Ang mga dagkong kompaniya mas nakahibalo bahin kanimo kay sa imong mahanduraw - kini ang paagi
Ang pagmina sa datos mao ang pag-analisar sa daghang mga datos aron sa pagdiskobre sa mga sumbanan ug kahibalo. Sa pagkatinuod, ang pagmina sa datos gitawag usab nga pagdiskobre sa datos o pagkaplag sa kaalam.
Ang pagmina sa datos naggamit sa estadistika, mga prinsipyo sa pagkat-on sa makina (ML), artipisyal nga paniktik (AI), ug daghan kaayong datos (kasagaran gikan sa mga database o datos nga datos) aron mailhan ang mga sumbanan sa paagi nga ingon ka automated ug mapuslanon kutob sa mahimo.
Unsa ang Gihimo sa Data Mining?
Ang pagmina sa datos adunay duha ka nag-unang tumong: paghulagway ug panagna. Una, ang pagmina sa datos naghulagway sa mga pagsabut ug kahibalo nga nakuha gikan sa pag-analisar sa mga sumbanan sa datos. Ikaduha, ang pagmina sa datos naggamit sa mga paghubit sa giila nga mga sumbanan sa datos aron sa pagtagna sa umaabot nga sumbanan
Pananglitan, kung nakagugol ka ug panahon sa pag-browse sa usa ka shopping website alang sa mga libro kon unsaon pag-ila sa nagkalainlaing klase sa mga tanum, ang mga serbisyo sa pagmimina sa datos nga nagtrabaho sa likod sa mga talan-awon sa website nga nag-log usa ka paghulagway sa imong mga pagpangita may kalabutan sa imong profile. Sa pag-log in ka pag-usab paglabay sa duha ka semana, ang mga serbisyo sa pagmina sa datos sa website naggamit sa paghubit sa imong mga nangagi nga pagpangita aron pagtag-an sa imong kasamtangang mga interes ug paghalad sa mga rekomendasyon sa namaligya nga naglakip sa mga libro mahitungod sa pag-ila sa mga tanum.
Giunsa Pagtrabaho ang Data Mining
Ang mga buhat sa pagmina naggamit gamit ang mga algorithm, mga set sa mga instruksyon nga nagsulti sa usa ka computer o proseso unsaon paghimo sa usa ka buluhaton, aron sa pagdiskobre sa nagkalainlaing matang sa mga sumbanan sulod sa datos. Pipila sa mga nagkalain-laing pamaagi sa pag-ila nga mga pamaagi nga gigamit sa pagmina sa datos naglakip sa pagtuki sa kluster, pag-ila sa anomalya, pagkakat-on sa asosasyon, mga dependency sa datos, mga puno sa desisyon, mga modelo sa pagtimbang, klasipikasyon, outlier detection, ug mga neural network.
Samtang ang pagmina sa datos mahimong magamit sa paghulagway ug pagtagna sa mga sumbanan sa tanan nga nagkalainlain nga mga matang sa datos, ang paggamit sa daghang mga tawo nga kasagaran masinati, bisan kon wala sila makaamgo niini, mao ang paghulagway sa mga sumbanan sa imong mga pagpili ug mga batasan sa pagpalit aron sa pagtagna sa umaabot nga pagpamalit mga desisyon.
Isip usa ka pananglitan, nakahunahuna ka ba kung unsa ang kanunayng nahibal-an sa Facebook kung unsa ang imong nakita sa online ug nagpakita kanimo mga ad sa imong newsfeed nga may kalabutan sa ubang mga site nga imong gibisitahan o sa imong mga pagpangita sa web? Ang pagmantala sa datos sa Facebook naggamit sa kasayuran nga gitipigan sa imong browser nga nagsubay sa imong mga kalihokan, sama sa mga cookie , uban sa kaugalingong kahibalo sa imong mga sumbanan nga gibase sa imong kanhing paggamit sa serbisyo sa Facebook aron sa pagdiskobre ug pagtagna sa mga produkto o mga halad nga tinguhaon nimo.
Unsang Matanga nga Datus ang Mahimo nga Gidamgo?
Depende sa serbisyo o tindahan (pisikal nga mga tindahan naggamit usab sa pagmina sa datos usab), ang usa ka makapakurat nga gidaghanon sa mga datos mahitungod kanimo ug sa imong mga sumbanan mahimo nga ibutang. Ang datos nga nakolekta bahin kanimo mahimo nga maglakip kung unsa nga matang sa sakyanan nga imong gisakay, diin ikaw nagpuyo, dapit nga imong gibiyahe, mga magasin ug mga pamantalaan nga imong gi-subscribe, ug kung ikaw dili minyo o dili. Mahibaluan man sini kon may mga kabataan ka, ano ang imo mga hobby, kon ano nga banda ang imo gusto, ang imo mga politikal nga pagsandig, ang imo ginabakal sa internet, ang ginabakal sa mga pisikal nga tindahan (sa masami paagi sa mga card nga nagahatag sang pagkamaunongon sa customer), kag bisan ano nga mga detalye nga imo ginapaambit mahitungod sa imong kinabuhi sa social media.
Pananglitan, ang mga tigbaligya ug mga publikasyon nga nakabase sa fashion nga gipunting sa mga tin-edyer naggamit sa mga panglantaw gikan sa mga litrato sa pagmina sa datos sa mga serbisyo sa social media sama sa Instagram ug Facebook aron pagtag-an sa mga uso sa uso nga madani sa mga mamimili sa mga tin-edyer o mga magbabasa. Ang mga panan-aw nga nadiskobrehan pinaagi sa pagmina sa datos mahimong tukma kaayo nga ang pipila nga mga retailer mahimo pa gani makatagna kung ang usa ka babaye mahimo nga mabdos, pinasikad sa piho nga mga kausaban sa iyang mga pagpili sa pagpalit. Ang retailer, Target, gitaho nga tukma kaayo sa pagtagna sa pagmabdos base sa mga sumbanan sa pagpalit sa kasaysayan nga kini nagpadala sa mga kupon alang sa mga produkto sa bata ngadto sa usa ka batan-ong babaye, nga naghatag sa iyang pagmabdos nga sekreto sa wala pa siya misulti sa iyang pamilya.
Bisan unsa pa man ang pagmina sa datos, bisan daghan nga impormasyon nga nadiskobrehan ug gisusi mahitungod sa atong mga pamatasan sa pagbakal, personal nga mga gusto, mga pagpili, panalapi, ug mga kalihokan sa online gigamit sa mga tindahan ug mga serbisyo sa tinguha nga mapalambo ang kasinatian sa kostumer.