Các loại kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau là gì?

Khai thác dữ liệu thường đề cập đến một phương pháp được sử dụng để phân tích dữ liệu từ nguồn đích và đưa ra phản hồi đó thành thông tin hữu ích.Thông tin này thường được sử dụng để giúp một tổ chức cắt giảm chi phí trong một khu vực cụ thể, tăng doanh thu hoặc cả hai.Thường được tạo điều kiện bởi một ứng dụng khai thác dữ liệu, mục tiêu chính của nó là xác định và trích xuất các mẫu có trong một tập dữ liệu nhất định. Quan trọng nhất, các kỹ thuật khai thác dữ liệu nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc cho phép hiểu rõ hơn về dữ liệu và các tính năng thiết yếu của nó.Các công ty và tổ chức có thể sử dụng nhiều loại kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau.Mặc dù họ có thể thực hiện một cách tiếp cận tương tự, tất cả thường cố gắng đáp ứng các mục tiêu khác nhau. Mục đích của các kỹ thuật khai thác dữ liệu dự đoán hầu như luôn luôn là xác định các mô hình hoặc mô hình thống kê có thể được sử dụng để dự đoán phản ứng quan tâm.Ví dụ, một tổ chức tài chính có thể sử dụng nó để xác định giao dịch nào có xác suất gian lận cao nhất.Đây là kỹ thuật khai thác dữ liệu phổ biến nhất và là một công cụ ra quyết định hiệu quả cho các công ty từ trung bình đến lớn.Nó cũng đã được chứng minh hiệu quả trong việc dự đoán hành vi của khách hàng, phân loại các phân khúc khách hàng và dự báo các sự kiện khác nhau. Các mô hình tóm tắt dựa trên các kỹ thuật khai thác dữ liệu đáp ứng theo dữ liệu tóm tắt.Chẳng hạn, một tổ chức có thể gán hành khách hàng không hoặc giao dịch thẻ tín dụng cho các nhóm khác nhau dựa trên các đặc điểm của họ được trích xuất từ quy trình phân tích.Mô hình này cũng có thể giúp các doanh nghiệp có được sự hiểu biết sâu sắc hơn về cơ sở khách hàng của họ. Các mô hình hiệp hội có tính đến rằng một số sự kiện có thể xảy ra cùng nhau một cách thường xuyên.Đây có thể là việc mua đồng thời các mặt hàng như chuột và bàn phím hoặc một chuỗi các sự kiện dẫn đến sự thất bại của một thiết bị phần cứng cụ thể.Các mô hình liên kết đại diện cho các kỹ thuật khai thác dữ liệu được sử dụng để xác định và mô tả các sự xuất hiện liên quan này. Các mô hình mạng sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để tiết lộ các cấu trúc dữ liệu ở dạng nút và liên kết.Ví dụ, một vòng gian lận có tổ chức có thể biên soạn một danh sách các số thẻ tín dụng bị đánh cắp, sau đó quay lại và sử dụng chúng để mua các mặt hàng trực tuyến.Trong minh họa này, các thẻ tín dụng và thương nhân trực tuyến đại diện cho các nút trong khi các giao dịch thực tế đóng vai trò là liên kết. Khai thác dữ liệu có nhiều mục đích và có thể được sử dụng cho cả lợi ích tích cực và độc hại.Nhiều tổ chức đang đến để khám phá những lợi ích của việc hợp nhất các kỹ thuật khai thác dữ liệu để hình thành các mô hình lai.Những kết hợp mạnh mẽ này thường dẫn đến các ứng dụng có hiệu suất vượt trội.Bằng cách tích hợp các tính năng chính của các phương pháp khác nhau vào các giải pháp lai đơn, các tổ chức thường có thể khắc phục những hạn chế của các hệ thống chiến lược riêng lẻ.