Innholdsfortegnelse:
- Forretningsanalyse
- Conjoint analyse
- Utforming av eksperimenter
- Markedsføringsmodellering
- Operasjonsforskning
- Pålitelighetsanalyse
- Statistisk prosesskontroll
- Sosial nettverksanalyse
- Strukturell ligningsmodell
- Webanalyse
Video: SCP-3069 To Force the hand of God | keter | extradimensional scp 2025
Du trenger ikke å være ekspert i alle data miningsteknikker, selvfølgelig, men litt kunnskap om Andre verktøy og tilnærminger kan forberede deg godt på nye utfordringer. Denne listen introduserer deg til ti slike tilnærminger.
Forretningsanalyse
Forretningsanalyse er studiet av forretningssystemer og prosesser med sikte på å forbedre dem. Bedriftsanalyse kan hjelpe organisasjoner til å kjøre mer effektivt, overholde loven og andre standarder for god praksis, og unngå kostbare feilsteg. Forretningsanalytikere letter organisasjonsendring ved å identifisere interessentbehov og evaluere muligheten til alternative løsninger på forretnings problemer. Mange er eksperter innen informasjonsteknologi og organisasjonsstruktur.
Som data minder kan ditt første møte med en bedriftsanalytiker komme når organisasjonen din bestemmer seg for å utforske data mining. Bedriftsanalytikeren kan ta ledelsen i å identifisere hvordan datautvinning kan brukes i organisasjonen din, hvordan du integrerer datautvinning med informasjonsteknologiske funksjoner og hvordan du sikrer at datautvinning ikke forstyrrer hverdagsoperasjoner.
Conjoint analyse
Shoppere foretar valg, balanseinnstillinger for bestemte funksjoner med begrensningene for produktene og deres budsjettbudsjett. Tenk på den andre siden av prosessen. Hvis du er en produktleder eller markedsfører, for å tiltrekke seg kunder, trenger du informasjon om funksjonene de finner mest tiltalende og prisene markedet vil bære.
Dette er rollen som conjoint analysis , en teknikk for å skaffe seg informasjon om forbrukerpreferanser. I sammenhengende analyse samles data fra enkeltpersoner som bedt om å evaluere en rekke teoretiske produktalternativer. Disse studiene kan variere fra enkle (for eksempel de som ber respondentene bare for å rangere eller rangere hvert alternativ) til komplekse (for eksempel studier som bruker spesiell adaptiv programvare som endrer alternativer etter hvert som intervjuet utvikler seg).
Utforming av eksperimenter
Hvis du er datamengder, når det gjelder data, tar du det du kan få. Dine data kan samles i løpet av rutinemessig virksomhet eller gjennom en annen eksisterende kanal, men det er ikke alltid tilstrekkelig. Noen ganger trenger du spesifikke typer data, eller data som oppfyller visse forhold, og det er her eksperimenter kommer inn.
Hvis du, som de fleste data miners, ikke er opplært i utformingen av eksperimenter eller i strenge statistiske metoder for analyse av Resultatene, dette er på tide å ta med en statistiker.En dårlig design kan enkelt synke et eksperiment - ved å introdusere feil, for eksempel, eller ved å endre betydningen av resultatene så drastisk at eksperimentet ikke sier noe om konsekvensen av teorien din.
Markedsføringsmodellering
Fordi så mange annonseringsalternativer er tilgjengelige - TV, radio, utskrift, online og mer - er det ikke alltid lett å finne ut hvilken kombinasjon av medier som gir best mulig verdi for dine behov. Med dette i betraktning bruker markedsførere markedsmixemodellering for å få en forståelse av hva som fungerer og hvor best å tildele deres utgifter.
Markedsanalysemodellering bruker statistisk analyse på salgs- og markedsføringsdata for å evaluere ulike markedsføringsmetoder og for å optimalisere selskapets annonseringsvalg.
Operasjonsforskning
Vurder at du har 3.000 produkter i 12 varehus og 800 ordrer for å levere disse produktene til kunder i 14 stater ved hjelp av en blanding av dine egne lastebiler og noen av 22 tilleggsleveranser innen torsdag. Du må finne den mest kostnadseffektive måten å få alt der den trenger å gå, til tiden. For et komplekst problem som det, er din beste tilnærming å gjøre operasjonsforskning.
Operasjonsforskning gjelder matematisk optimalisering, simulering og andre metoder for å identifisere måter å oppnå maksimal verdi fra tilgjengelige ressurser. Det er mye brukt i næringer som har komplekse logistiske utfordringer, for eksempel transport og militæret. Det er ganske forskjellig fra data mining fordi mye av prosessen innebærer ingen data og er helt basert på teori.
Pålitelighetsanalyse
Her er et lite kjent faktum: To helt forskjellige kategorier av analyser eksisterer, hver kalt pålitelighetsanalyse. Her er historien om hver av dem:
-
Engineering: I prosjektering er pålitelighetsanalyse akkurat det navnet antyder: studien om å gjøre produkter og deres deler konsekvent som forventet. Den bygger på matematiske modelleringsmetoder som probabilistisk risikoanalyse, finite elementanalyse og simulering for å forutsi hvordan systemer vil fungere under ulike forhold.
-
Psykometri: I psykometri, refererer pålitelighetsanalyse til konsistens i en måling. En måling sies å være pålitelig hvis den produserer det samme resultatet hver gang. Denne typen pålitelighetsanalyse brukes oftest i utvikling og evaluering av standardiserte tester.
Statistisk prosesskontroll
Det forstås vanligvis at det første trinnet til bedre kvalitet er å gjøre prosessene dine forutsigbare og konsistente. Det er litt som å lære å lage noe nytt. Først lærer du å lage oppskriften riktig, og deretter gjør du små endringer og ser om du kan forbedre den.
Statistisk prosesskontroll formaliserer denne tilnærmingen, ved hjelp av statistiske tiltak utviklet for formål og spesielle grafer kalt kontrolldiagrammer. Det er en langvarig stift av produksjonsindustri, og kommer til utbredt bruk i helsevesenet.Selv om det også gjelder for mange applikasjoner innen tjenesteyting, brukes det ikke ofte der.
Sosial nettverksanalyse
Mange refererer til Facebook, Pinterest og andre lignende institusjoner som sosiale nettverk, , men faktisk er disse plattformene - det vil si kommunikasjon verktøy utformet for å lette samspillet mellom mennesker. Det sosiale nettverket er folket! Så du, din beste venn, og alle dine foreldre i skolen danner et sosialt nettverk, en gruppe mennesker som er koblet sammen med samhandling, bekjente eller andre midler.
Sosial nettverksanalyse, er da grenen av matematikk som tar sikte på å forstå oppførselen til disse sammenhengende gruppene av mennesker.
Strukturell ligningsmodell
Menneskelig atferd er kompleks, og omfatter mange elementer, inkludert noen som ikke kan måles direkte. Vurder prosessen som etablerer en forbruks tilfredshet med en butikk. Mange faktorer kommer inn i spill: forbrukerens oppfattede behov for butikkens produkt, kundens holdning til butikkens atmosfære, minner om tidligere erfaringer i denne butikken og andre, været, og så videre.
Hvis du kunne utvikle en modell av den prosessen, kan du forstå hvilke faktorer som fører til at forbrukerne blir fornøyd eller misfornøyd og se hvordan du kan påvirke dem for å forbedre kundetilfredsheten. Det er rollen som strukturell ligningsmodellering (noen ganger kalt bane modellering eller årsaksmodell ).
Webanalyse
Datautvinning og andre teknikker designet for å utforske relasjoner mellom variabler, gjør at du kan oppdage en mengde nyttig informasjon fra Internettaktivitetsdata.
Du kan ha behov for noen grunnleggende rapporter som oppsummerer aktivitet på et veldig enkelt nivå, for eksempel tabuleringer av totalt antall nedlastinger for ulike typer innhold, aktivitetsgrafer på tide av dagen eller kanskje litt av A / B testing (en test du kan bruke til å sammenligne forskjellige versjoner av markedsføringsmateriell og finne ut hvilke som fungerer bedre). Dette er den vanlige betydningen av webanalyse.
