การทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลในบริบทของระบบฐานข้อมูล หมายถึงกระบวนการคำนวณในการค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ภายในชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างขนาดใหญ่เพื่อทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล ทำนายพฤติกรรม และระบุข้อมูลเชิงลึกที่ไม่รู้จักก่อนหน้านี้ ด้วยการใช้การวิเคราะห์ทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และเทคนิคการจัดการฐานข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถดึงข้อมูลที่มีค่าจากข้อมูลดิบจำนวนมหาศาลเพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจและผลักดันการเติบโตของธุรกิจ ในฐานะที่เป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่ การทำเหมืองข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และการสร้างข่าวกรองที่นำไปใช้ได้จริงสำหรับองค์กรในทุกอุตสาหกรรม

กระบวนการขุดข้อมูล

กระบวนการขุดข้อมูลมักจะประกอบด้วยหลายขั้นตอนที่ดำเนินการตามลำดับเพื่อให้แน่ใจว่าได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ ขั้นตอนเหล่านี้ประกอบด้วยการเตรียมข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูล การประเมินข้อมูล และการนำเสนอความรู้ ขั้นตอนการเตรียมข้อมูลเกี่ยวข้องกับการประมวลผลล่วงหน้า การทำความสะอาด และการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม การสร้างแบบจำลองข้อมูลเกี่ยวข้องกับการเลือกอัลกอริทึมหรือวิธีการที่เหมาะสมในการวิเคราะห์ข้อมูลและระบุรูปแบบหรือความสัมพันธ์ที่สำคัญ ขั้นตอนการประเมินข้อมูลจะตรวจสอบความถูกต้องและทดสอบแบบจำลองเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและเชื่อถือได้ ขั้นตอนสุดท้าย การนำเสนอความรู้จะแปลผลลัพธ์เป็นรูปแบบภาพหรือข้อความที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถเข้าใจและดำเนินการได้อย่างง่ายดาย

เทคนิคการขุดข้อมูล

เทคนิคการขุดข้อมูลต่างๆ ถูกนำมาใช้เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้จากข้อมูล โดยขึ้นอยู่กับลักษณะของชุดข้อมูลและผลลัพธ์ที่ต้องการ เทคนิคการขุดข้อมูลทั่วไปบางอย่าง ได้แก่ :

• การจัดหมวดหมู่: การกำหนดจุดข้อมูลให้กับหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าตามคุณลักษณะ เช่น การกรองสแปมสำหรับอีเมล หรือการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตสำหรับผู้ขอสินเชื่อ
• การทำคลัสเตอร์: การระบุกลุ่มหรือคลัสเตอร์ของจุดข้อมูลที่มีแอตทริบิวต์ที่คล้ายคลึงกัน ซึ่งมักใช้สำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้าหรือการตรวจจับความผิดปกติในการรับส่งข้อมูลเครือข่าย
• การเรียนรู้กฎการเชื่อมโยง: การค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ เช่น การระบุชุดรายการที่พบบ่อยในธุรกรรมการขายปลีกสำหรับการวิเคราะห์ตะกร้าตลาด หรือการค้นหากฎความสัมพันธ์สำหรับพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า
• การถดถอย: การคาดการณ์มูลค่าเอาต์พุตอย่างต่อเนื่องตามตัวแปรอินพุต เช่น การคาดการณ์ตัวเลขการขายในอนาคตหรือราคาที่อยู่อาศัยโดยใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจัยทางการตลาด
• การวิเคราะห์อนุกรมเวลา: การวิเคราะห์ข้อมูลตามลำดับเพื่อระบุแนวโน้ม รูปแบบ หรือการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลเมื่อเวลาผ่านไป เช่น การคาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาดหุ้น หรือการวิเคราะห์เมตริกประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์เพื่อตรวจหาปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

แอปพลิเคชั่นขุดข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลพบว่ามีการใช้งานอย่างแพร่หลายในภาคส่วนต่าง ๆ รวมถึงการเงิน การดูแลสุขภาพ การตลาด และการผลิต ตัวอย่างของแอปพลิเคชันการทำเหมืองข้อมูล ได้แก่:

• การเงิน: การให้คะแนนเครดิต การตรวจจับการฉ้อโกง และการจัดการความเสี่ยงโดยใช้ข้อมูลทางการเงินในอดีตและการทำโปรไฟล์ลูกค้า
• การดูแลสุขภาพ: ระบุรูปแบบในข้อมูลผู้ป่วยเพื่อคาดการณ์การระบาดของโรคหรืออาการไม่พึงประสงค์จากยา และปรับแผนการรักษาส่วนบุคคลให้เหมาะสม
• การตลาด: การแบ่งกลุ่มลูกค้าสำหรับการโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย การคาดการณ์การเปลี่ยนใจของลูกค้า และการระบุโอกาสในการขายต่อเนื่อง
• การผลิต: การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การปรับกระบวนการผลิตให้เหมาะสม และการตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลการควบคุมคุณภาพ
• ทรัพยากรบุคคล: วิเคราะห์ข้อมูลประสิทธิภาพของพนักงานสำหรับการจัดการความสามารถ ระบุช่องว่างทักษะ และเพิ่มประสิทธิภาพการวางแผนกำลังคน

การขุดข้อมูลด้วยแพลตฟอร์ม AppMaster

ด้วย AppMaster Platform การควบคุมพลังของการขุดข้อมูลจะสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นอย่างมาก สภาพแวดล้อม ที่ไม่ต้องใช้โค้ด ของ AppMaster ทำให้ผู้ใช้สามารถสร้างแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ เว็บแอปพลิเคชัน และแอปพลิเคชันมือถือที่มีประสิทธิภาพในอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย โดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ด

ยิ่งไปกว่านั้น ความสามารถด้านการจัดการกระบวนการทางธุรกิจ (BP) ที่ออกแบบด้วยภาพและ endpoints REST API ที่สร้างขึ้นอัตโนมัติช่วยให้การรวมกระบวนการขุดข้อมูลเข้ากับเว็บและแอปพลิเคชันมือถือเป็นไปอย่างราบรื่น ช่วยให้องค์กรใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การสนับสนุนของแพลตฟอร์ม AppMaster สำหรับฐานข้อมูลที่เข้ากันได้กับ PostgreSQL ในฐานะที่จัดเก็บข้อมูลหลักทำให้มั่นใจได้ถึงการผสานรวมที่ไร้รอยต่อกับเครื่องมือและไลบรารีการทำเหมืองข้อมูลต่างๆ

นอกจากนี้ แอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ที่สร้างขึ้นยังสร้างขึ้นโดยใช้ Go (golang) เพื่อให้มั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพสูงสำหรับกรณีการใช้งานระดับองค์กรและโหลดสูง เอกสาร API ที่สร้างขึ้นอัตโนมัติของแพลตฟอร์ม AppMaster และสคริปต์การย้ายฐานข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถรักษาโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลของตนได้ง่ายขึ้นในขณะที่ลดภาระทางเทคนิค ทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่การรับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าจากข้อมูลของตนโดยใช้เทคนิคการขุดข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึก ตัดสินใจอย่างรอบรู้ และขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจโดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีโครงสร้าง ด้วยการใช้แพลตฟอร์ม AppMaster องค์กรต่างๆ สามารถเพิ่มความคล่องตัวในการรวมกระบวนการขุดข้อมูลเข้ากับแอปพลิเคชันของตน และรับประโยชน์จากการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมและความสามารถในการแข่งขันในตลาด