Увод у технике вађења података
Израз дата мининг први је пут 1990-их. Прије тога, статистичари су користили израз риболов података или јаружање података за дефинирање анализе података без и унапријед закључене хипотезе. Један од најважнијих циљева процеса алата за вађење података је прикупљање коначних информација које се могу лако применити на великим скупима података. Свака врста техника ископавања података резултираће различитим резултатом / ефектом. То значи да ће препознавање пословних проблема отићи дуг пут у помагању брендовима да примене исправне технике вађења података и на тај начин добију најбоље резултате. У исто време, важно је имати на уму да се технике вађења података такође односе на откривање непознатих занимљивих образаца, необичних записа или зависности који су претходно били откривени.
Велики подаци један су од најважнијих аспеката приче о расту било којег бранда данас, и великог и малог. У данашње време компаније користе технике аналитике великих података да би постигле главне циљеве у својим компанијама, како у погледу задовољства купаца, тако и раста организације. Истовремено, важно је схватити да је разумевање и анализа великих података важно за успешан раст и ширење организације. Зато су технике ископавања података веома корисне јер могу помоћи компанијама да на ефикасан начин анализирају велике податке. Иако је на располагању више техника вађења података, оне се баве различитим проблемима и пружају увид у те посебне пословне проблеме. Један од најбољих начина да се стекну вредни увиди, самим тим, најбоље се изводи кроз процес софтвера за вађење података. Буззворд која се користи за описивање читавог распона аналитике података, технике вађења података укључују прикупљање, вађење, анализу и статистичке методе. Зато је важно развити велику стратегију на такав начин да марка / организација јасно разуме утицај техника ископавања података.
8 Важних техника вађења података су следеће:
-
Детекција аномалије или вансеријског стања
Техника вађења података, откривање аномалије или вањске употребе је техника која тражи ставке података у скупу података који су слични пројицираном обрасцу или очекиваном понашању.
Наведене и као аутори, аномалије пружају критичне и делотворне информације за брендове и организације. Као аутсајдер је објект који значајно одступа од општег просека унутар скупа база података или комбинације података.
Разликује се од осталих података и зато је за алате рудника података потребна додатна пажња и анализа јер пружа другачији поглед на одређено питање. Ова врста технике вађења података може се користити за откривање преваре и ризика у критичном систему.
Идеални су у ситуацији када се јединствене карактеристике техника вађења података могу на одговарајући начин анализирати и помоћи аналитичару да открије било који недостатак у систему.
То, са своје стране, може указивати на преваре, непоштивање процедура или подручја у којима је одређена теорија неважећа, што чини поступак инсталирања одговарајућег система безбедним и ефикасним.
Важно је имати на уму да су одласци веома чести у великим техникама вађења података. Иако оутлиерси нису увек негативни, могу помоћи бренду да пронађе јединствене ствари које се дешавају у скупинама техника рударјења података.
Без обзира на сценариј случаја, налази изведени аномалијом или вањским откривањем захтеваће даљу анализу да би се постигли коначни резултати.
-
Учење о правилима удружења
Ова врста технике ископавања података заснива се на откривању занимљивих односа између варијабли у великим базама података. Ова врста технике ископавања података користи се за откривање скривених образаца у подацима.
Они се могу користити за идентификацију варијабли унутар података и ко-појава различитих варијабли које се појављују са највећим фреквенцијама. Широко коришћена у малопродајним објектима, техника рударјења података о удружењима користи се за проналажење образаца у подацима о продаји.
Ови алати за вађење података могу се користити за препоруку нових производа, посебно за откривање које врсте производа људи препоручују другима или за проналажење нових производа које би препоручили купцима.
Изузетно корисна техника вађења података, учење правила о придруживању, може се користити за ефикасно повећање стопе конверзије бранда. Добар пример делотворности учења о асоцијацији примијенио је Валмарт 2004. године.
Кроз ове технике ископавања података откривено је да се продаја попратних јагода порасла за седам пута пре урагана. Од овог открића, Валмарт овај производ ставља на наплату пре урагана, стварајући тако боље конверзије у продаји.
-
Анализа кластера
Ова врста технике вађења података је дефинисана као процес идентификације алата за вађење података који су слични једни другима, кластер анализа помаже трговцима да разумеју сличности и разлике у подацима.
Како кластери имају заједничке особине, могу се користити за побољшање алгоритама циљања. На пример, ако одређена група купаца купује одређену марку производа, може се креирати посебна кампања која би помогла продаји тог производа.
Разумевање тога може помоћи брендовима да ефикасно повећају стопе конверзије у својој продаји, повећавајући тако снагу и ангажман бренда. Поред тога, стварање персонала је такође резултат кластер анализе.
Особе су дефинисане као измишљени ликови који представљају различите типове корисника у циљаној демографији, став који би могао да користи веб локацију, марку или производ на сличан начин.
Због тога је важан аспект кластер анализе, персоналије помажу брендовима да доносе паметне маркетиншке одлуке и креирају моћне кампање.
-
Анализа класификације
Ова врста технике ископавања података има систематски поступак за добијање важних и релевантних информација о метаподацима (што су подаци о подацима) и подацима, класификациона анализа помаже брендовима да идентификују различите категорије техника ископавања података.
Класификација анализа уско је повезана са анализом кластера, јер они ефикасно чине бољи избор алата за вађење података. Е-пошта је добро познат пример класификационе анализе јер користи алгоритме за разјашњење маилова у зависности да ли су легитимни или нежељени.
То се постиже коришћењем софтвера за рударјење података у пошти, на пример, речи и прилога који указују на то да ли се ради о нежељеној пошти или легитимној е-пошти.
-
Регресиона анализа
Још један алат за вађење података, регресијска анализа помаже робним маркама да дефинишу зависност између променљивих. Ова техника вађења података заснива се на претпоставци једносмерног каузалног ефекта из једне променљиве у одговор друге променљиве.
Иако на независне варијабле могу утицати једни друге, на зависност углавном не утичу оба начина, као што је случај у корелацијској анализи. Регресијска анализа може показати да једна варијабла зависи од друге, а не обрнуто.
Како је регресијска анализа идеална за утврђивање задовољства купаца, може помоћи брендовима да открију нове и другачије увиде о лојалности купаца и како спољни фактори који могу утицати на ниво услуге, на пример, временске услове.
Добар пример регресијске анализе је употреба ове технике вађења података за усклађивање људи на порталима за упознавање. Много веб локација користи променљиве да би се ускладили са људима у складу са њиховим жељама, интересовањима и хобијима.
-
Избор модела
Прецизни алати за рударјење података и општа намјена, моделирање избора помажу брендовима да дају вјеројатна предвиђања о понашању купаца у одлучивању.
Пошто се бренд мора фокусирати на своју циљну публику, моделирање избора помаже брендовима да користе своје технике ископавања података на такав начин, како би могли максимално уложити напоре код купаца за које је вероватно да ће извршити ваљану куповину, а модел идентификације се користи за идентификацију најважнији фактори који помажу купцу да донесе избор.
На основу варијабли које воле места, прошлу куповину и ставове, моделирање избора помаже брендовима да одлуче о вероватноћи да ће купци донети маркетиншки избор. Улагањем у моделирање избора, брендови могу лако помоћи на повећању своје продаје на свеобухватан начин.
-
Правило индукције
Ова врста технике вађења података помаже у развоју формалних правила која се заснивају на скупу опажања, а индукција правила је још један алат за вађење података. Правила извучена из ове технике вађења података могу се користити за представљање научног модела софтвера за рударјење података или локалних образаца у подацима.
Поред тога, индукциона парадигма је правило удруживања. Правило придруживања је процес проналажења увјерљивих односа између варијабли, посебно у великим базама података.
Техника која се користи у софтверу за вађење података, помаже робним маркама да открију правилности између одређених производа. На пример, ако купац купује путер, постоје шансе да би купио и хлеб.
Главни фокус правила удруживања је разумевање да ако клијент обавља одређену функцију, рецимо А, вероватноћа је да ће они обављати функцију Б такође велика.
Ово разумевање може помоћи брендовима да не само прогнозирају продају, него и створе паметна маркетиншка решења која укључују промотивне цене и бољи пласман производа у продавницама и тржним центрима.
-
Неуронске мреже
Формирајућа фаза у процесу технологије ископавања података, неуронске мреже имају своје предности и предности. Највећа предност неуронске мреже је што ствара високо прецизне предиктивне моделе који се на ефикасан начин могу применити на велики број проблема.
Постоје две врсте мрежа и то неуронска и вештачка. Праве неуронске мреже су биолошке, наиме, људски мозак који је у стању да прави обрасце и предвиђања.
У том процесу доноси одлуке у вези са ситуацијом. Вештачки су они програми који се спроводе на рачунарским системима.
Вештачке неуронске мреже своје име добијају од историјског развоја у којем су научници покушали натерати рачунарски софтвер да размишља на начин људског мозга.
Иако је мозак много сложенија ствар, неуронске мреже могу обављати пуно задатака које људски мозак може.
Тешко је рећи када су неуронске мреже биле коришћене за алате за вађење података, али део ове технике вађења података откривен је током другог светског рата.
Од тада, неуронска мрежа је прешла дуг пут и многи аналитичари података користе је за решавање проблема предвиђања у стварном свету и уопште за побољшање резултата алгоритама.
Даље, многи од највећих пробоја неуронских мрежа били су у примени проблема попут побољшања предвиђања купаца или откривања превара, што значи да могу помоћи брендовима да открију нове и боље методе повезивања са купцима.
У ствари, неуронске мреже су успешно помогле брендовима и организацијама да се изборе са многим проблемима попут откривања преваре приликом употребе кредитних картица.
Такође су примењени у областима попут војске за аутоматизовану вожњу беспилотних возила да би исправили изговор енглеских речи из писаног текста.
Јасно је да је једна од најтежих ствари коју марка треба учинити да одлучи која ће техника вађења података бити прави избор.
То је зато што најбоља техника вађења података која ће се користити зависи од врсте проблема са којима се суочава марка, а које желе да реше користећи технику вађења података.
Понекад ће покушај и грешка помоћи бренду да реши то питање на бољи начин. Како је речено, такође је реалност да се тржишта, купци непрестано мењају и потпуно су динамични по природи.
Ова динамика је осигурала да не може бити савршена техника вађења података јер је скоро немогуће предвидети будућност на успешан начин.
Због тога су технике вађења података важне јер могу помоћи научницима и организацијама да користе релевантан софтвер за рударјење података и да се прилагоде овом променљивом окружењу и економији на много бољи начин.
Ово може помоћи у креирању модела који ће вам помоћи у предвиђању промене на много фокусиран и унапређен начин, јер што више модела постоји за технике ископавања података, то се више може створити пословна вредност за марку.
Свеукупне технике ископавања података помажу брендовима да разумију алате за вађење података на много научнији и систематичнији начин, омогућавајући тако и осигуравајући бољу повезаност бренда с једне стране и бољу причу о расту с друге стране.
Препоручени курсеви
Ово је водич за технике вађења података, овде смо размотрили 8 важних техника вађења података које могу свеобухватно и успешно водити ваше пословање. Можда ћете погледати и следеће курсеве како бисте научили рударјење података -
- Технике вађења података користећи САС Ентерприсес Минер
- Увод у дата мининг
- ИТ безбедност и хаковање - истраживање података