Inhoudsopgave:
Video: Rick Brink | Minister van Gehandicaptenzaken 2025
nodig hebt. Als je een paar nieuwsberichten hebt gelezen over datamining, heb je misschien de indruk gekregen dat het complexer is dan hersenoperaties. Dat is het niet. Je hebt misschien gehoord dat gegevensmijnwerkers dingen over je kunnen leren die je zelf niet eens kent. Dat is onwaarschijnlijk. Je hebt misschien gehoord dat je een Ph. D. en veel gegevens nodig hebt om aan de slag te gaan met datamining, en dat is belachelijk.
Je kunt een dataminer
Datamining is iets dat mensen in veel beroepen hebben geïntegreerd in hun werk om betere informatie te krijgen voor het nemen van dagelijkse zakelijke beslissingen. Datamining kan op elk gebied worden toegepast, en veel echte datamijnwerkers hebben positieve resultaten opgeleverd bij hun eerste projecten.
Dus wie kan een dataminer zijn? Jij kan.
Datamining is niet het exclusieve domein van mensen met geavanceerde diploma's. U hoeft geen expert in statistieken te zijn of een enorme hoeveelheid gegevens binnen handbereik te hebben.
Datamining is voor mensen die een goed begrip hebben van hun eigen bedrijf en de uitdagingen ervan, die vertrouwd zijn met gewone computers (zoals het gebruik van kantoortoepassingen en andere bedrijfssoftware), en die een fatsoenlijke greep van getallen (zoals de vaardigheid om grafieken en tabellen correct te interpreteren).
Een dataminer heeft ook geduld en tijd nodig om aan het proces te besteden. Datamining is snel vergeleken met de alternatieven, maar het is niet onmiddellijk.
Laat u inspireren door deze successen in datamining:
-
Openbare veiligheid: De New Yorkse brandweer gebruikt datamining om factoren te identificeren die gebouwen in gevaar brengen voor brand. Data-mijnwerkers hebben tientallen van deze risicofactoren geïdentificeerd en een model ontwikkeld om een brandrisicoscore te produceren voor meer dan 300.000 gebouwen in New York City. Inspecteurs gebruiken deze scores om te beslissen welke gebouwen het eerst moeten worden geïnspecteerd. Hun doel is om het aantal branden te verminderen en de levens van New Yorkers te beschermen.
-
Retail: Amazon. com maakt gebruik van datamining met zijn uitgebreide gegevensbronnen om geïndividualiseerde productaanbevelingen te bieden aan elk van zijn klanten. Deze retailgigant gebruikt niet alleen gegevens om te bepalen welke producten worden aangeboden. Het test ook elk functioneel en cosmetisch aspect van zijn website en e-mail om details te ontdekken die de verkoop verhogen.
-
Medisch en survey-onderzoek: Roken bedreigt het leven en de gezondheid van miljoenen Amerikanen. Een samenwerkingsverband van de Centers for Disease Control, academische en commerciële belangen, gebruikte datamining in combinatie met survey-onderzoek om berichten te identificeren die de jeugd effectief konden ontmoedigen om te roken, en gebruikte die informatie als basis voor een anti-rook reclamecampagne.
Gebruik de kennis die u hebt om gegevens te mining
Om een dataminer te worden, zult u nieuwe dingen ontdekken. U zult nieuwe gegevensanalysemethoden, het dataminingproces en manieren vinden om uw ontdekkingen te evalueren en te testen. Je zult nieuwe hulpmiddelen uitproberen. U breidt uw bronnen uit voor het verkrijgen van gegevens, ongeacht of u deze nieuw maakt of van een overheid of commerciële bron haalt.
U beschikt echter al over de meest waardevolle bron voor datamining: uw eigen kennis van uw bedrijf. Je weet wie wat doet en hoe. U weet hoe uw gegevens zijn verkregen. U weet veel over welke oplossingen voor uw problemen mogelijk zijn. Geen enkele vorm van wiskunde, computer of software vervangt die informatie.
U weet ook iets over wie wie is in uw organisatie. En dat betekent dat u een nog uitgebreider archief van relevante bedrijfskennis, de kennis in de hoofden van uw collega's en andere collega's kunt aanboren. Dit is de meest waardevolle bron die beschikbaar is voor datamining, en deze is al van u.
