Data mining
Patronen en verbanden technisch verwerken
Data mining omvat technieken waarmee software in grotere datasets kan zoeken naar patronen, groepen, afwijkingen en onderlinge verbanden. De uitkomsten kunnen worden gebruikt binnen dashboards, signaleringen, classificaties en voorspellende functionaliteiten. APPelit ontwikkelt maatwerksoftware waarin databronnen, verwerkingsregels en data-miningtechnieken technisch met elkaar worden verbonden.
Wat is data mining?
Gegevens onderzoeken met algoritmen en modellen
Bij data mining worden gegevens geautomatiseerd geselecteerd, gecombineerd en berekend. Hiervoor kunnen statistische methoden, algoritmen en machinelearningmodellen worden gebruikt. Het doel is om binnen een omschreven toepassing terugkerende patronen, overeenkomsten of afwijkingen zichtbaar te maken. Data mining kan worden toegepast op gestructureerde data, tekst, logbestanden, sensordata en andere gegevensvormen.
Hoe werkt data mining?
Waarom starten met data mining?
Een data-miningtoepassing begint met gegevens uit databases, bestanden, API’s, apparaten of externe systemen. Deze bronnen kunnen via technische koppelingen worden ingelezen en binnen één verwerkingsomgeving worden samengebracht.
Voordat algoritmen de data kunnen gebruiken, wordt de dataset voorbereid. Software kan gegevens controleren op verwachte formaten, ontbrekende waarden, dubbele records en andere technische afwijkingen. Ook kunnen velden worden gecombineerd of omgezet naar waarden die binnen het gekozen model kunnen worden verwerkt.
Daarna kan een passende data-miningtechniek worden toegepast. Voorbeelden zijn:
- Classificatie: Gegevens indelen in vooraf omschreven categorieën
- Clustering: Records groeperen op basis van technische overeenkomsten
- Associatieanalyse: Verbanden zoeken tussen gebeurtenissen, kenmerken of selecties
- Anomaliedetectie: Waarden of patronen signaleren die afwijken van andere gegevens
- Regressie: Een numerieke uitkomst berekenen op basis van beschikbare variabelen
- Tijdreeksanalyse: Veranderingen en terugkerende patronen over tijd verwerken
Machine learning kan binnen data mining worden gebruikt om een model te trainen op historische data. Een afzonderlijke dataset kan worden gebruikt om de technische prestaties van het model te testen en te vergelijken.
De uitkomsten kunnen worden vastgelegd in een database, via een API beschikbaar worden gemaakt of direct worden verwerkt in de gebruikersfuncties van een applicatie. Denk aan een score, categorie, aanbeveling, voorspelling of technische signalering.
Data mining kan periodiek worden uitgevoerd of onderdeel zijn van een geautomatiseerde datastroom. Bij toepassingen met actuele gegevens kunnen nieuwe records vrijwel direct door de beschikbare verwerkingslogica worden verwerkt.
Toepassingen van data mining
Van berekende patronen naar softwarefunctionaliteit
Data mining kan binnen verschillende soorten software worden opgenomen. De techniek wordt gekoppeld aan een concrete dataset en een vooraf omschreven uitvoer. Vervolgens kan de uitkomst op een herkenbare manier beschikbaar worden gemaakt binnen de applicatie.
Mogelijke toepassingen zijn:
- Product- en transactiegegevens verwerken voor selectie- of aanbevelingsfuncties
- Afwijkende transacties of technische gebeurtenissen als signalering weergeven
- Sensor- en machinegegevens gebruiken voor onderhoudsindicaties
- Klant-, product- of gebruiksgegevens technisch groeperen
- Terugkerende onderwerpen en categorieën herkennen in documenten of vrije tekst
- Historische gegevens verwerken in prognoses en planningsoverzichten
- Logbestanden doorzoeken op terugkerende technische patronen
De resultaten kunnen worden gepresenteerd in dashboards, grafieken, tabellen, rapportages of meldingen. Ook kan data-miningfunctionaliteit op de achtergrond onderdeel zijn van een zoekfunctie, workflow of geautomatiseerde verwerking.
Natural Language Processing kan worden toegevoegd voor het verwerken van teksten en documenten. Beeldherkenning kan worden gebruikt wanneer patronen of classificaties betrekking hebben op afbeeldingen of videomateriaal.
Bij gegevens met toegangsbeperkingen kunnen rollen, rechten, logging, versleuteling en pseudonimisering worden opgenomen. Ook de werking van datastromen en modellen kan technisch worden gemonitord.
Data mining in tekst en documenten
Ongestructureerde data technisch verwerken
Met Natural Language Processing kan software informatie uit documenten, berichten en vrije tekst verwerken. Data-miningtechnieken kunnen worden gebruikt om onderwerpen, categorieën, termen en terugkerende patronen te herkennen en binnen een zoekfunctie, dashboard of andere toepassing beschikbaar te maken.
Data mining met actuele gegevens
Periodieke en real-time dataverwerking
Data mining kan worden uitgevoerd op historische datasets of gegevens die voortdurend worden aangevuld. Met geautomatiseerde datastromen kan nieuwe informatie periodiek of vrijwel direct worden verwerkt, waarna classificaties, voorspellingen of signaleringen binnen de software kunnen worden bijgewerkt.
Data mining in maatwerksoftware
Van databron naar modelgestuurde toepassing
Wilt u data-miningtechnieken verwerken in een dashboard, portaal, platform of bestaande applicatie? APPelit ontwikkelt de benodigde databases, datakoppelingen, verwerkingslogica, modellen en gebruikersfunctionaliteiten.
De toepassing kan worden opgebouwd rond historische datasets of gegevens die periodiek of vrijwel direct beschikbaar komen. Ook hosting, monitoring, onderhoud en verdere technische ontwikkeling kunnen onderdeel zijn van de dienstverlening.
Tijdens een vrijblijvend gesprek kunt u de beschikbare databronnen en gewenste functionaliteiten toelichten. Wij vertellen u vervolgens graag welke technische werkzaamheden APPelit binnen uw data-miningtoepassing kan verzorgen.
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug.
U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug.
U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Wij werken onder andere met
