Büyük şirketler, hayal edebileceğinizden daha fazlasını biliyorlar - işte nasıl gidiyor?
Veri madenciliği, kalıpları ve bilgiyi keşfetmek için büyük miktarda verinin analizidir. Aslında veri madenciliği, veri keşfi veya bilgi keşfi olarak da bilinir.
Veri madenciliği, kalıpları mümkün olduğu kadar otomatik ve kullanışlı olacak şekilde tanımlamak için istatistikleri, makine öğrenimi ilkelerini (ML), yapay zekayı (AI) ve büyük miktarda veriyi (genellikle veritabanlarından veya veri kümelerinden) kullanır.
Veri Madenciliği Ne Yapar?
Veri madenciliği iki ana hedefe sahiptir: tanım ve tahmin. İlk olarak, veri madenciliği, verideki kalıpları analiz etmekten elde edilen bilgileri ve bilgiyi açıklar. İkincisi, veri madenciliği, gelecekteki modelleri tahmin etmek için tanınmış veri kalıplarının tanımlarını kullanır.
Örneğin, farklı tesis türlerini nasıl tanımlayacağınızla ilgili kitaplar için bir alışveriş web sitesinde gezinirken zaman harcadıysanız, söz konusu web sitesindeki sahnelerin arkasında çalışan veri madenciliği hizmetleri, aramalarınızın profilinizle bağlantılı bir açıklamasını günlüğe kaydeder. İki hafta sonra tekrar giriş yaptığınızda, web sitesinin veri madenciliği hizmetleri, mevcut ilgi alanlarınızı tahmin etmek için önceki aramalarınızın açıklamalarını kullanır ve bitkileri tanımlamakla ilgili kitapları içeren kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri sunar.
Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?
Veri madenciliği, algoritmaları, bir bilgisayarı anlatan talimatlar kümesini veya bir görevin nasıl işleneceğini, veri içindeki farklı kalıp türlerini keşfetmeyi amaçlar. Veri madenciliğinde kullanılan farklı desen tanıma yöntemlerinden bazıları kümeleme analizi, anormallik tespiti, ilişkilendirme öğrenme, veri bağımlılıkları, karar ağaçları, regresyon modelleri, sınıflandırmalar, aykırı saptama ve sinir ağlarıdır.
Veri madenciliği, tüm farklı veri türlerindeki kalıpları tanımlamak ve tahmin etmek için kullanılabilirken, çoğu kişi, çoğu zaman, farkında olmasalar bile, karşılaşma olasılığı, satın alma seçimlerinizdeki ve davranışlarınızdaki kalıpları, gelecekteki olası satın alımları tahmin etmek için tanımlamaktır. kararlar.
Bir örnek olarak, Facebook'un neye baktığınızı tam olarak nasıl göründüğünü görüp, ziyaret ettiğiniz diğer sitelere veya web aramalarınızla ilgili haber feed'inize nasıl reklam gösterdiğinizi hiç merak ettiniz mi? Facebook veri madenciliği, tarayıcınızda saklanan, çerezler gibi faaliyetlerinizi takip eden bilgileri kullanarak , daha önce kullandığınız ürün veya teklifleri keşfetmek ve tahmin etmek için Facebook hizmetinin önceki kullanımınıza dayalı olarak kendi kalıp bilginizle birlikte kendi kalıp bilginizi kullanır.
Ne tür veriler mayınlı olabilir?
Hizmete veya mağazaya bağlı olarak (fiziksel mağazalar veri madenciliğini de kullanır), siz ve desenleriniz hakkında şaşırtıcı miktarda veri çıkarılabilir. Sizin hakkınızda toplanan veriler, hangi araç türünü kullandığınızı, nerede bulunduğunuzu, seyahat ettiğiniz yerleri, abone olduğunuz dergileri ve gazeteleri, evli olup olmamanızı içerebilir. Çocuklarınızın olup olmadığını, hobilerinizin, hangi grubun hoşunuza gittiğini, siyasi eğilimlerinizi, çevrimiçi satın aldığınız şeyleri, fiziksel mağazalarda ne satın aldığınızı (genellikle müşteri sadakati ödüllendirme kartları aracılığıyla) ve paylaştığınız tüm ayrıntıları belirleyebilir. sosyal medyadaki hayatın hakkında.
Örneğin, gençleri hedefleyen perakendeciler ve modaya dayalı yayınlar, gençlere ve okurlara cazip gelecek moda trendlerini tahmin etmek için Instagram ve Facebook gibi sosyal medya hizmetlerinde veri madenciliği fotoğraflarından elde edilen bilgileri kullanır. Veri madenciliği yoluyla keşfedilen anlayışlar, bazı perakendecilerin, bir kadının satın alma seçeneklerinde çok spesifik değişikliklere bağlı olarak hamile olup olmadığını tahmin edebileceği kadar kesin olabilir. Perakendeci, Hedef'in, bebek satın almak için kuponları genç bir bayana postaladığına dair geçmişte satın alma alışkanlıklarına dayanan hamileliği tahmin etmenin o kadar doğru olduğu ve ailesine söylemeden önce hamilelik sırrını bıraktığı bildirilmiştir.
Veri madenciliği her yerdedir, ancak satın alma alışkanlıklarımız, kişisel tercihlerimiz, seçimlerimiz, finanslarımız ve çevrimiçi etkinliklerimiz hakkında keşfedilen ve analiz edilen bilgilerin çoğu müşteri deneyimini geliştirmek amacıyla mağaza ve hizmetler tarafından kullanılmaktadır.