Úvod do techník dolovania dát
Termín dolovanie údajov bol prvý v 90. rokoch. Predtým štatistici používali termín rybolov údajov alebo bagrovanie údajov na definovanie analýzy údajov bez hypotézy a vopred uzavretej hypotézy. Jedným z najdôležitejších cieľov procesu nástrojov na získavanie údajov je zhromažďovanie presvedčivých informácií, ktoré by sa dali ľahko aplikovať na veľké súbory údajov. Každý typ techník dolovania údajov bude mať za následok odlišný výsledok / účinok. To znamená, že uznanie obchodných problémov bude mať dlhú cestu v pomoci značkám pri implementácii správnych techník získavania údajov a tým aj pri dosahovaní najlepších výsledkov. Zároveň je dôležité mať na pamäti, že techniky získavania údajov sa týkajú aj objavenia neznámych zaujímavých vzorov, nezvyčajných záznamov alebo závislostí, ktoré boli predtým nezistené.
Veľké dáta sú jedným z najdôležitejších aspektov príbehu o raste akejkoľvek súčasnej značky, veľkej aj malej. V súčasnosti spoločnosti využívajú techniky veľkých dátových analýz na dosiahnutie hlavných cieľov svojich spoločností, pokiaľ ide o spokojnosť zákazníkov a rast organizácie. Zároveň je dôležité pochopiť, že pochopenie a analýza veľkých údajov je dôležitá pre úspešný rast a rozširovanie organizácie. Preto sú techniky získavania údajov veľmi užitočné, pretože môžu spoločnostiam pomôcť analyzovať veľké údaje efektívnym spôsobom. Aj keď existuje niekoľko techník získavania údajov, nezaoberajú sa rôznymi problémami a poskytujú prehľad o konkrétnych konkrétnych obchodných problémoch. Jedným z najlepších spôsobov, ako získať cenné informácie, je preto najlepšie postupovať prostredníctvom softvéru na získavanie údajov. Buzzword, ktoré sa používa na opis celej škály analytických údajov, techniky získavania údajov zahŕňajú metódy zberu, extrakcie, analýzy a štatistické metódy. Preto je dôležité vyvinúť veľkú stratégiu tak, aby značka / organizácia jasne pochopila vplyv techník získavania údajov.
8 Dôležité techniky ťažby údajov sú tieto:
-
Detekcia anomálie alebo odľahlej hodnoty
Technika dolovania údajov, zisťovanie anomálií alebo odľahlých údajov je technika, ktorá vyhľadáva položky údajov v množine údajov, ktoré sú podobné plánovanému vzoru alebo očakávanému správaniu.
Anomálie, označované tiež ako odľahlé hodnoty, poskytujú značkám a organizáciám kritické a uskutočniteľné informácie. Ako odľahlý objekt je objekt, ktorý sa výrazne líši od všeobecného priemeru v rámci databázy alebo kombinácie údajov.
Odlišuje sa od ostatných údajov, a preto si nástroje na extrakciu údajov, ktoré sa týkajú vonkajších údajov, vyžadujú ďalšiu pozornosť a analýzu, pretože poskytujú iný pohľad na konkrétny problém. Tento typ techniky získavania údajov sa môže použiť na odhaľovanie podvodov a rizík v kritickom systéme.
Sú ideálne v situácii, keď je možné náležite analyzovať jedinečné vlastnosti techník získavania údajov a pomôcť analytikom odhaliť akékoľvek nedostatky v systéme.
To zase môže naznačovať podvodné konania, chybné postupy alebo oblasti, v ktorých je určitá teória neplatná, čo robí proces inštalácie správneho systému na mieste, bezpečným a efektívnym.
Je dôležité pamätať na to, že v technikách ťažby veľkých dát sú extrémne bežné hodnoty. Aj keď odľahlé hodnoty nie sú vždy negatívne, môžu pomôcť značke nájsť jedinečné veci, ktoré sa dejú v súboroch techník dolovania údajov.
Bez ohľadu na scenár prípadu si zistenia vyvodené anomáliou alebo odľahlou detekciou vyžiadajú ďalšiu analýzu, aby sa dosiahli presvedčivé výsledky.
-
Asociačné pravidlo
Tento typ techniky získavania údajov je založený na objave zaujímavých vzťahov medzi premennými vo veľkých databázach. Tento typ techniky získavania údajov sa používa na odhaľovanie skrytých vzorcov v údajoch.
Môžu sa použiť na identifikáciu premenných v údajoch a na výskyt rôznych premenných, ktoré sa vyskytujú s najvyššou frekvenciou. Technika získavania údajov združovacích pravidiel, ktorá sa bežne používa v maloobchodoch, sa používa na nájdenie vzorov v údajoch o predaji.
Tieto nástroje na získavanie údajov sa môžu použiť na odporúčanie nových produktov, najmä na zistenie, aký typ výrobkov ľudia odporúčajú iným, alebo na nájdenie nových produktov, ktoré odporúčajú zákazníkom.
Vysoko užitočnú techniku dolovania údajov, učenie pravidiel asociácie, možno použiť na efektívne zvýšenie miery konverzie značky. Dobrý príklad efektívnosti asociačného učenia implementoval Walmart v roku 2004.
Prostredníctvom týchto techník dolovania údajov sa zistilo, že predaj jahôd populárneho typu Strawberry sa pred hurikánom zvýšil sedemkrát. Od tohto zistenia umiestňuje spoločnosť Walmart tento produkt na pokladne pred hurikánom, čím vytvára lepšiu konverziu z predaja.
-
Zhluková analýza
Tento typ techniky dolovania údajov je definovaný ako proces identifikácie nástrojov na dolovanie údajov, ktoré sú si navzájom podobné, analýza zhlukovania pomáha obchodníkom porozumieť podobnostiam a rozdielom v údajoch.
Pretože klastre majú spoločné črty, môžu sa použiť na zlepšenie algoritmov zacielenia. Napríklad, ak určitá skupina zákazníkov nakupuje konkrétnu značku výrobkov, môže sa vytvoriť konkrétna kampaň, ktorá pomôže predaju daného produktu.
Porozumenie tomu môže pomôcť značkám účinne zvýšiť svoje miery konverzie predaja, a tým zvýšiť silu a zapojenie značky. Okrem toho je tvorba personas tiež výsledkom zhlukovej analýzy.
Personas sú definované ako fiktívne postavy, ktoré predstavujú rôzne typy používateľov v rámci cieľovej demografickej skupiny, postoja, ktorý by mohol podobným spôsobom používať webovú stránku, značku alebo produkt.
Personas pomáha značkám pri výbere inteligentných marketingov a pri vytváraní účinných kampaní, čo je dôležitým aspektom klastrovacej analýzy.
-
Klasifikačná analýza
Tento typ techniky získavania údajov má systematický proces získavania dôležitých a relevantných informácií o metaúdajoch (čo sú údaje o údajoch) a údajoch, analýza klasifikácie pomáha značkám identifikovať rôzne kategórie techník získavania údajov.
Klasifikácia analýzy je úzko spojená s klastrovou analýzou, pretože účinne volí nástroje na získavanie údajov. E-mail je známy príklad klasifikačnej analýzy, pretože používa algoritmy na objasnenie e-mailov v závislosti od toho, či sú legitímne alebo nevyžiadané.
To sa dosahuje pomocou softvéru na dolovanie údajov v pošte, napríklad slov a príloh, ktoré naznačujú, či ide o spam alebo legitímne e-maily.
-
Regresná analýza
Ďalšie nástroje na získavanie údajov, regresná analýza, pomáhajú značkám definovať závislosť medzi premennými. Táto technika získavania údajov je založená na predpoklade jednosmerného kauzálneho účinku z jednej premennej na odpoveď inej premennej.
Aj keď nezávislé premenné môžu byť vzájomne ovplyvňované, závislosť vo všeobecnosti nie je ovplyvnená oboma spôsobmi, ako je to v prípade korelačnej analýzy. Regresná analýza môže ukázať, že jedna premenná je závislá od inej, nie naopak.
Keďže regresná analýza je ideálna na určenie spokojnosti zákazníka, môže pomôcť značkám objaviť nové a odlišné poznatky o lojalite zákazníkov a o vplyve externých faktorov, ktoré môžu ovplyvniť úroveň služieb, napríklad poveternostné podmienky.
Dobrým príkladom regresnej analýzy je použitie tejto techniky získavania údajov pri spájaní ľudí na zoznamovacích portáloch. Mnoho webových stránok používa premenné na prispôsobenie ľudí podľa ich záujmov, záujmov a záľub.
-
Výberové modelovanie
Presné a univerzálne nástroje na získavanie údajov, výberové modelovanie pomáha značkám vytvárať pravdepodobnostné predpovede o rozhodovacom správaní zákazníkov.
Keďže sa značka musí zamerať na svoje cieľové publikum, výberové modelovanie pomáha značkám používať svoje techniky získavania údajov takým spôsobom, aby mohli maximálne využiť svoje úsilie na zákazníkov, ktorí pravdepodobne uskutočnia platný nákup. Na identifikáciu sa používa modelovanie výberu. najdôležitejšie faktory, ktoré pomáhajú zákazníkom pri výbere.
Na základe premenných, ako sú miesta, minulý nákup a postoje, modelovanie výberu pomáha značkám rozhodovať o pravdepodobnosti, že si zákazníci vyberú marketing. Investovaním do výberu modelov môžu značky ľahko pomôcť zvýšiť ich predaj komplexným spôsobom.
-
Indukcia pravidla
Tento typ techniky získavania údajov pomáha rozvíjať formálne pravidlá, ktoré sú založené na súbore pozorovaní, indukcia pravidiel je ďalším nástrojom na získavanie údajov. Pravidlá extrahované z tejto techniky získavania údajov sa môžu použiť na predstavovanie vedeckého modelu softvéru na získavanie údajov alebo miestnych modelov v údajoch.
Indukčné paradigma je navyše asociačným pravidlom. Asociačné pravidlo je proces zisťovania presvedčivých vzťahov medzi premennými, najmä vo veľkých databázach.
Technika používaná v softvéri na získavanie údajov pomáha značkám objavovať zákonitosti medzi určitými produktmi. Napríklad, ak si zákazník kúpi maslo, existuje šanca, že si kúpi aj chlieb.
Hlavným cieľom pravidla pridruženia je pochopiť, že ak zákazník vykonáva konkrétnu funkciu, povedzme A, pravdepodobnosť, že bude vykonávať funkciu B, je tiež vysoká.
Toto porozumenie môže pomôcť značkám nielen predpovedať predaj, ale tiež vytvárať inteligentné marketingové riešenia, ktoré zahŕňajú propagačné ceny a lepšie umiestňovanie produktov v obchodoch a obchodoch.
-
Neurálne siete
Formatívne štádium v procese technológie získavania údajov, neurónové siete majú svoje vlastné výhody a výhody. Najväčšou výhodou neurónovej siete je to, že vytvára vysoko presné prediktívne modely, ktoré je možné efektívne aplikovať na veľké množstvo problémov.
Existujú dva typy sietí, a to neurálna a umelá. Skutočné neurónové siete sú biologické, konkrétne ľudské mozgy, ktoré dokážu vytvárať vzorce a predpovede.
V tomto procese robí rozhodnutia týkajúce sa situácie. Umelé sú tie programy, ktoré sú implementované do počítačových systémov.
Umelé neurónové siete odvodzujú svoje meno od historického vývoja, v ktorom sa vedci snažili prinútiť počítačový softvér myslieť spôsobom ľudského mozgu.
Hoci je mozog omnoho zložitejšia vec, neurónové siete môžu vykonávať mnoho úloh, ktoré môže ľudský mozog tiež zvládnuť.
Je ťažké povedať, kedy boli neurónové siete použité pre nástroje na získavanie údajov, ale časť štúdie o tejto technike na získavanie údajov bola objavená počas druhej svetovej vojny.
Odvtedy neurónová sieť prešla dlhú cestu a mnoho analytikov údajov ju používa na riešenie problémov predpovedania v reálnom svete a vo všeobecnosti tiež na zlepšenie výsledkov algoritmov.
Okrem toho mnohé z najväčších prielomov v neurónových sieťach boli v uplatňovaní problémov, ako je zlepšenie predpovede zákazníkov alebo zisťovania podvodov, čo znamená, že môžu pomôcť značkám objaviť novšie a lepšie spôsoby spojenia so zákazníkmi.
Neurónové siete v skutočnosti úspešne pomohli značkám a organizáciám pri riešení mnohých problémov, napríklad pri odhaľovaní podvodov s používaním kreditných kariet.
Boli tiež aplikované v oblastiach ako je armáda pre automatizované riadenie bezpilotných prostriedkov na korekciu výslovnosti anglických slov z napísaného textu.
Je zrejmé, že jednou z najťažších vecí pre značku je rozhodnúť sa, ktorá technika získavania údajov by mohla byť tou pravou voľbou.
Dôvodom je skutočnosť, že najlepšia technika získavania údajov, ktorá sa má použiť, závisí od typu problémov, ktorým značka čelí, ktoré chcú vyriešiť pomocou techniky získavania údajov.
Niekedy pokus a chyba pomôžu značke vyriešiť tento problém lepším spôsobom. Je však pravda, že trhy, zákazníci sa neustále menia a majú úplne dynamický charakter.
Táto dynamika zaistila, že nemôže existovať žiadna dokonalá technika získavania údajov, pretože je takmer nemožné úspešne predpovedať budúcnosť.
Preto sú techniky získavania údajov dôležité, pretože môžu pomôcť vedcom a organizáciám používať relevantný softvér na získavanie údajov a oveľa lepšie sa prispôsobiť meniacemu sa prostrediu a hospodárstvu.
To môže pomôcť pri vytváraní modelov, ktoré pomôžu predvídať zmenu cielenejším a vylepšeným spôsobom, pretože čím viac modelov existuje pre techniky získavania údajov, tým väčšia hodnota pre firmu sa dá vytvoriť pre značku.
Techniky celkovej ťažby údajov pomáhajú značkám porozumieť nástrojom na ťažbu údajov oveľa vedeckejším a systematickejším spôsobom, čím posilňujú a zaisťujú lepšie pripojenie značky na jednej strane a lepší príbeh rastu na druhej strane.
Odporúčané kurzy
Toto bol sprievodca technikami dolovania dát, tu sme diskutovali o 8 dôležitých technikách dolovania údajov, ktoré môžu komplexne a úspešne posúvať vaše podnikanie vpred. Môžete sa tiež pozrieť na nasledujúce kurzy, kde sa dozviete získavanie údajov -
- Techniky získavania údajov pomocou SAS Enterprises Miner
- Úvod do ťažby dát
- Bezpečnosť IT a hackovanie - ťažba dát