ์แนวโน้ม ช่วยให้ผู้นำธุรกิจศึกษาผลกระทบของการตัดสินใจที่มีต่ออนาคตของบริษัทและตัดสินใจเลือกอย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจดูข้อมูลการส่งคืนผลิตภัณฑ์ที่ผ่านมาเพื่อออกแบบแผนการรับประกันที่ไม่ทำให้เกิดการขาดทุน การใช้การทำเหมืองเชิงทำนาย พวกเขาจะทำนายจำนวนผลตอบแทนที่อาจเกิดขึ้นในปีที่จะมาถึง และสร้างแผนการรับประกันหนึ่งปีที่พิจารณาความสูญเสียเมื่อกำหนดราคาผลิตภัณฑ์
AWS สามารถช่วยการทำเหมืองข้อมูลได้อย่างไร
Amazon SageMaker เป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลชั้นนำ ช่วยให้ผู้ทำเหมืองและนักพัฒนาข้อมูลเตรียม สร้าง ฝึกอบรม และติดตั้งใช้งานโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) คุณภาพสูง ประกอบด้วยเครื่องมือหลายอย่างสำหรับกระบวนการทำเหมืองข้อมูล
- Amazon SageMaker Data Wrangler ลดเวลาในการรวมและเตรียมข้อมูลสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงจากหลายสัปดาห์เป็นไม่กี่นาที
- Amazon SageMaker Studio มอบอินเทอร์เฟซแบบภาพบนเว็บเดียวที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถดำเนินการตามขั้นตอนการพัฒนา ML ได้ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล SageMaker Studio ให้การเข้าถึง ควบคุม และข้อมูลเชิงลึกที่สมบูรณ์ในแต่ละขั้นตอนในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้าง ฝึกฝน และติดตั้งใช้งานโมเดล
- ไลบรารีการฝึกอบรมแบบกระจายใช้อัลกอริทึมการแบ่งส่วนเพื่อแยกแบบจำลองขนาดใหญ่และชุดข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับการสร้างแบบจำลองโดยอัตโนมัติ
- Amazon SageMaker Debugger ปรับโมเดล ML ให้เหมาะสมด้วยการบันทึกเมตริกการฝึกอบรมแบบเรียลไทม์ เช่น การส่งการแจ้งเตือนเมื่อตรวจพบความผิดปกติ ซึ่งจะช่วยแก้ไขการคาดการณ์แบบจำลองที่ไม่ถูกต้องทันที
เริ่มต้นใช้งานการทำเหมืองข้อมูลด้วยการสร้างบัญชี AWS ฟรีวันนี้
