أفضل طريقة لتحقيق أقصى استفادة من التنقيب عن البيانات

نشرت: 2020-02-26
عرض جدول المحتويات
مقدمة:
7 طرق لتحقيق أقصى استفادة من التنقيب عن البيانات مع مراعاة بعض الأشياء أثناء تشغيل مشروع استخراج البيانات:
بعض تقنيات التنقيب عن البيانات الشائعة:
استنتاج:

مقدمة:

يمكن وصف التنقيب في البيانات بعدة طرق ولكن بأبسط المصطلحات. إنها العملية التي يتم فيها الحصول على بعض المعلومات القابلة للاستخدام المستمدة من البيانات الخام. أثناء الحصول على البيانات باستخدام تجريف الويب أو الحصول عليها من مصادر أخرى ، ستحصل على الكثير من البيانات. معظمها لا يأتي بتنسيق قابل للاستخدام ولن يستفيد فريق عملك من البيانات الأولية. وبالتالي ، تحتاج البيانات إلى التنظيف والمعالجة ، ومن ثم تحتاج الخوارزميات المختلفة إلى التشغيل. لاستخراج أنواع مختلفة من المعلومات التجارية.

7 طرق لتحقيق أقصى استفادة من التنقيب عن البيانات مع مراعاة بعض الأشياء أثناء تشغيل مشروع استخراج البيانات:

هناك بعض الخطوات التي يجب على المرء اتباعها حتى قبل البدء بها لحل بيان مشكلة معين .
  1. احصل على بيان مشكلتك أولا. قد يعتقد الناس أنك تبدأ بالبيانات. لا. أنت تبدأ بمشكلة. هل مشكلتك في الاحتفاظ بالعميل وهل تريد أن تفهم عند أي نقطة يتخلى عن عربة التسوق ؟ أو هل تريد أن تفهم ما إذا كانت الزيارات العضوية منخفضة جدًا؟ تمنحك عبارات المشكلة هذه فكرة واضحة عما تبحث عنه في بياناتك. من الطموح البدء ببياناتك ، ثم محاولة العثور على المشكلات التي يمكن أن تساعدك في حلها. لكن هذه العملية العكسية قد تأتي بنتائج عكسية وقد ينتهي بك الأمر إلى عدم إيجاد الحل أو المشكلة . للتأكد من نجاح مشروع التنقيب عن البيانات ، فمن الأفضل أن تقوم بمشاريع ستؤثر على الأعمال .
  2. بهذه الطريقة يمكنك إجراء تشغيل تجريبي بمجرد ظهور نتائجك ثم الاستمرار في إجراء تعديلات طفيفة على النماذج. ومحركات تنبؤية تتناسب بشكل أفضل مع بيان المشكلة. يؤدي البدء أيضًا بالبيانات بدون بيان المشكلة إلى قضاء وقت أكبر في استكشاف البيانات فقط ، دون التركيز على مشكلة العمل التي يمكنك حلها . لا يعد استخدام مصدر بيانات واحد فكرة رائعة إذا كنت تريد أن يحتوي مشروع استخراج البيانات الخاص بك على أقل قدر من الأخطاء. بدلاً من ذلك ، يجب عليك استخدام البيانات من العديد من المصادر ، بحيث يمكنك تغطية المزيد من المعلومات ، وبالتالي يمكنك استخدام البيانات من مصدر واحد لتأكيد آخر . لنفترض أنك تدرس سلوك العميل عند إضافة عناصر إلى سلة التسوق. من المهم تغطية الأشخاص من مختلف الأماكن والخلفيات الاقتصادية والأعمار والجنس وغير ذلك . قد يؤدي ترك أي مجموعة فردية إلى انحراف الدراسة ويمنحك نموذجًا متحيزًا. وبالتالي ، قد تحتاج إلى الحصول على بيانات من مواقع التجارة الإلكترونية المختلفة.
  3. عندما تريد الشركات البدء في استخدام البيانات ، فإنها عادةً ما تبحث في الداخل لاستخدام البيانات المخزنة بالفعل في الأنظمة الداخلية وغير المستخدمة . أثناء استخدام هذه البيانات للعمل في مشروع ما قد يبدو جذابًا ، فإن استخدام البيانات الداخلية فقط سيربطك بمجموعة بيانات صغيرة جدًا . يوصى بالحصول على بيانات من مصادر خارجية تم التحقق منها والتي يمكنك دمجها في مشروعك لتحسين نموذجك .
  4. استراتيجية أخذ العينات أمر لا بد منه. تحتاج إلى التأكد من أن لديك مجموعات تدريب واختبار منفصلة ، وتحتاج كلتا المجموعتين إلى التوزيع العشوائي حتى لا يتحيز نموذجك . احرص دائمًا على تعيين احتياطي إضافي للنسخ الاحتياطي. عندما تستمر في تدريب النموذج الخاص بك على بيانات جديدة ، فأنت بحاجة إلى اختباره على مجموعة الانتظار للتأكد من أنه لم يتحيز أو ينحرف .
  5. الوقت المستغرق في مجموعة متنوعة من المهام قبل بناء نموذجك النهائي. تحتاج البيانات إلى التنظيف ، وتحتاج العديد من الخوارزميات إلى اختبار لمعرفة أيها يعمل بشكل أفضل مع البيانات الموجودة . إلقاء البيانات من مصادر مختلفة معًا ثم اختبار العديد من النماذج. يمكن أن يساعدك هذا في تحديد أفضل نموذج. قد يستغرق الأمر بعض الوقت ولكن من المهم التأكد من أن التوقعات المستقبلية التي تم إجراؤها باستخدام مشروع التنقيب عن البيانات قريبة من القيم الحقيقية . قد يعني تخطي هذه الأجزاء أنك تفقد بعض الأفكار المهمة. مخبأة في بياناتك قد تمكنك من اتخاذ قرارات أفضل بشأن الخطوات المستقبلية في مشروعك.
  6. تأكد من تدريب نموذجك أثناء التنقل. بينما يمكنك بناء نموذج والسماح له بذلك ، فإن مشاريع التنقيب عن البيانات عادة ما تكون أنظمة حية ، حيث يستمر النموذج في التعلم من موجزات البيانات الأحدث . يساعد هذا في الحفاظ على النموذج محدثًا ببيانات جديدة وتجنب التحيز.
  7. إن بناء مشروع طموح للتنقيب عن البيانات لن يكون له معنى كبير. ما لم تتمكن من عرض نتائجك على فريق العمل أو العالم الخارجي. لهذا ، تحتاج إلى تحويل المعلومات القابلة للاستخدام المستخرجة إلى تنسيق قابل للقراءة وسهل الفهم . أيضًا ، لا ينبغي أن تنتهي مشاريع التنقيب عن البيانات فقط كمشاريع بحث وتطوير يتم إيقافها بعد شهور من عدم النشاط. يجب أن يتم نشرها على الفور على الأنظمة الحية. يمكن أن يفيد هذا العمل ويمكنك فهم أوجه القصور فيه والاستمرار في التحسين .

بعض تقنيات التنقيب عن البيانات الشائعة:

بينما ذكرنا كيف يجب على المرء تنفيذ مشروع التنقيب عن البيانات . من المهم معرفة أن العديد من تقنيات التنقيب عن البيانات يتم تطبيقها على بياناتك لاستخراج أنواع مختلفة من المعلومات .

  1. يعد التعرف على الأنماط أحد أقدم التقنيات وأكثرها استخدامًا. هل الناس من الأسر الحضرية ينفقون أكثر على الإلكترونيات؟ في هذه الحالة ، قد تحتاج إلى التأكد من تخزين الأدوات الإلكترونية في المستودعات الحضرية. تحتاج مثل هذه الأنماط والاستنتاجات الناتجة عنها إلى التحليل والتطبيق حتى تتمكن الشركات من زيادة أرباحها مع زيادة الكفاءة . يمكنك أيضًا العثور على أنماط أخرى مخفية في البيانات التي يمكنك استخدامها لتقليل التكاليف. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون هناك وقت محدد من اليوم قد يشهد موقع الويب الخاص بك ارتفاعًا حادًا في حركة المرور. إذا وجدت هذا النمط في البيانات ، يمكنك زيادة سعة الخادم خلال تلك الفترة وتقليلها لبقية اليوم . بهذه الطريقة ستوفر الكثير من المال.
  2. تصنيف حل حسابي شائع آخر يستخدم في مجموعات البيانات الضخمة. عادة ، تستخدم لتجميع مجموعات البيانات. على سبيل المثال ، إذا كان لديك مجموعة بيانات بها مليون بيانات مستخدم ، وتريد فرزها بناءً على عدد المرات التي يتعاملون فيها عبر الإنترنت . يمكنك تصنيفهم تحت منخفض ومتوسط ​​وعالي.
  3. الخوارزمية الأخرى التي تُستخدم عادةً في محركات التوصية (سواء كانت على Amazon أو Netflix) هي الارتباط . باستخدامه ، تظهر لنا المنتجات المماثلة ، عندما نتصفح عنصرًا. أيضًا إذا كنا في مرحلة الخروج من أحد المنتجات ، فإن المنتجات الأخرى "يتم شراؤها معًا عادةً". كل هذه نتائج خوارزميات الارتباط التي تقرأ البيانات البشرية على الإنترنت وتجد أنماطًا متكررة .
  4. الخوارزمية التي نربطها عادةً بالتنبؤ باستخراج البيانات ، هي أيضًا الخوارزمية التي يسهل فهمها بشكل خاطئ . إنها أيضًا الخوارزمية الأكثر استخدامًا من قبل فرق العمل ، الذين يرغبون في عمل تنبؤات لسلوكيات العملاء أو البيانات المالية للشركة في الأشهر القادمة .

استنتاج:

يمكن تحقيق أقصى استفادة من البيانات بمجرد حصولك على البيانات معك. في حين أن بناء فريق كشط الويب الخاص بك قد لا يكون ممكنًا لكل شركة ، وقد لا يكون استخدام البيانات الداخلية كافيًا لمشروع علم بيانات طموح . هذا هو السبب في أن فريقنا في PromptCloud ، لا يقدم لك فقط البيانات المأخوذة من الويب ولكن حل DaaS كامل ، حيث تقوم بتغذية متطلباتك والحصول على البيانات في تنسيق التوصيل والتشغيل .