Các loại phân tích khai thác dữ liệu khác nhau là gì?

Phân tích khai thác dữ liệu có thể là một quá trình hữu ích cung cấp kết quả khác nhau tùy thuộc vào thuật toán cụ thể được sử dụng để đánh giá dữ liệu.Các loại phân tích khai thác dữ liệu phổ biến bao gồm: Phân tích dữ liệu khám phá (EDA), mô hình mô tả, mô hình dự đoán và khám phá các mẫu và quy tắc.Việc sử dụng từng công cụ khai thác dữ liệu này cung cấp một quan điểm khác nhau về thông tin được thu thập.Các chuyên gia sử dụng các kỹ thuật này có thể có được cái nhìn sâu sắc bổ sung về một vấn đề hoặc vấn đề quan tâm dựa trên công cụ phân tích cụ thể được sử dụng. Vì các kết quả khác nhau mà các công cụ phân tích khai thác dữ liệu cung cấp khi được sử dụng, cần phải xem xét một đánh giá cơ bản về từng công cụ.Phân tích dữ liệu khám phá, hoặc EDA, liên quan đến việc xem xét một bộ dữ liệu mà không có bất kỳ mục tiêu kết quả rõ ràng nào để kiểm tra.Các biến xác định dữ liệu được sử dụng làm nền tảng để cung cấp các biểu diễn trực quan cho nhà nghiên cứu.Khi số lượng biến tăng lên, công cụ phân tích khai thác dữ liệu này có thể trở nên kém hiệu quả hơn để trực quan hóa dữ liệu.Mô hình mô tả là một công cụ phân tích khai thác dữ liệu được sử dụng để mô tả chung tất cả các dữ liệu trong một bộ dữ liệu nhất định.Cụ thể, phương pháp này tổng hợp tất cả các dữ liệu để cung cấp thông tin liên quan đến xu hướng, phân đoạn và cụm có trong thông tin được tìm kiếm.Phân tích khai thác dữ liệu mô tả thường được sử dụng trong quảng cáo.Một ví dụ về điều này là phân khúc thị trường trong đó các nhà tiếp thị lấy các nhóm khách hàng lớn hơn và phân khúc chúng theo các đặc điểm đồng nhất. Các công cụ phân tích khai thác dữ liệu cũng bao gồm mô hình dự đoán.Mô hình dự đoán liên quan đến việc phát triển một mô hình dựa trên dữ liệu hiện có.Mô hình sau đó được sử dụng làm cơ sở cho dự đoán của một biến khác có liên quan đến dữ liệu được xem xét.Thuật ngữ dự đoán chỉ ra rằng công cụ khai thác dữ liệu này có thể cho phép người dùng dự đoán một số giá trị dựa trên những gì được biết trong bộ dữ liệu.Phân tích dự đoán có thể được sử dụng bởi các nhà tiếp thị để xác định những sản phẩm mà khách hàng đang tìm kiếm.Dựa trên xu hướng mua hàng hiện tại, các nhà tiếp thị có thể đưa ra dự đoán về những sản phẩm mới có thể phổ biến trong tương lai. Khám phá các mẫu và quy tắc khác với các công cụ khai thác dữ liệu mô tả và dự đoán.Mặc dù các công cụ mô tả và dự đoán sử dụng xây dựng mô hình làm nền tảng để phân tích, khám phá các mẫu và quy tắc tập trung vào việc xác định các mẫu trong dữ liệu.Các nhà tiếp thị làm việc cho các cửa hàng tạp hóa, ví dụ, thường sử dụng công cụ phân tích khai thác dữ liệu này như một phương tiện để xác định các mẫu mua.Bằng cách xác định những sản phẩm mà khách hàng luôn mua theo cùng một đơn đặt hàng, các chương trình khuyến mãi được nhắm mục tiêu cho các mặt hàng có thể được phát triển.