Μενού

Παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων: Οι πιο κοινές εφαρμογές της εξόρυξης δεδομένων 2021

  • Κύριος
  • Αλλα
  • Παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων: Οι πιο κοινές εφαρμογές της εξόρυξης δεδομένων 2021

data mining examples

Δοκιμάστε Το Όργανο Μας Για Την Εξάλειψη Των Προβλημάτων

Αυτό το σεμινάριο καλύπτει τα πιο δημοφιλή παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων στην πραγματική ζωή. Μάθετε για την εφαρμογή εξόρυξης δεδομένων στα οικονομικά, το μάρκετινγκ, την υγειονομική περίθαλψη και το CRM:

Σε αυτό Δωρεάν Σειρά Εκπαίδευσης Εξόρυξης Δεδομένων , ρίξαμε μια ματιά στο Διαδικασία εξόρυξης δεδομένων στο προηγούμενο σεμινάριό μας. Η Εξόρυξη Δεδομένων, η οποία είναι επίσης γνωστή ως Knowledge Discovery in Databases (KDD), είναι μια διαδικασία ανακάλυψης μοτίβων σε ένα μεγάλο σύνολο αποθηκών δεδομένων και δεδομένων.

Διάφορες τεχνικές όπως η ανάλυση παλινδρόμησης, η συσχέτιση και η ομαδοποίηση, η ταξινόμηση και η εξωτερική ανάλυση εφαρμόζονται σε δεδομένα για τον προσδιορισμό χρήσιμων αποτελεσμάτων. Αυτές οι τεχνικές χρησιμοποιούν αλγόριθμους λογισμικού και backend που αναλύουν τα δεδομένα και δείχνουν μοτίβα.

πώς να δηλώσετε την ουρά στην Ιάβα

Μερικές από τις γνωστές μεθόδους εξόρυξης δεδομένων είναι η ανάλυση δένδρων αποφάσεων, η ανάλυση θεωρήματος Bayes, η συχνή εξόρυξη αντικειμένων κ.λπ. Η αγορά λογισμικού διαθέτει πολλά εργαλεία ανοιχτού κώδικα καθώς και επί πληρωμή για εξόρυξη δεδομένων όπως το Weka, το Rapid Miner και Πορτοκαλί εργαλεία εξόρυξης δεδομένων.

Παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων

Η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων ξεκινά με την παροχή μιας συγκεκριμένης εισαγωγής δεδομένων στα εργαλεία εξόρυξης δεδομένων που χρησιμοποιούν στατιστικά στοιχεία και αλγόριθμους για την εμφάνιση των αναφορών και των προτύπων. Τα αποτελέσματα μπορούν να απεικονιστούν χρησιμοποιώντας αυτά τα εργαλεία που μπορούν να κατανοηθούν και να εφαρμοστούν περαιτέρω για τη διεξαγωγή επιχειρηματικών τροποποιήσεων και βελτιώσεων.

Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται ευρέως από οργανισμούς στην οικοδόμηση μιας στρατηγικής μάρκετινγκ, από νοσοκομεία για διαγνωστικά εργαλεία, από το ηλεκτρονικό εμπόριο για προϊόντα πολλαπλών πωλήσεων μέσω ιστότοπων και πολλών άλλων τρόπων.

Μερικά από τα παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων δίνονται παρακάτω για αναφορά σας.

Τι θα μάθετε:

Παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων στην πραγματική ζωή

Η σημασία της εξόρυξης δεδομένων και της ανάλυσης αυξάνεται καθημερινά στην πραγματική μας ζωή. Σήμερα οι περισσότεροι οργανισμοί χρησιμοποιούν την εξόρυξη δεδομένων για την ανάλυση των Big Data.

Ας δούμε πώς αυτές οι τεχνολογίες μας ωφελούν.

# 1) Πάροχοι υπηρεσιών κινητής τηλεφωνίας

Οι πάροχοι υπηρεσιών κινητής τηλεφωνίας χρησιμοποιούν την εξόρυξη δεδομένων για να σχεδιάσουν τις καμπάνιες μάρκετινγκ και να διατηρήσουν τους πελάτες από τη μετάβαση σε άλλους προμηθευτές.

Από ένα μεγάλο όγκο δεδομένων, όπως πληροφορίες χρέωσης, email, μηνύματα κειμένου, μεταδόσεις δεδομένων ιστού και εξυπηρέτηση πελατών, τα εργαλεία εξόρυξης δεδομένων μπορούν να προβλέψουν «ανατροπή» που λέει στους πελάτες που επιθυμούν να αλλάξουν τους προμηθευτές.

Με αυτά τα αποτελέσματα, δίνεται βαθμολογία πιθανότητας. Οι πάροχοι υπηρεσιών κινητής τηλεφωνίας μπορούν στη συνέχεια να παρέχουν κίνητρα, προσφορές σε πελάτες που διατρέχουν μεγαλύτερο κίνδυνο ανατροπής. Αυτό το είδος εξόρυξης χρησιμοποιείται συχνά από μεγάλους παρόχους υπηρεσιών όπως ευρυζωνική σύνδεση, τηλέφωνο, πάροχοι φυσικού αερίου κ.λπ.

Εξόρυξη δεδομένων σε παρόχους υπηρεσιών κινητής τηλεφωνίας

(εικόνα πηγή )

# 2) Τομέας λιανικής

Η Εξόρυξη Δεδομένων βοηθά τους ιδιοκτήτες σούπερ μάρκετ και λιανικής να γνωρίζουν τις επιλογές των πελατών. Κοιτάζοντας το ιστορικό αγορών των πελατών, τα εργαλεία εξόρυξης δεδομένων δείχνουν τις προτιμήσεις αγοράς των πελατών.

Με τη βοήθεια αυτών των αποτελεσμάτων, τα σούπερ μάρκετ σχεδιάζουν τις τοποθετήσεις προϊόντων στα ράφια και παρουσιάζουν προσφορές σε αντικείμενα όπως κουπόνια σε προϊόντα που ταιριάζουν και ειδικές εκπτώσεις σε ορισμένα προϊόντα.

Αυτές οι καμπάνιες βασίζονται στην ομαδοποίηση RFM. Το RFM σημαίνει πρόσφατη, συχνότητα και νομισματική ομαδοποίηση. Οι προωθήσεις και οι καμπάνιες μάρκετινγκ είναι προσαρμοσμένες για αυτά τα τμήματα. Ο πελάτης που ξοδεύει πολλά αλλά πολύ λιγότερο συχνά θα αντιμετωπίζεται διαφορετικά από τον πελάτη που αγοράζει κάθε 2-3 ημέρες αλλά λιγότερο.

Η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για σύσταση προϊόντος και παραπομπή αντικειμένων.

Εξόρυξη δεδομένων στον τομέα λιανικής από διαφορετικές πηγές δεδομένων.

Εξόρυξη δεδομένων στον τομέα λιανικής

(εικόνα πηγή )

# 3) Τεχνητή νοημοσύνη

Ένα σύστημα γίνεται τεχνητά έξυπνο τροφοδοτώντας το με σχετικά μοτίβα. Αυτά τα μοτίβα προέρχονται από εξόδους εξόρυξης δεδομένων. Τα αποτελέσματα των τεχνητά έξυπνων συστημάτων αναλύονται επίσης για τη συνάφειά τους χρησιμοποιώντας τις τεχνικές εξόρυξης δεδομένων.

Τα συστήματα σύστασης χρησιμοποιούν τεχνικές εξόρυξης δεδομένων για να κάνουν εξατομικευμένες προτάσεις όταν ο πελάτης αλληλεπιδρά με τα μηχανήματα. Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε δεδομένα εξόρυξης, όπως η παροχή προτάσεων προϊόντων με βάση το παρελθόν ιστορικό αγορών του πελάτη στο Amazon.

# 4) Ηλεκτρονικό εμπόριο

Πολλοί ιστότοποι ηλεκτρονικού εμπορίου χρησιμοποιούν εξόρυξη δεδομένων για να προσφέρουν cross-selling και upselling των προϊόντων τους. Οι ιστότοποι αγορών όπως το Amazon, το Flipkart δείχνουν 'Οι άνθρωποι είδαν επίσης', 'Συχνά αγόρασαν μαζί' στους πελάτες που αλληλεπιδρούν με τον ιστότοπο.

Αυτές οι συστάσεις παρέχονται χρησιμοποιώντας εξόρυξη δεδομένων για το ιστορικό αγορών των πελατών της ιστοσελίδας.

# 5) Επιστήμη και μηχανική

Με την έλευση της εξόρυξης δεδομένων, οι επιστημονικές εφαρμογές μετακινούνται τώρα από στατιστικές τεχνικές σε τεχνικές «συλλογής και αποθήκευσης δεδομένων» και, στη συνέχεια, εκτελούν εξόρυξη σε νέα δεδομένα, εξάγουν νέα αποτελέσματα και πειραματίζονται με τη διαδικασία. Μεγάλη ποσότητα δεδομένων συλλέγεται από επιστημονικούς τομείς όπως η αστρονομία, η γεωλογία, οι δορυφορικοί αισθητήρες, το παγκόσμιο σύστημα εντοπισμού θέσης κ.λπ.

Η εξόρυξη δεδομένων στην επιστήμη των υπολογιστών βοηθά στην παρακολούθηση της κατάστασης του συστήματος, στη βελτίωση της απόδοσής του, στην εύρεση σφαλμάτων λογισμικού, στην ανακάλυψη λογοκλοπής και στην εύρεση σφαλμάτων. Η εξόρυξη δεδομένων βοηθά επίσης στην ανάλυση των σχολίων των χρηστών σχετικά με προϊόντα, άρθρα για την εξαγωγή απόψεων και συναισθημάτων των προβολών.

# 6) Πρόληψη του εγκλήματος

Η Εξόρυξη Δεδομένων ανιχνεύει ακραίες τιμές σε μεγάλο αριθμό δεδομένων. Τα ποινικά δεδομένα περιλαμβάνουν όλες τις λεπτομέρειες του εγκλήματος που έχει συμβεί. Η Εξόρυξη Δεδομένων θα μελετήσει τα μοτίβα και τις τάσεις και θα προβλέψει μελλοντικά γεγονότα με μεγαλύτερη ακρίβεια.

Οι υπηρεσίες μπορούν να μάθουν ποια περιοχή είναι πιο επιρρεπής στο έγκλημα, πόσο αστυνομικό προσωπικό πρέπει να αναπτυχθεί, ποια ηλικιακή ομάδα πρέπει να στοχευτεί, αριθμοί οχημάτων που θα ελεγχθούν κ.λπ.

# 7) Έρευνα

Οι ερευνητές χρησιμοποιούν εργαλεία εξόρυξης δεδομένων για να διερευνήσουν τους συσχετισμούς μεταξύ των παραμέτρων που ερευνούνται όπως περιβαλλοντικές συνθήκες όπως η ατμοσφαιρική ρύπανση και η εξάπλωση ασθενειών όπως το άσθμα μεταξύ των ανθρώπων σε στοχευμένες περιοχές.

# 8) Γεωργία

Οι αγρότες χρησιμοποιούν την εξόρυξη δεδομένων για να μάθουν την απόδοση των λαχανικών με την ποσότητα νερού που απαιτείται από τα φυτά.

# 9) Αυτοματοποίηση

Χρησιμοποιώντας την εξόρυξη δεδομένων, τα συστήματα υπολογιστών μαθαίνουν να αναγνωρίζουν μοτίβα μεταξύ των παραμέτρων που βρίσκονται σε σύγκριση. Το σύστημα θα αποθηκεύσει τα μοτίβα που θα είναι χρήσιμα στο μέλλον για την επίτευξη επιχειρηματικών στόχων. Αυτή η μάθηση είναι αυτοματοποίηση καθώς βοηθά στην επίτευξη των στόχων μέσω της μηχανικής μάθησης.

# 10) Δυναμική τιμολόγηση

Η εξόρυξη δεδομένων βοηθά τους παρόχους υπηρεσιών, όπως οι υπηρεσίες καμπίνας να χρεώνουν δυναμικά τους πελάτες με βάση τη ζήτηση και την προσφορά. Είναι ένας από τους βασικούς παράγοντες για την επιτυχία των εταιρειών.

# 11) Μεταφορές

Η Εξόρυξη Δεδομένων βοηθά στον προγραμματισμό της μεταφοράς οχημάτων από αποθήκες σε καταστήματα και στην ανάλυση των προτύπων φόρτωσης του προϊόντος.

# 12) Ασφάλειες

Οι μέθοδοι εξόρυξης δεδομένων βοηθούν στην πρόβλεψη των πελατών που αγοράζουν τις πολιτικές, αναλύουν τους ιατρικούς ισχυρισμούς που χρησιμοποιούνται από κοινού, ανακαλύπτουν δόλιες συμπεριφορές και επικίνδυνους πελάτες.

Παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων στη χρηματοδότηση

Παραδείγματα Εξόρυξης Δεδομένων στα Χρηματοοικονομικά

( εικόνα πηγή )

Ο χρηματοοικονομικός τομέας περιλαμβάνει τράπεζες, ασφαλιστικές εταιρείες και εταιρείες επενδύσεων. Αυτά τα ιδρύματα συλλέγουν τεράστια ποσότητα δεδομένων. Τα δεδομένα είναι συχνά πλήρη, αξιόπιστα και υψηλής ποιότητας και απαιτούν συστηματική ανάλυση δεδομένων.

Για την αποθήκευση οικονομικών δεδομένων, κατασκευάζονται αποθήκες δεδομένων που αποθηκεύουν δεδομένα με τη μορφή κύβων δεδομένων. Για την ανάλυση αυτών των δεδομένων, χρησιμοποιούνται προηγμένες έννοιες κύβων δεδομένων. Οι μέθοδοι εξόρυξης δεδομένων όπως η ομαδοποίηση και η εξωτερική ανάλυση, ο χαρακτηρισμός χρησιμοποιούνται στην ανάλυση χρηματοοικονομικών δεδομένων και στην εξόρυξη.

Μερικές περιπτώσεις χρηματοδότησης όπου χρησιμοποιείται η εξόρυξη δεδομένων δίνονται παρακάτω.

# 1) Πρόβλεψη πληρωμής δανείου

Οι μέθοδοι εξόρυξης δεδομένων, όπως η επιλογή χαρακτηριστικών και η κατάταξη χαρακτηριστικών, θα αναλύσουν το ιστορικό πληρωμών των πελατών και θα επιλέξουν σημαντικούς παράγοντες, όπως η αναλογία πληρωμής προς εισόδημα, το πιστωτικό ιστορικό, η διάρκεια του δανείου κ.λπ. Τα αποτελέσματα θα βοηθήσουν τις τράπεζες να αποφασίσουν την πολιτική χορήγησης δανείων και χορηγεί επίσης δάνεια στους πελάτες σύμφωνα με την ανάλυση των παραγόντων.

# 2) Στοχευμένο μάρκετινγκ

Οι μέθοδοι εξόρυξης δεδομένων ομαδοποίησης και ταξινόμησης θα βοηθήσουν στην εύρεση των παραγόντων που επηρεάζουν τις αποφάσεις του πελάτη για τραπεζικές συναλλαγές. Παρόμοια συμπεριφορά ταυτοποίησης πελατών θα διευκολύνει στοχευμένο μάρκετινγκ.

# 3) Εντοπίστε οικονομικά εγκλήματα

Τα τραπεζικά δεδομένα προέρχονται από πολλές διαφορετικές πηγές, διάφορες πόλεις και διαφορετικές τοποθεσίες τράπεζας. Πολλά εργαλεία ανάλυσης δεδομένων αναπτύσσονται για να μελετήσουν και να εντοπίσουν ασυνήθιστες τάσεις όπως συναλλαγές μεγάλης αξίας. Τα εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων, τα εργαλεία ανάλυσης outlier, τα εργαλεία ομαδοποίησης κ.λπ. χρησιμοποιούνται για τον προσδιορισμό των σχέσεων και των προτύπων δράσης.

Το παρακάτω σχήμα είναι μια μελέτη της Infosys που δείχνει την προθυμία του πελάτη για τραπεζικό διαδικτυακό σύστημα σε διάφορες χώρες. Η Infosys χρησιμοποίησε το Big Data Analytics για αυτήν τη μελέτη.

μια μελέτη από την Infosys

δωρεάν καθαριστικό μητρώου για τα Windows 10

(εικόνα πηγή )

Εφαρμογές εξόρυξης δεδομένων στο μάρκετινγκ

Η εξόρυξη δεδομένων ενισχύει τη στρατηγική μάρκετινγκ της εταιρείας και προωθεί τις επιχειρήσεις. Είναι ένας από τους βασικούς παράγοντες για την επιτυχία των εταιρειών. Συλλέγεται τεράστιος αριθμός δεδομένων για πωλήσεις, αγορές πελατών, κατανάλωση κ.λπ. Αυτά τα δεδομένα αυξάνονται μέρα με τη μέρα λόγω του ηλεκτρονικού εμπορίου.

Η εξόρυξη δεδομένων συμβάλλει στον εντοπισμό της συμπεριφοράς αγοράς των πελατών, στη βελτίωση της εξυπηρέτησης πελατών, στην εστίαση στη διατήρηση των πελατών, στην ενίσχυση των πωλήσεων και στη μείωση του κόστους των επιχειρήσεων.

Μερικά παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων στο μάρκετινγκ είναι:

# 1) Αγορά προβλέψεων

Για να προβλέψουν την αγορά, οι επαγγελματίες του μάρκετινγκ θα χρησιμοποιήσουν τεχνικές εξόρυξης δεδομένων, όπως παλινδρόμηση για να μελετήσουν τη συμπεριφορά των πελατών, τις αλλαγές και τις συνήθειες, την ανταπόκριση των πελατών και άλλους παράγοντες, όπως προϋπολογισμός μάρκετινγκ, άλλα έξοδα, κ.λπ. Στο μέλλον, θα είναι ευκολότερο για τους επαγγελματίες να προβλέψουμε τους πελάτες σε περίπτωση αλλαγής παράγοντα.

# 2) Ανίχνευση ανωμαλιών

Οι τεχνικές εξόρυξης δεδομένων αναπτύσσονται για την ανίχνευση τυχόν ανωμαλιών στα δεδομένα που μπορεί να προκαλέσουν οποιοδήποτε είδος ελαττώματος στο σύστημα. Το σύστημα θα σαρώσει χιλιάδες πολύπλοκες καταχωρήσεις για να εκτελέσει αυτήν τη λειτουργία.

# 3) Ασφάλεια συστήματος

Τα εργαλεία εξόρυξης δεδομένων εντοπίζουν εισβολές που ενδέχεται να βλάψουν τη βάση δεδομένων προσφέροντας μεγαλύτερη ασφάλεια σε ολόκληρο το σύστημα. Αυτές οι εισβολές μπορεί να έχουν τη μορφή διπλών καταχωρίσεων, ιών με τη μορφή δεδομένων από εισβολείς κ.λπ.

Παραδείγματα εφαρμογών εξόρυξης δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη

Παράδειγμα εξόρυξης δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη

(εικόνα πηγή )

Στην υγειονομική περίθαλψη, η εξόρυξη δεδομένων γίνεται όλο και πιο δημοφιλής και απαραίτητη.

Τα δεδομένα που παράγονται από την υγειονομική περίθαλψη είναι περίπλοκα και ογκώδη. Για να αποφευχθεί η ιατρική απάτη και κατάχρηση, χρησιμοποιούνται εργαλεία εξόρυξης δεδομένων για την ανίχνευση δόλιων αντικειμένων και, συνεπώς, την αποφυγή απώλειας.

Μερικά παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων της βιομηχανίας υγειονομικής περίθαλψης δίνονται παρακάτω για αναφορά σας.

# 1) Διαχείριση υγειονομικής περίθαλψης

Η μέθοδος εξόρυξης δεδομένων χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό χρόνιων ασθενειών, την παρακολούθηση περιοχών υψηλού κινδύνου που είναι επιρρεπείς στην εξάπλωση της νόσου, το σχεδιασμό προγραμμάτων για τη μείωση της εξάπλωσης της νόσου. Οι επαγγελματίες της υγειονομικής περίθαλψης θα αναλύσουν τις ασθένειες, τις περιοχές των ασθενών με μέγιστη εισαγωγή στο νοσοκομείο.

Με αυτά τα δεδομένα, θα σχεδιάσουν τις εκστρατείες για την περιοχή για να ενημερώσουν τους ανθρώπους για την ασθένεια και να δουν πώς να την αποφύγουν. Αυτό θα μειώσει τον αριθμό των ασθενών που εισάγονται σε νοσοκομεία.

# 2) Αποτελεσματικές θεραπείες

Χρησιμοποιώντας την εξόρυξη δεδομένων, οι θεραπείες μπορούν να βελτιωθούν. Με συνεχή σύγκριση συμπτωμάτων, αιτιών και φαρμάκων, μπορεί να πραγματοποιηθεί ανάλυση δεδομένων για αποτελεσματικές θεραπείες. Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται επίσης για τη θεραπεία συγκεκριμένων ασθενειών και τη συσχέτιση των παρενεργειών των θεραπειών.

# 3) Απάτη και καταχρηστικά δεδομένα

Οι εφαρμογές εξόρυξης δεδομένων χρησιμοποιούνται για την εύρεση μη φυσιολογικών προτύπων όπως εργαστήριο, αποτελέσματα ιατρού, ακατάλληλες συνταγές και δόλιες ιατρικές αξιώσεις.

Συστήματα Εξόρυξης Δεδομένων και Συστημάτων

Τα συστήματα προτάσεων παρέχουν στους πελάτες προτάσεις προϊόντων που μπορεί να ενδιαφέρουν τους χρήστες.

Τα προτεινόμενα αντικείμενα είναι είτε παρόμοια με τα στοιχεία που ρωτήθηκαν από το χρήστη στο παρελθόν είτε κοιτάζοντας τις άλλες προτιμήσεις των πελατών που έχουν παρόμοια γεύση με τον χρήστη. Αυτή η προσέγγιση ονομάζεται προσέγγιση βάσει περιεχομένου και κατάλληλη συνεργατική προσέγγιση.

Πολλές τεχνικές όπως ανάκτηση πληροφοριών, στατιστικά στοιχεία, μηχανική εκμάθηση κ.λπ. χρησιμοποιούνται σε συστήματα σύστασης.

Τα συστήματα προτεινόμενων αναζητούν λέξεις-κλειδιά, προφίλ χρηστών, συναλλαγές χρηστών, κοινές δυνατότητες μεταξύ αντικειμένων για την εκτίμηση ενός αντικειμένου για τον χρήστη. Αυτά τα συστήματα βρίσκουν επίσης τους άλλους χρήστες που έχουν παρόμοιο ιστορικό αγοράς και προβλέπουν αντικείμενα που θα μπορούσαν να αγοράσουν αυτοί οι χρήστες.

Υπάρχουν πολλές προκλήσεις σε αυτήν την προσέγγιση. Το σύστημα προτάσεων πρέπει να αναζητήσει εκατομμύρια δεδομένα σε πραγματικό χρόνο.

Υπάρχουν δύο τύποι σφαλμάτων που έγιναν από τα Συστήματα Συστάσεων:

Ψευδώς αρνητικά και Ψευδώς θετικά.

Ψευδώς αρνητικά είναι προϊόντα που δεν προτείνονται από το σύστημα, αλλά ο πελάτης τα θέλει. Ψευδώς θετικό είναι προϊόντα που προτάθηκαν από το σύστημα αλλά δεν ήταν επιθυμητά από τον πελάτη. Μια άλλη πρόκληση είναι η πρόταση για τους χρήστες που είναι νέοι χωρίς ιστορικό αγορών.

Χρησιμοποιείται μια έξυπνη τεχνική απάντησης ερωτημάτων για την ανάλυση του ερωτήματος και την παροχή γενικευμένων, σχετικών πληροφοριών σχετικών με το ερώτημα. Για παράδειγμα: Εμφάνιση της κριτικής των εστιατορίων αντί για τη διεύθυνση και τον αριθμό τηλεφώνου του εστιατορίου που αναζητήθηκε.

Εξόρυξη δεδομένων για CRM (Διαχείριση σχέσεων πελατών)

Η Διαχείριση σχέσεων πελατών μπορεί να ενισχυθεί με την εξόρυξη δεδομένων. Οι καλές σχέσεις πελατών μπορούν να οικοδομηθούν προσελκύοντας καταλληλότερους πελάτες, καλύτερες διασταυρούμενες πωλήσεις και πωλήσεις, καλύτερη διατήρηση.

Η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να βελτιώσει το CRM με:

  1. Η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να δημιουργήσουν στοχευμένα προγράμματα για υψηλότερη απόκριση και καλύτερη απόδοση επένδυσης.
  2. Οι επιχειρήσεις μπορούν να προσφέρουν περισσότερα προϊόντα και υπηρεσίες όπως επιθυμούν οι πελάτες μέσω των πωλήσεων και των πολλαπλών πωλήσεων αυξάνοντας έτσι την ικανοποίηση των πελατών.
  3. Με την εξόρυξη δεδομένων, μια επιχείρηση μπορεί να εντοπίσει ποιοι πελάτες αναζητούν άλλες επιλογές. Χρησιμοποιώντας αυτές τις πληροφορίες, οι εταιρείες μπορούν να δημιουργήσουν ιδέες για να εμποδίσουν τον πελάτη να αποχωρήσει.

Η εξόρυξη δεδομένων βοηθά το CRM να:

  1. Μάρκετινγκ βάσης δεδομένων: Το λογισμικό μάρκετινγκ επιτρέπει στις εταιρείες να στέλνουν μηνύματα και email σε πελάτες. Αυτό το εργαλείο μαζί με την εξόρυξη δεδομένων μπορεί να κάνει στοχευμένο μάρκετινγκ. Με την εξόρυξη δεδομένων, τον αυτοματισμό και τον προγραμματισμό εργασιών μπορεί να πραγματοποιηθεί. Βοηθά στην καλύτερη λήψη αποφάσεων. Θα βοηθήσει επίσης σε τεχνικές αποφάσεις σχετικά με το είδος των πελατών που ενδιαφέρονται για ένα νέο προϊόν, ποια περιοχή αγοράς είναι καλή για την κυκλοφορία προϊόντων.
  2. Εκστρατεία απόκτησης πελατών: Με την εξόρυξη δεδομένων, ο επαγγελματίας της αγοράς θα είναι σε θέση να εντοπίσει πιθανούς πελάτες που δεν γνωρίζουν τα προϊόντα ή τους νέους αγοραστές. Θα είναι σε θέση να σχεδιάσουν τις προσφορές και τις πρωτοβουλίες για τέτοιους πελάτες.
  3. Βελτιστοποίηση καμπάνιας: Οι εταιρείες χρησιμοποιούν την εξόρυξη δεδομένων για την αποτελεσματικότητα της εκστρατείας. Μπορεί να μοντελοποιήσει τις απαντήσεις των πελατών σε προσφορές μάρκετινγκ.

Εξόρυξη δεδομένων με χρήση παραδείγματος απόφασης δέντρου

Οι αλγόριθμοι δέντρων αποφάσεων ονομάζονται CART (Ταξινόμηση και Δέντρα Παλινδρόμησης). Είναι μια εποπτευόμενη μέθοδος μάθησης. Η δομή του δέντρου βασίζεται στα επιλεγμένα χαρακτηριστικά, τις προϋποθέσεις διαχωρισμού και πότε πρέπει να σταματήσει. Τα δέντρα αποφάσεων χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη της τιμής των μεταβλητών τάξης βάσει της εκμάθησης από τα προηγούμενα δεδομένα εκπαίδευσης.

Ο εσωτερικός κόμβος αντιπροσωπεύει ένα χαρακτηριστικό και ο κόμβος φύλλων αντιπροσωπεύει μια ετικέτα κλάσης.

Εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιώντας Παράδειγμα Δένδρων Απόφασης

(εικόνα πηγή )

Χρησιμοποιούνται τα ακόλουθα βήματα για τη δημιουργία μιας Δομής Δέντρων Αποφάσεων:

  1. Τοποθετήστε το καλύτερο χαρακτηριστικό στην κορυφή του δέντρου (root).
  2. Τα υποσύνολα δημιουργούνται με τέτοιο τρόπο ώστε κάθε υποσύνολο να αντιπροσωπεύει δεδομένα με την ίδια τιμή για ένα χαρακτηριστικό.
  3. Επαναλάβετε τα ίδια βήματα για να βρείτε τους κόμβους των φύλλων όλων των κλάδων.

Για να προβλέψετε μια ετικέτα τάξης, το χαρακτηριστικό της εγγραφής συγκρίνεται με τη ρίζα του δέντρου. Κατά τη σύγκριση, επιλέγεται ο επόμενος κλάδος. Οι εσωτερικοί κόμβοι συγκρίνονται επίσης με τον ίδιο τρόπο έως ότου ο κόμβος των φύλλων που φτάνει προβλέπει τη μεταβλητή κλάσης.

Ορισμένοι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται για την απόφαση Tree Induction περιλαμβάνουν τον αλγόριθμο Hunt, CART, ID3, C4.5, SLIQ και SPRINT.

Το πιο δημοφιλές παράδειγμα εξόρυξης δεδομένων: Μάρκετινγκ και πωλήσεις

Το μάρκετινγκ και οι πωλήσεις είναι οι τομείς στους οποίους οι εταιρείες έχουν μεγάλο όγκο δεδομένων.

# 1) Τράπεζες είναι οι πρώτοι χρήστες της τεχνολογίας εξόρυξης δεδομένων καθώς τους βοηθά στην αξιολόγηση της πιστοληπτικής ικανότητας. Η εξόρυξη δεδομένων αναλύει ποιες υπηρεσίες που προσφέρουν οι τράπεζες χρησιμοποιούνται από τους πελάτες, τι είδους πελάτες χρησιμοποιούν κάρτες ATM και τι αγοράζουν γενικά χρησιμοποιώντας τις κάρτες τους (για cross-selling).

Οι τράπεζες χρησιμοποιούν την εξόρυξη δεδομένων για να αναλύσουν τις συναλλαγές που κάνει ο πελάτης πριν αποφασίσει να αλλάξει την τράπεζα για να μειώσει την τριβή των πελατών. Επίσης, ορισμένοι ακροδέκτες στις συναλλαγές αναλύονται για τον εντοπισμό απάτης.

# 2) Κινητό τηλέφωνο Εταιρείες Χρησιμοποιήστε τεχνικές εξόρυξης δεδομένων για να αποφύγετε την ανατροπή. Το Churning είναι ένα μέτρο που δείχνει τον αριθμό των πελατών που εγκαταλείπουν τις υπηρεσίες. Ανιχνεύει μοτίβα που δείχνουν πώς οι πελάτες μπορούν να επωφεληθούν από τις υπηρεσίες για τη διατήρηση των πελατών.

# 3) Ανάλυση καλαθιού αγοράς είναι η τεχνική εύρεσης των ομάδων αντικειμένων που αγοράζονται μαζί σε καταστήματα. Η ανάλυση των συναλλαγών δείχνει τα μοτίβα όπως ποια πράγματα αγοράζονται συχνά μαζί όπως ψωμί και βούτυρο ή ποια είδη έχουν υψηλότερο όγκο πωλήσεων σε ορισμένες ημέρες, όπως μπύρα τις Παρασκευές.

Αυτές οι πληροφορίες βοηθούν στον προγραμματισμό των διατάξεων του καταστήματος, προσφέροντας μια ειδική έκπτωση στα αντικείμενα που έχουν λιγότερη ζήτηση, δημιουργώντας προσφορές όπως 'αγοράστε 2 πάρτε 1 δωρεάν' ή 'λάβετε 50% στη δεύτερη αγορά' κ.λπ.

Ανάλυση καλαθιού αγοράς

(εικόνα πηγή )

Μεγάλες εταιρείες που χρησιμοποιούν εξόρυξη δεδομένων

Ορισμένες διαδικτυακές εταιρείες που χρησιμοποιούν τεχνικές εξόρυξης δεδομένων δίνονται παρακάτω:

  • ΑΜΑΖΟΝΑ: Η Amazon χρησιμοποιεί το Text Mining για να βρει τη χαμηλότερη τιμή του προϊόντος.
  • McDonalds: Η McDonald's χρησιμοποιεί μεγάλη εξόρυξη δεδομένων για να βελτιώσει την εμπειρία των πελατών της. Μελετά το μοτίβο παραγγελίας των πελατών, τους χρόνους αναμονής, το μέγεθος των παραγγελιών κ.λπ.
  • NETFLIX: Το Netflix ανακαλύπτει πώς να κάνει μια ταινία ή μια σειρά δημοφιλή στους πελάτες χρησιμοποιώντας τις πληροφορίες εξόρυξης δεδομένων.

συμπέρασμα

Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται σε διάφορες εφαρμογές όπως τραπεζικές συναλλαγές, μάρκετινγκ, υγειονομική περίθαλψη, βιομηχανίες τηλεπικοινωνιών και πολλούς άλλους τομείς.

Οι τεχνικές εξόρυξης δεδομένων βοηθούν τις εταιρείες να αποκτήσουν γνώσεις, να αυξήσουν την κερδοφορία τους κάνοντας προσαρμογές σε διαδικασίες και λειτουργίες. Είναι μια γρήγορη διαδικασία που βοηθά τις επιχειρήσεις στη λήψη αποφάσεων μέσω ανάλυσης κρυφών προτύπων και τάσεων.

Ρίξτε μια ματιά στο επερχόμενο σεμινάριό μας για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τον Αλγόριθμο Εξόρυξης Δεδομένων Απόφασης !!

Εκπαιδευτικό πρόγραμμα PREV | ΕΠΟΜΕΝΟ Φροντιστήριο

Συνιστώμενη ανάγνωση

^