Data mining: De toekomst van gegevensverwerking

data mining

25 jan Data mining: De toekomst van gegevensverwerking

Data mining speelt een belangrijke rol in onze samenleving en belooft in de toekomst alleen nog maar belangrijker te worden. Wil je meer te weten komen over wat datamining exact is, en waarom het zo belangrijk is? Bekijk dan de onderstaande tekst en leer wat data mining inhoudt en leer hoe jij er mee aan de slag kunt gaan.

Wat is data mining?

Data mining (ook wel bekend als knowledge discovery in data, KDD), is het proces van het zoeken naar relevante informatie uit grote databestanden (big data). Hierdoor wordt het mogelijk om bruikbare informatie te halen en conclusies te trekken uit grote databestanden. Ook maakt deze data analyse tool het mogelijk om patronen te ontdekken en correlaties te vinden uit databestanden.

Door ontwikkelingen in technologie en de toename van digitalisering is het mogelijk om steeds meer data te vergaren in tal van sectoren, waardoor de vraag naar data mining in de laatste jaren enorm is toegenomen. De hoeveelheid aan data is echter ook een grote uitdaging. Zo is het vaak lastig om conclusies te kunnen trekken naarmate de hoeveelheid aan gegevens toeneemt. Het uiteindelijke doel van het minen van data is dan ook om inzicht te bieden in deze data en verborgen informatie prijs te geven. Het verkrijgen van nieuwe inzichten uit grote databestanden is erg belangrijk en kan een organisatie helpen met het maken van betere beslissingen en goede evaluaties.

Wat zijn de technieken van data mining?

Data mining zet grote hoeveelheden data om in bruikbare informatie doormiddel van verschillende algoritmen en technieken te gebruiken. De meest voorkomende technieken zijn statistische analyse, machine learning, neutrale netwerken, beslissingsbomen en clusteranalyse.

Statistische analyse

Statistische analyse is het zowel verzamelen als analyseren van gegevens. Middels een statistische analyse is het mogelijk gegevens te evalueren en verwijderen doormiddel van numerieke analyses. Bij een statistische analyse wordt gebruik gemaakt van statistische modellen om gegevens te testen en valideren.

Machine learning

Een belangrijke techniek van data mining is machine learning. Machine learning tools maken het mogelijk om bepaalde proces te automatiseren, waardoor het gemakkelijker wordt om enorme datasets door te nemen en te bewerken. Hierdoor wordt het verwerken en analyseren van data nog eenvoudiger en sneller.

Neurale netwerken

De neutrale netwerken techniek wordt met name gebruikt voor deep learning-algoritmen. Middels deze techniek wordt het menselijk brein door het verwerken van neurale netwerken en de verbondenheid met knooppunten. Zo bestaat elk knooppunt uit inputs, gewichten, een bias en uit een output. Neurale netwerken leren deze functies door middel van deep learning, en passen zich vervolgens aan. Deze techniek maakt het mogelijk om zeer nauwkeurig te werk te gaan op het gebiedt van voorspellingen en kan op een groot aantal verschillende gebieden toegepast kunnen worden.

Beslissingsbomen

De beslissingsbomen miningtechniek maakt gebruik van een regressiemethoden om potentiële uitkomsten in te delen of te kunnen voorspellen op basis van een reeks beslissingen. Hierbij worden de resultaten weergegeven in een boomachtige constructie. Het voordeel van deze techniek is dat het model eenvoudig wordt opgebouwd en hierdoor gemakkelijk te begrijpen is. Het nadeeel van deze techniek is echter dat een beslissingsboom niet te gebruiken is voor simpele problemen of algoritmes, gezien er soms storende gegevens gebruikt worden.

Clusteranalyse

Een clusteranalyse is een techniek om een aantal objecten te groeperen die op elkaar lijken. Deze techniek wordt met name gebruikt in statistische gegevensanalyse, patroonherkenning, en beeldanalyses.

Wat zijn toepassingen van data mining?

Data mining wordt steeds belangrijker en wordt dan ook toegepast in tal van sectoren. Wellicht de meest bekende toepassingen van datamining zijn de voorspellende analyse, onderhoudsprognose, bedrijfseconomische analyse, financiële analyse en de gezondheidzorg.

Voorspellende analyse

Met een voorspellende analyse kijk je naar informatie en feitelijke berekeningen om de waarschijnlijkheid van toekomstige resultaten te kunnen onderscheiden. Je kunt deze analyse toepassen om een situatie beter te kunnen begrijpen en om te kunnen voorspellen wat er in de toekomst zal gebeuren.

Onderhoudsprognose

Een onderhoudsprognose is een handige manier om te kijken wanneer een bepaald object of ruimte een onderhoudsbeurt nodig heeft. Zo wordt een onderhoudsprognose toegepast in bepaalde fabrieken om bepaalde patronen en fouten in het fabricageproces te kunnen ontdekken en vervolgens preventief onderhoud te kunnen voorspellen.

Bedrijfseconomische analyse

Tal van bedrijven raadplegen databestanden om informatie te vergaren over hun klanten(gedrag). Door gebruikersgedrag te observeren, kunnen bedrijven hun bedrijfsactiviteiten optimaliseren en klantloyaliteitsprogramma’s verbeteren. Ook wordt een bedrijfseconomische analyse gebruikt om stijgingen of dalingen van marketinginvesteringen in te kunnen schatten.

Financiële analyse

Banken gebruiken data mining tools om financiële risicomodellen te bouwen, fraude te analyseren en om lening- en kredietaanvragen te controleren. Ook kan een financiele analyse middels data mining gebruikt worden om potentiële upselling-mogelijkheden te kunnen identificeren bij bestaande klanten.

Gezondheidszorg

Data mining speelt ook een rol in de gezondheidszorg. Zo kan data mining artsen helpen om aandoeningen te kunnen diagnosticeren en om andere medische beeldvormingsresultaten (zoals röntgenfoto’s) te analyseren.

Wat zijn de tools van Data Mining?

Om data mining toe te passen dien je over enkele tools te beschikken. Zo dien je statistische software te downloaden en eventueel machine learning-bibliotheek raad te plegen. Ook kun je gebruik maken van data visualization software en van data mining-platforms.

Statistische software

Statistische software is onmisbaar bij het uitvoeren van een data analyse. Er zijn tal van verschillende statistische software die je kunt gebruiken, zoals RapidMiner, R Statistics, en Excel. Welke software voor jou geschikt is hangt samen met wat voor analyse je wilt uitvoeren en het type data dat je beschikbaar hebt.

Machine learning-bibliotheken

Indien je aan de slag wilt gaan met data mining is het raadzaam om een machine learning-bibliotheek raad te plegen. In deze online machine learning-bibliotheken lees je meer over de software waarmee je te werk gaat en over de codes en scripts die van belang zijn.

Data visualization software

Het visueel maken van data helpt met het beter interpreteren van data. Doormiddel van grafieken, kaarten en andere visualisaties kun je in een oogopslag resultaten zichtbaar maken. Er zijn verschillende visualisatie softwareprogramma’s waaruit je kunt kiezen die jouw type data visueel kan maken. Veelgebruikte data visualization software programma’s zijn Microsoft Power BI, Tableau en Zoho Analytics.

Data mining-platforms

Een data mining-platform maakt data mining voor iedereen toegankelijk dankzij een interface dat inzicht biedt voor meerdere personen binnen een organisatie. Middels een data mining platform kun je data gemakkelijk op grote schaal analyseren, waardoor organisaties patronen kunnen identificeren en onthullen.

Wat zijn de uitdagingen en beperkingen van data mining?

Data mining wordt steeds populairder en toegankelijker voor tal van sectoren. Echter zijn er enkele uitdagingen en beperkingen die in acht genomen dienen te worden. De belangrijkste uitdagingen en beperkingen op dit moment zijn privacy en beveiliging, verkeerde interpretaties van gegevens, matige kwaliteit van data en de mogelijke schaalbaarheid.

Privacy en beveiliging

Met de toename van de digitalisering moeten organisaties bewust omgaan met data beveiliging en privacy. Zo bevatten de databases die onderzocht worden vaak vertrouwelijke informatie, met name wanneer een database van de overheid of uit de medische sector afkomstig is. Om privacy van data te kunnen waarborgen dienen databases goed beschermd te worden, waardoor toegang tot een database verleent dient te worden.

Verkeerde interpretatie van gegevens

Een grote uitdaging op het gebied van data analyse is de interpretatie van de data. Het trekken van conclusies en het interpreteren van data is in vele opzichten een lastige opgave. Hier worden dan ook vaak fouten in gemaakt. Zo worden er bijvoorbeeld verbanden gelegd die er niet zijn, zoals wanneer bepaalde gegevens niet gevonden kunnen worden of bewust worden genegeerd.

Kwaliteit van gegevens

Data mining kan succesvol worden toegepast mits de data van goede kwaliteit is. Hierbij geldt namelijk dat wanneer de gegevens slecht zijn, de resultaten ongetwijfeld ook slecht en onbruikbaar zijn. Dit principe wordt in de data science wereld ‘garbage in, garbage out’ genoemd.

Schaalbaarheid

Ook is de schaalbaarheid een grote uitdaging in data mining. Schaalbaarheid is met name belangrijk in toepassingen zoals big data-analyse, waarbij de complexiteit van gegevens zeer hoog kan zijn.

Waarom is training voor Data Mining belangrijk

Data mining wordt over het algemeen toegepast door data-analisten en data scientists. Data mining is vaak erg complex en brengt vele uitdagingen met zich mee. Zo dien je bijvoorbeeld wiskundige algoritmes uit te voeren om statistieken te kunnen maken. Voor een goede implementatie dien je dan ook te beschikken over diverse eigenschappen en over de juiste kennis.

Indien je aan de slag wilt gaan met data mining is het aan te raden om een opleiding of (online) cursus te volgen. Met de juiste training en studie kun je data mining leren toepassen. Naast het volgen van een training kun je tal van belangrijke informatie omtrent het minen van data vinden online, zoals online machine-learning bibliotheken en kennis platforms.



Meer weten over een training of advies? Bel met onze opleidingsadviseurs 085 02 01 070 of gebruik het contactformulier.