การทำ Data Mining สำหรับนักการตลาด (1
ในการทำการตลาดและการทำโฆษณานั้นเราสามารถทำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่นการสังเกตความเคลื่อนไหวบนโลกออนไลน์ ตรวจสอบ ณ จุดขาย รวมไปถึง การวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว สิ่งเหล่านี้เป็นวิธีที่นักการตลาดและนักโฆษณาใช้ในการทำงานเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกถึงสิ่งที่ลูกค้าต้องการมากยิ่งขึ้น โดยนำมาซึ่งการบรรลุเป้าหมายในการทำแคมเปญการตลาดที่ตอบโจทย์ลูกค้า. ค้นหาลูกค้าชั้นดี เพื่อเสนอการปล่อยกู้. การวิเคราะห์เพื่อหาค่า CLV (Customer Lifetime Value).
- Data Mining คืออะไร ทำไมจึงเป็นสิ่งที่องค์กรธุรกิจระดับโลกต้องจับตา
- Data Mining: Data Mining (เหมืองข้อมูล
- Data Analytic คืออะไร แล้วมีประโยชน์ต่อองค์กรอย่างไร
Data Mining คืออะไร ทำไมจึงเป็นสิ่งที่องค์กรธุรกิจระดับโลกต้องจับตา
ข้อมูลการใช้ไฟแต่ละบ้านที่บันทึกไว้ มันมีค่า outliers อยู่ จะต้องแก้ปัญหาอย่างไร และกรณีไฟฟ้าดับค่าจะเป็น 0 เราต้องตัดทิ้งไหมค่ะ. Velocity (ความเร็ว): ด้วยการเติบโตของ Internet of Things ข้อมูลจะถูกส่งไปยังธุรกิจต่างๆ ด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนและต้องได้รับการจัดการในเวลาที่เหมาะสม แท็ก RFID, เซ็นเซอร์ และสมาร์ทมิเตอร์ช่วยผลักดันความต้องการในการจัดการกับกระแสข้อมูลเหล่านี้ในแบบเรียลไทม์. ความรู้ที่ได้จากการทำเหมืองข้อมูลมีหลายรูปแบบ ได้แก่. Email response rate ต่างๆ Open/Read/Click. ข้อมูลที่มีความแตกต่างกันในแต่ละวัน เราจะแก้ปัญหาอย่างไรคะ เพราะเมื่อเอาไปวิเคราะห์ต่อ estimated parameter แล้วมันจะเพี้ยนๆ ค่ะ ได้ค่าไม่คอยแม่นยำเลย. ขอบคุณมากๆเลยค่ะอาจารย์ หนูเรียนบริหารอิเตอร์ อ่านtext book ไม่ค่อยรู้เรื่องเลยค่ะ มาอ่านแล้วเข้าใจมากขึ้นเลยค่ะ ขอบคุณมากๆนะคะเรียน ERP, BI, BPM etc เรียนลึกมากเลยค่ะยิ่งเป็นEngด้วย ถ้ายังไงเอามาลงบ่อยๆนะคะจะได้มาอ่านเพื่อความกระจ่างค่า ขอบคุณค่ะ^^. สร้างแบบจำลองเชิงอธิบาย: เป็นการเปิดเผยความคล้ายคลึงกันหรือการจัดกลุ่มในข้อมูลย้อนหลังเพื่อค้นหาเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังความสำเร็จหรือความล้มเหลว เช่น การจัดประเภทลูกค้าตามการความชื่นชอบหรือความเชื่อมั่นในผลิตภัณฑ์ เทคนิคของตัวอย่างนี้ ประกอบด้วย: | |. Credit: - การสร้าง Action หรือ Automate process เช่น. หากมีคำถามเพิ่มเติม สามารถสอบถามผมได้ที่กลุ่ม >> Marketing Tech Thailand. Learn More About Industries Using This Technology. คืออะไร และสำคัญอย่างไร. Data Mining: Data Mining (เหมืองข้อมูล. การจัดกลุ่มตามความสัมพันธ์. Magic Quadrant สำหรับแพลตฟอร์มวิทยาการข้อมูล.
Data Mining: Data Mining (เหมืองข้อมูล
หาแนวโน้มลูกค้าในการซื้อซ้ำ Up sell/Cross sell. 7 ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างคอนเทนต์ที่มอบประสบการณ์ใหม่ให้ลูกค้า. พลัฏฐ์ สุดศรีวิไล (MBA R. U. Data Analytic คืออะไร แล้วมีประโยชน์ต่อองค์กรอย่างไร. MLW1/3). วิเคราะห์พื้นที่การก่ออาชญากรรม. ตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล. ทำไมถึงต้องทำ Data mining ในยุคนี้. ของกรมการพัฒนาชุมชน กระทรวงมหาดไทย. Data Mining จัดการข้อมูลให้เป็นระบบ ให้การวิเคราะห์สมบูรณ์แบบ. เราหวังว่าบทความนี้ที่เรารวบรวมแนวทางการใช้งานทางธุรกิจรูปแบบต่างๆจะทำให้ผู้อ่านทราบถึงความสำคัญ เราหวังว่าจะทำให้ท่านพิจารณาต่อยอดได้ว่ามีข้อมูลส่วนใดของท่านที่พอจะทำลักษณะนี้ได้บ้างเพื่อนำไปสู่การช่วยเหลือท่านและองค์กรของท่านให้สามารถใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลือนธุรกิจไปสู่ความสำเร็จต่อไป.
Data Analytic คืออะไร แล้วมีประโยชน์ต่อองค์กรอย่างไร
Google ขึ้นชื่อว่ารู้จักผู้ใช้งานอย่างดีเพราะรู้ว่าผู้ใช้งานกำลังมองหาอะไร และนำเอาข้อมูลการค้นหาจำนวนมหาศาลนั้นมาปรับปรุงและพัฒนาระบบ Search Engine และ Algorithms ที่ใช้ในการแสดงโฆษณาต่างๆ โดย Google จะใช้ Big Data ที่มาจาก Web Index เพื่อทำการจับคู่กับผลลัพธ์ต่างๆที่ดูมีประโยชน์ และสามารถนำไปใช้งานต่อได้ และบริษัทยังใช้ Machine-learning Algorithms ในการประเมินความน่าเชื่อถือของข้อมูล เพื่อทำการจัดอันดับของเว็บไซต์ไปพร้อมๆกัน. โซเชียลมีเดีย ข้อมูลเกิดจากการโต้ตอบบน Facebook, YouTube, Instagram ฯลฯ ซึ่งรวมถึงข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมหาศาลในรูปแบบของภาพ วิดีโอ คำพูด ข้อความ และเสียง - มีประโยชน์สำหรับฟังก์ชั่นการตลาด การขาย และการสนับสนุน ข้อมูลนี้มักจะอยู่ในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้าง ดังนั้นจึงเป็นความท้าทายในแบบเฉพาะสำหรับการบริโภคและการวิเคราะห์. ปัจจุบันเราเข้าสู่ยุคของ Big data กันอย่างเต็มตัว ทุกกิจที่ทำทุกพฤติกรรมในการใช้งานสิ่งต่าง ๆ ล้วนทำให้เกิดข้อมูลขึ้นอยู่ตลอดเวลา ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ก็จะมีประโยชน์และสร้างโอกาสอย่างมาก หากภาคธุรกิจต่าง ๆ นำไปใช้ แต่การจะนำข้อมูลอันมหาศาลเหล่านี้ไปใช้งานได้ แน่นอนว่าก็จะต้องมีการแยกแยะและจำแนกข้อมูลชุดนั้นออกมา ว่าอะไรเป็นประเภทไหนอย่างไร ซึ่งตรงนี่เองที่ data mining คือสิ่งที่จะเข้ามาช่วยให้เราสามารถ จำแนกแยกแยะข้อมูลจำนวนมาเหล่านี้ได้. สร้างข้อมูลและกลยุทธ์แห่งการวิเคราะห์. Variety (ความหลากหลาย): ข้อมูลมีในทุกรูปแบบ นับตั้งแต่ข้อมูลที่มีโครงสร้าง ตัวเลขในฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ไปจนถึงเอกสารข้อความ อีเมล วิดีโอ เสียง ข้อมูลหุ้น และธุรกรรมทางการเงิน. ขอบพระคุณอาจารย์ล่วงหน้ามากค่ะ. การทำนายอายุการใช้งานของ Disk Drive หรือ อุปกรณ์ต่าง ๆ. การจัดวางความสำคัญของงานบริการลูกค้า. ตัวอย่าง แบรนด์ที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในการบริหารความเสี่ยง. ทำไมการทำเหมืองข้อมูลจึงมีความสำคัญ คุณอาจเคยเห็นจำนวนที่ผันแปร ปริมาณของข้อมูลที่ทวีคูณขึ้นทุกสองปี โดยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพียงอย่างเดียวก็เป็นส่วนประกอบถึง 90% ของจักรวาลดิจิตอลแล้ว แต่ปริมาณข้อมูลที่มากมายนี้ไม่ได้แปลว่ามีองค์ความรู้มากขึ้น. ซึ่งเป็นผู้แทนจำหน่ายอะไหล่สำหรับอุตสาหกรรมรถยนต์. การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก. 5: แสดงบัตรสมาชิกของห้างสรรพสินค้า.
เนื่องจากข้อมูลขององค์กรมีจำนวนมาก คุณจำเป็นต้องมีวิธีการจัดการข้อมูลจำนวนมาก จัดข้อมูลให้เป็นระบบมากที่สุด เพื่อให้ง่ายต่อการนำมาวิเคราะห์ แทนที่จะเอาเวลาไปวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับกลยุทธ์ขององค์กร แต่ต้องเอาเวลานั้นมาหาข้อมูลแทน. ตัวอย่างระบบ Recommendation System ของ Netflix ที่ได้จากการประมวลผลข้อมูลของผู้ชมที่มีพฤติกรรมคล้ายกัน. จัดกลุ่มผู้ใช้ตามกิจกรรมที่เกิดขึ้นบนเว็บไซต์. อำนาจของระบบ cloud container และ computer ตามต้องการ. 5 ways to measure beehive health with analytics and hive-streaming data This analytical approach to understanding bee hive health can automatically alert beekeepers to changes in hive weights, temperatures, flight activity and more. By using an analytics platform to sense, understand and act on streaming data. การหา segmentation ของลูกค้าผ่านกระบวนการทางสถิติเช่น การวิเคราะห์ clustering ด้วย algorithms ต่างๆ. การจัดกลุ่มลูกค้าแบบ Value Based. เพื่อสำรวจข้อมูล (Data exploration).