Wat is data mining

De technieken voor data mining beantwoorden aan verschillende soorten vragen en behoeften.

Tussen de belangrijkste technieken voor data mining bevinden zich de beschrijvende analyses en de voorspellende analyses.

Beschrijvende analyses maken het mogelijk om gegevens te analyseren door te identificeren welke redenen hebben geleid tot de huidige staat van een bedrijf, wat succes of falen kan zijn:

• Clustering: statistische analysetechniek die wordt gebruikt om vergelijkbare objecten te identificeren door gegevens in verschillende groepen te verdelen. Ze worden verdeeld op basis van kenmerken die hen gemeen hebben, zoals koopgedrag, voorkeuren voor het ene product boven het andere. Dit type techniek stelt het bedrijf in staat om zijn doelgroep beter te definiëren.

Wat betreft voorspellende analyses, è wordt gebruikt met het doel om te voorspellen mogelijke toekomstige resultaten, door een potentiële reactie van een groep consumenten op een reclamecampagne te schatten:

• Regressie: techniek die de relatie meet tussen een variabele en een reeks variabelen van gegevens die zijn verzameld op basis van verschillende tests, bijvoorbeeld in de geneeskunde, wordt de overlevingskans van een patiënt gemeten op basis van hun diagnostische gegevens;
• Neurale netwerken: software dat in staat is om patronen of schema's te traceren en dus voorspellingen te doen.

Dankzij deze analyses kan data mining informatie over consumenten met betrekking tot hun behoeften traceren, dankzij gegevensverwerkings- en analysetools.

Data mining tools

Voor een effectieve marketingstrategie volgt data mining een pad met verschillende kenmerken, namelijk:

• Identificeer het doel dat men wil bereiken;
• Selecteer nuttige gegevens;
• Gegevensreiniging en verwerking: scheiding tussen geldige en nutteloze gegevens en dus definitieve selectie van de essentiële informatie;
• Transformatie: goed begrijpen of het formaat waarin de gegevens zijn weergegeven compatibel is met de verschillende software of dat ze eerst moeten worden geconverteerd;
• Data mining: Kies de beste software om geschikte informatie te ontvangen;
• Evaluatie van de resultaten: er wordt beoordeeld of het doel is bereikt;
• Evaluatie van de resultaten: er wordt beoordeeld of de resultaten voldoen aan de eigen doelstellingen.

De informatie verkregen uit de software, onthult het nut van data mining bij het identificeren van verborgen associaties, nuttig voor het aannemen van gerichte marketingstrategieën en effectief het ideale doelwit te vinden.

In welke sector wordt data mining toegepast?

De sectoren waarin data mining wordt toegepast zijn talrijk en kunnen worden gegroepeerd in macrocategorieën, namelijk: 

• Marketing;
• Economie en financiën;
• Wetenschap;
• Informatietechnologie en communicatie (ICT);
• Statistiek;
• Industrie.

Wat betreft marketing, zijn de belangrijkste toepassingen van data mining:

• Clustering: het identificeren van typen kopers die gemeenschappelijke koopgewoonten en sociaaldemografische kenmerken hebben;
• Klantretriever: het analyseren van het gedrag van klanten;
• Marktonderzoek: de producten en diensten die gewoonlijk samen worden gekocht.

In financieel gebied, wordt data mining toegepast:

• Fraudedetectie: in staat zijn om frauduleus gedrag te traceren;
• voorspellingen over trends;
• analyse van interacties tussen financiële markten.

In wetenschappelijk gebied wordt data mining gebruikt in:

• geneeskunde en biologie;
• meteorologie;
• astronomie.

In statistisch gebied versnelt data mining de demonografieanalyses door informatie te verkrijgen.

Dankzij de efficiëntie van data mining zal het opsporen van anomalieën en inconsistenties met betrekking tot een dataset een eitje zijn.

Data mining kan niet alleen nuttig zijn voor gegevensbescherming, maar ook voor het identificeren van malware die de gegevens van een klantenarchief zou kunnen compromitteren.