Datele sunt cheie în lumea modernă. Acum totul este bazat pe date și fiecare sector are nevoie de date pentru a inova și a crește.
Companiile utilizează tone de date pentru a înțelege tendințele din industrie, clienții și modul în care se descurcă, ceea ce le ajută să își îmbunătățească procesele și să obțină rezultate mai bune.
Cu toate acestea, este o sarcină descurajantă să extragi o mulțime de informații dintr-un volum inimaginabil de date nestructurate și structurate și să le implementezi pentru creșterea organizației.
Aici intervine data mining-ul, permițând organizațiilor să extragă informații valoroase. La rândul lor, aceste informații sunt cruciale pentru inteligența de afaceri și pentru detectarea tiparelor, prezicerea rezultatelor posibile, contracararea problemelor și identificarea de noi oportunități.
Pentru a face toate acestea posibile, există multe tehnici de extragere a datelor disponibile pentru a extrage informații, dintre care unele sunt mai importante decât altele.
În acest articol, voi discuta ce este data mining-ul, cum se face și tehnicile cheie de data mining pe care le puteți implementa în afacerea dvs.
Cuprins
Ce este data mining?
Miningul de date este o tehnică în care computerele extrag și organizează o cantitate masivă de date și identifică modele și relații pe care organizațiile le pot utiliza pentru inteligența de afaceri.
Este, de asemenea, cunoscut sub numele de descoperire de cunoștințe în date, deoarece ajută la descoperirea tuturor relațiilor dintre date și informații valoroase dintr-un grup de date nestructurate și structurate. Această tehnică utilizează algoritmi pentru a extrage toate informațiile și modelele de bază care pot ajuta la rezolvarea problemelor de afaceri.
Exploatarea datelor servește ca o parte esențială a analizei datelor, dar se bazează pe depozitare eficientă, procesare adecvată a computerului și colectare precisă a datelor. Există multe tehnici de extragere a datelor disponibile în industrie, dar analiza lor se rezumă la două aspecte principale:
- Utilizarea data mining pentru a descrie setul de date analizat
- Utilizarea tehnicilor împreună cu algoritmi de învățare automată pentru prezicerea rezultatelor
Organizațiile, fie că sunt mici, mijlocii sau mari, beneficiază de data mining, deoarece le oferă date valoroase. Ei pot procesa și analiza în continuare aceste date pentru a face observații semnificative, pentru a prezice rezultate viitoare, pentru a îmbunătăți procesul decizional și pentru a identifica noi oportunități, comportamentul utilizatorilor, fraudă și probleme de securitate.
Evoluția minării de date
Exploatarea datelor poate părea o tehnologie nouă, dar veți fi surprinși să aflați că este o tehnologie veche de generații, care își are rădăcinile încă din anii 1760. Ideea de extragere a datelor a fost implementată pentru prima dată de teorema lui Bayer, dar nu a putut fi utilizată din cauza lipsei de instrumente.
A devenit mai puternic și mai eficient odată cu apariția tehnologiilor moderne și a computerelor puternice, pe măsură ce oamenii de știință de date au putut să le utilizeze pe date din ce în ce mai mari.
În perioada anilor 1990 și 2000, data mining-ul a început să câștige avânt în rândul întreprinderilor, iar această popularitate a facilitat și descoperirea de noi tehnici de minerit.
Cu toate acestea, articolul Moneyball despre o echipă profesionistă de baseball care folosește analiza datelor pentru a-și crea lista de echipe a adus extragerea datelor în lumina reflectoarelor în industrie.
Inițial, data mining era totul despre extragerea de informații din datele tabelare. Dar, odată cu creșterea cererii pentru mai multe informații și tehnologie în evoluție, extragerea textului, extragerea imaginilor și extragerea graficelor au devenit, de asemenea, o parte a sistemului de extragere a datelor.
În zilele noastre, data mining-ul este aplicat în multe domenii. În organizații, acesta joacă un rol critic în luarea deciziilor și analiza pieței.
Beneficiile Data Mining
Adoptarea pe scară largă a extragerii datelor este atribuită în principal varietății sale de beneficii pentru oameni și organizații. Unii dintre ei sunt:
Marketing și vânzări îmbunătățite
Exploatarea datelor a jucat un rol esențial în stimularea marketingului și vânzărilor întreprinderilor. Permite organizațiilor să înțeleagă cerințele clienților, să prezică comportamentul clienților și să creeze un model care să le ajute să vândă produse profitabile. De asemenea, este util în găsirea de noi clienți potențiali și pentru îmbunătățirea graficului de vânzări.
Obținerea de informații financiare exacte și actualizate
Instituțiile financiare și bancare folosesc data mining pentru a extrage informații critice exacte și actualizate. Fie că este vorba de rapoarte de credit sau de informații despre împrumuturi, această tehnologie a ajutat băncile să-și eficientizeze afacerile în mod eficient.
Serviciu Clienți mai bun
Implementarea data mining în afaceri poate îmbunătăți semnificativ serviciul pentru clienți. Companiile pot folosi această tehnologie pentru a afla probleme majore în departamentul lor de servicii pentru clienți, le pot rezolva și continua să ofere soluții rapide clienților.
Cost eficient
Exploatarea datelor ajută organizațiile să-și eficientizeze operațiunile de afaceri, economisind în același timp bani în multe domenii. Permițând eficiența operațională, companiile pot crea soluții rentabile pentru a identifica nevoile clienților și tendințele viitoare de pe piață. Acest lucru îi ajută să crească mai mult, păstrând în același timp costurile sub control.
Managementul riscurilor
Exploatarea datelor poate ajuta la gestionarea eficientă a riscurilor, permițând companiilor să evite multe probleme. De la identificarea fraudelor și a lacunelor în sisteme până la detectarea amenințărilor online, data mining poate ajuta companiile să-și îmbunătățească eforturile de securitate cibernetică.
Creșterea loialității mărcii
Obținând informații din data mining, organizațiile își pot viza în mod eficient baza de clienți și pot crea relații mai bune cu clienții. Echipele moderne de marketing folosesc diferite tehnici pentru a obține informații valoroase despre nevoile clienților lor, crescând astfel loialitatea mărcii.
Luare mai bună a deciziilor
Echipele diferitelor organizații folosesc în prezent informațiile din data mining pentru a lua decizii finale cu privire la mișcările lor viitoare. Obținând informații despre tendințele pieței și gândurile consumatorilor, aceștia pot decide ce ar trebui făcut și ce să evite.
Preziceți tendințele viitoare
Cu tehnicile de data mining, companiile pot obține informații utile. Acest lucru îi ajută pe analiștii de afaceri să înțeleagă tendințele viitoare și spre ce se îndreaptă piața. Pe baza acesteia, ei pot face modificări la strategiile de afaceri existente.
Aplicații ale exploatării datelor
Miningul de date este folosit în diferite industrii și a devenit un instrument vital pentru afacerile moderne. Iată câteva dintre domeniile în care se aplică:
Marketing
Unul dintre principalele domenii în care se utilizează data mining-ul este marketingul. Afacerile au beneficiat foarte mult de pe urma acestei tehnici aplicând-o eforturilor de marketing. Exploatarea datelor îi ajută să obțină informații despre piață, clienți, tendințe și concurenți.
Folosind informațiile extrase, companiile nu numai că pot viza în mod eficient clienții potriviți, ci și pot înțelege cerințele acestora, prezice viitorul, iau decizii mai bune și rămân în fața concurenților.
Sănătate
Exploatarea datelor a adus o revoluție în industria sănătății, permițând profesioniștilor medicali să obțină informații esențiale care erau greu de găsit. Folosind diferite tehnici de extragere a datelor, companiile farmaceutice pot înțelege cerințele medicamentelor și, de asemenea, pot găsi medicamente mai bune.
Bancar
Miningul de date este utilizat pe scară largă în sectorul bancar pentru a înțelege comportamentul clienților, pentru a crea modele de risc financiar, pentru a detecta fraudele, pentru a colecta informații de credit etc. Serviciile financiare îl folosesc pentru a analiza riscul de piață și pentru a identifica potențialii clienți de carduri de credit.
Cu amănuntul
Obținând informațiile necesare despre piețe și comportamentul de cumpărare al clienților, companiile de retail pot beneficia foarte mult de data mining. De exemplu, analiza tendințelor pieței ajută magazinele de modă să stoceze cu ușurință haine care sunt solicitate în rândul consumatorilor.
de fabricație
Sectorul de producție a profitat de data mining de la sosirea sa, deoarece i-a ajutat să detecteze probleme, să îmbunătățească timpul de funcționare și să asigure siguranța operațională. De asemenea, îi ajută să-și modifice viteza de producție în funcție de cererea pieței.
Divertisment
Serviciile de streaming de divertisment sunt utilizatori activi ai instrumentelor de extragere a datelor pentru a înțelege preferințele și opțiunile spectatorilor. Pot extrage datele utilizatorilor și pot oferi servicii mai bune în consecință.
Diferite tehnici de extragere a datelor
Exploatarea datelor a evoluat dramatic cu timpul, dând naștere la numeroase tehnici:
#1. Clasificare
Clasificarea este o tehnică populară de extragere a datelor care este folosită de oamenii de știință pentru a analiza atributele varietății de date care sunt utilizate. Când atributele datelor sunt identificate, atunci aceste date sunt clasificate în clase predefinite.
Este o formă de grupare în care puncte de date similare sunt extrase și utilizate pentru analiză pentru a face comparații. Este o metodă fundamentală pe care agențiile de marketing o folosesc adesea pentru a identifica un public țintă și pentru a le analiza comportamentul.
#2. Modelare predictivă
Este o tehnică puternică în lumea minării de date care utilizează seturi de date istorice și actuale pentru a crea un model grafic pentru acțiuni sau rezultate viitoare.
Multe organizații din sectorul de produse și producție implementează acest model pentru a obține o perspectivă asupra tendințelor viitoare și spre care se îndreaptă piața. Această tehnică funcționează cel mai bine atunci când este asociată cu seturi mari de date, deoarece ajută la creșterea preciziei.
#3. Analiza Outlier
Analiza outlier este o altă tehnică eficientă de extragere a datelor care este utilizată pe scară largă de către organizațiile financiare pentru a detecta anomalii într-un set de date. Este una dintre componentele principale care este responsabilă pentru menținerea bazelor de date în siguranță.
Spre deosebire de alte tehnici, selectează puncte de date unice care sunt diferite de altele și îi ajută pe oamenii de știință de date să găsească motivul din spatele erorilor. Sectoarele bancare îl folosesc adesea pentru a identifica utilizarea anormală a cardului de credit într-o zi și pentru a proteja împotriva tranzacțiilor frauduloase.
#4. Vizualizarea datelor
Aproape fiecare organizație, fie că este din sectorul de marketing, bancar, asistență medicală sau divertisment, utilizează vizualizarea datelor. Este o tehnică comună care traduce datele date într-o formă grafică, cum ar fi diagrame, diagrame sau grafice, astfel încât toată lumea să le poată înțelege cu ușurință.
Oamenii de știință de date folosesc în mare parte această tehnică pentru a-și prezenta rezultatele într-o formă ușor de interpretat directorilor companiei, astfel încât aceștia să poată lua decizii informate. În zilele noastre, această tehnică a evoluat până la un asemenea nivel încât toate descoperirile sunt adesea reprezentate prin modele 3D și realitate augmentată.
#5. Regresia
O altă tehnică populară de extragere a datelor în epoca modernă este regresia și este folosită în principal pentru a prezenta relația dintre variabile într-un set de date mare.
Este o tehnică avantajoasă a casetei albe care este utilizată în identificarea funcției primare din spatele relației dintre variabile. Companiile de comerț electronic folosesc adesea această tehnică pentru a prezice grupa de vârstă a diferiților clienți pe baza istoricului lor de cumpărare.
#6. Asociere
Există numeroase tehnici de extragere a datelor, dar doar câteva tehnici, cum ar fi asocierea, sunt utilizate pe scară largă în diverse industrii. Ajută oamenii de știință de date să găsească relații unice între variabilele dintr-un set de date.
Are multe asemănări cu tehnicile de învățare automată, deoarece indică date specifice printr-un eveniment bazat pe date. Multe organizații, în special mărcile de retail, folosesc această tehnică pentru cercetarea pieței și pentru a analiza obiceiurile de cumpărături improvizate ale anumitor clienți.
Cum se efectuează extragerea datelor
Exploatarea datelor este un proces interactiv care implică mai mulți pași:
#1. Definirea Obiectivului
Pentru a începe procesul de extragere a datelor, oamenii de știință ai datelor, analiștii și părțile interesate din afaceri petrec timp înțelegând obiectivul principal al organizației pentru extragerea datelor. Pe baza obiectivelor și cerințelor unice, aceștia aleg modalitatea potrivită de a efectua data mining.
#2. Colectarea datelor solicitate
Odată definit obiectivul, este timpul ca oamenii de știință de date să colecteze seturile de date necesare relevante pentru obiectivul lor. Datele relevante sunt colectate din diverse surse și apoi stocate într-un depozit de date.
#3. Pregătirea datelor
În această etapă, datele stocate sunt supuse curățării și organizării pentru a le elibera de zgomote nedorite. Este un pas consumator de timp care implică trei faze:
- Datele relevante sunt extrase și transformate.
- Datele sunt curățate prin eliminarea duplicatelor, actualizarea valorilor lipsă, eliminarea valorii aberante, verificarea caracterului rezonabil etc.
- Datele curățate sunt încărcate în baza de date centrală
#4. Construirea modelului
În această etapă, cercetătorii de date selectează modelul potrivit în funcție de tipul de analiză a datelor. Echipa de oameni de știință a datelor va analiza relațiile de date, cum ar fi corelația, tendințele și modelele secvențiale, apoi va decide asupra modelului în consecință.
Această fază poate implica, de asemenea, algoritmi de învățare profundă, modele predictive și modele de clasificare, în funcție de tipul de date care sunt alimentate. Punctele de antrenament din setul de date pot fi supuse comparării dacă setul de date nu este etichetat.
#5. Evaluarea Schimbarii
Este o fază crucială a procesului în care rezultatul modelului este evaluat și interpretat odată ce datele sunt agregate. Rezultatul poate fi prezentat și decidentului pentru procesul de evaluare. În această etapă, asigurați-vă că rezultatul modelului coincide cu obiectivul definit.
#6. Implementarea
Este faza finală, în care compania va valida și înțelege dacă informațiile sunt utile pentru organizație sau nu. Dacă echipa consideră că informațiile au impact, le vor folosi pentru a-și atinge obiectivele și pentru a concepe o nouă strategie.
Informațiile sunt afișate sub formă de foi de calcul și grafice, care sunt stocate și utilizate pentru identificarea de noi probleme.
Provocări în implementarea Data Mining
Ca orice altă tehnologie, data mining-ul vine și cu unele provocări în implementarea sa, cum ar fi:
- Complexitatea datelor: extragerea datelor poate simplifica un set mare de date, dar este nevoie de o cantitate considerabilă de timp și bani pentru a le procesa. Este o sarcină destul de dificilă să extragi informații din fotografii structurate, nestructurate, muzică, videoclipuri și texte în limbaj natural.
- Date incomplete: nu toate seturile de date din timpul extragerii vor fi precise. Este posibil să găsiți date incomplete, ceea ce poate cauza zgomot și defecțiuni ale sistemului.
- Riscuri de confidențialitate: Riscurile de confidențialitate reprezintă o provocare majoră în data mining. Există multe situații în care companiile adună informații personale ale clienților pentru a analiza tendințele de cumpărare, ceea ce le poate încălca confidențialitatea și poate duce la probleme de conformitate.
- Cost ridicat de operare: Exploatarea datelor implică costuri mari de operare în cumpărarea și întreținerea serverelor, software-ului și hardware-ului. Mai mult, va trebui, de asemenea, să păstrați o cantitate mare de date, ceea ce presupune investiții semnificative de costuri.
- Probleme de performanță: performanța unui sistem de extragere a datelor poate fi ușor afectată atunci când este utilizată o metodă sau o tehnică greșită. Incoerența fluxului de date sau a volumului bazei de date contribuie, de asemenea, la problemele de performanță.
Software și instrumente utile pentru extragerea datelor
Exploatarea datelor este o tehnologie în evoluție. Prin urmare, multe organizații de software creează software și instrumente avansate de extragere a datelor pentru a ajuta companiile să efectueze extragerea datelor în mod eficient.
Numărul de caracteristici poate varia în consecință, dar caracteristicile cheie care sunt comune în majoritatea dintre ele sunt algoritmii încorporați, pregătirea datelor, modelele predictive, platforma bazată pe GUI și modelele de implementare.
Unele dintre software-urile populare de extragere a datelor care sunt utilizate pe scară largă sunt Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt și Apache Mahout. Pe lângă acestea, puteți utiliza Elki, Weka și minarea de date sci-kit-learn, deoarece sunt tehnologii gratuite, open-source.
Concluzie
Exploatarea datelor a ușurat lucrurile pentru companii și le-a ajutat să crească semnificativ. Ei pot utiliza diferite tehnici de extragere a datelor pentru a culege informații și pentru a analiza perspective care anterior erau greu de obținut.
Sper că acest articol vă ajută să înțelegeți extragerea datelor și diferitele tehnici de extragere a datelor, astfel încât să le puteți implementa pentru a obține informațiile necesare și a vă dezvolta mai mult afacerea.
În continuare, puteți citi și despre Descoperirea datelor și instrumentele sale.