Der beste Weg, um das Beste aus Data Mining zu machen

Veröffentlicht: 2020-02-26
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Einführung:
7 Möglichkeiten, das Beste aus Data Mining zu machen, während Sie einige Dinge im Auge behalten, während Sie ein Data Mining-Projekt durchführen:
Einige beliebte Data-Mining-Techniken:
Fazit:

Einführung:

Data Mining kann auf viele Arten beschrieben werden, aber mit den einfachsten Begriffen. Es ist der Prozess, bei dem einige nutzbare Informationen aus Rohdaten gewonnen werden. Wenn Sie Daten mithilfe von Web Scraping abrufen oder aus anderen Quellen beziehen, erhalten Sie eine Menge Daten. Das meiste davon liegt nicht in einem verwendbaren Format vor und Ihr Geschäftsteam würde nicht von den Rohdaten profitieren. Daher müssen die Daten bereinigt und verarbeitet werden, und dann müssen verschiedene Algorithmen ausgeführt werden. Um verschiedene Arten von Geschäftsinformationen zu extrahieren.

7 Möglichkeiten, das Beste aus Data Mining zu machen, während Sie einige Dinge im Auge behalten, während Sie ein Data Mining-Projekt durchführen:

Es gibt bestimmte Schritte, die man befolgen muss, bevor man damit beginnt, um eine bestimmte Problemstellung zu lösen .
  1. Holen Sie sich zuerst Ihre Problemstellung. Die Leute könnten denken, dass Sie mit den Daten beginnen. Nein. Sie beginnen mit einem Problem. Besteht Ihr Problem darin, den Kunden zu halten, und möchten Sie verstehen, an welchem ​​Punkt er den Einkaufswagen verlässt ? Oder möchten Sie nachvollziehen, ob die organischen Treffer zu niedrig sind? Solche Problembeschreibungen geben Ihnen eine klare Vorstellung davon, wonach Sie in Ihren Daten suchen müssen. Es ist ehrgeizig, mit Ihren Daten zu beginnen und dann zu versuchen, herauszufinden, welche Probleme Sie damit lösen können. Aber dieser umgekehrte Prozess könnte nach hinten losgehen und Sie könnten am Ende weder die Lösung noch das Problem finden . Um sicherzustellen, dass Ihr Data-Mining-Projekt ein Erfolg wird, übernehmen Sie am besten Projekte, die das Geschäft betreffen .
  2. Auf diese Weise können Sie einen Testlauf durchführen, sobald Ihre Ergebnisse vorliegen, und dann kleinere Anpassungen an den Modellen vornehmen. Und prädiktive Engines, die der Problemstellung am besten entsprechen. Auch der Beginn mit den Daten ohne Problemstellung führt dazu, dass mehr Zeit nur für die Datenexploration aufgewendet wird, ohne sich auf ein Geschäftsproblem zu konzentrieren, das Sie lösen können . Die Verwendung einer einzelnen Datenquelle ist keine gute Idee, wenn Sie möchten, dass Ihr Data Mining-Projekt nur minimale Fehler aufweist. Stattdessen sollten Sie Daten aus vielen Quellen verwenden, damit Sie mehr abdecken und Daten aus einer Quelle verwenden können, um eine andere zu bestätigen . Angenommen, Sie untersuchen das Kundenverhalten beim Hinzufügen von Artikeln zum Warenkorb. Es ist wichtig, Menschen mit unterschiedlichen Orten, wirtschaftlichem Hintergrund, Alter, Geschlecht und mehr abzudecken . Das Auslassen einer einzelnen Gruppe kann die Studie verzerren und Ihnen ein voreingenommenes Modell liefern. Daher müssen Sie möglicherweise Daten von verschiedenen E-Commerce-Sites abrufen.
  3. Wenn Unternehmen anfangen wollen, Daten zu nutzen, schauen sie normalerweise nach innen, um Daten zu verwenden, die bereits in internen Systemen gespeichert sind und ungenutzt liegen . Während die Verwendung dieser Daten für die Arbeit an einem Projekt attraktiv erscheinen mag, werden Sie durch die ausschließliche Verwendung interner Daten an einen sehr kleinen Datensatz gebunden . Es wird empfohlen, Daten aus externen, verifizierten Quellen zu beziehen, die Sie in Ihr Projekt integrieren können, um Ihr Modell zu verbessern .
  4. Eine Sampling-Strategie ist ein Muss. Sie müssen sicherstellen, dass Sie über getrennte Trainings- und Testsätze verfügen, und beide Sätze müssen randomisiert werden, damit Ihr Modell nicht verzerrt wird . Halten Sie immer ein zusätzliches Holdout-Set als Backup bereit. Wenn Sie Ihr Modell weiterhin mit neuen Daten trainieren, müssen Sie es auf dem Holdout-Set testen, um sicherzustellen, dass es nicht voreingenommen oder verzerrt ist .
  5. Zeitaufwand für eine Vielzahl von Aufgaben, bevor Sie Ihr endgültiges Modell erstellen. Daten müssen bereinigt werden, viele Algorithmen müssen getestet werden, um herauszufinden, welcher am besten mit den vorhandenen Daten funktioniert . Daten aus verschiedenen Quellen zusammenwerfen und dann viele Modelle testen. Dies kann Ihnen helfen, das beste Modell zu finden. Es kann einige Zeit dauern , aber es ist wichtig , sicherzustellen , dass die mithilfe des Data - Mining - Projekts gemachten Zukunftsvorhersagen realen Werten nahekommen . Das Überspringen dieser Teile kann bedeuten, dass Sie wichtige Einblicke verpassen. Versteckt in Ihren Daten, die es Ihnen ermöglichen könnten, bessere Entscheidungen über die zukünftigen Schritte in Ihrem Projekt zu treffen.
  6. Stellen Sie sicher, dass Ihr Modell unterwegs trainiert wird. Während Sie ein Modell erstellen und es sein lassen können, handelt es sich bei Data Mining-Projekten normalerweise um Live-Systeme, bei denen das Modell ständig aus neueren Datenfeeds lernt . Dies trägt dazu bei, das Modell mit neuen Daten auf dem neuesten Stand zu halten und Verzerrungen zu vermeiden.
  7. Der Aufbau eines ehrgeizigen Data-Mining-Projekts würde nicht viel Sinn machen. Es sei denn, Sie können Ihre Erkenntnisse dem Geschäftsteam oder der Welt draußen präsentieren. Dazu müssen Sie die extrahierten nutzbaren Informationen in ein lesbares und leicht verständliches Format umwandeln . Außerdem sollten Data-Mining-Projekte nicht nur als F&E-Projekte enden, die nach Monaten der Inaktivität eingestellt werden. Sie sollten sofort auf Live-Systemen bereitgestellt werden. Dies kann dem Unternehmen zugute kommen und Sie können seine Mängel verstehen und sich weiter verbessern .

Einige beliebte Data-Mining-Techniken:

Während wir erwähnt haben, wie man ein Data-Mining-Projekt durchführen sollte . Es ist wichtig zu wissen, dass viele Data-Mining-Techniken auf Ihre Daten angewendet werden, um verschiedene Arten von Informationen zu extrahieren .

  1. Die Mustererkennung ist eine der frühesten und am häufigsten verwendeten Techniken. Geben Menschen aus städtischen Haushalten mehr für Elektronik aus? In diesem Fall müssen Sie möglicherweise sicherstellen, dass elektronische Geräte in städtischen Lagern vorrätig sind. Solche Muster und die daraus resultierenden Schlussfolgerungen müssen analysiert und angewendet werden, damit Unternehmen ihre Gewinne steigern und gleichzeitig effizienter werden können . Sie können auch andere in den Daten verborgene Muster finden, mit denen Sie Ihre Kosten senken können. Beispielsweise kann es zu einer bestimmten Tageszeit einen Anstieg des Datenverkehrs auf Ihrer Website geben. Wenn Sie dieses Muster in den Daten finden, können Sie Ihre Serverkapazität in dieser Zeit erhöhen und für den Rest des Tages reduzieren . Auf diese Weise würden Sie viel Geld sparen.
  2. Klassifizierung eine weitere gängige algorithmische Lösung, die für riesige Datensätze verwendet wird. Wird normalerweise zum Gruppieren von Datensätzen verwendet. Wenn Sie beispielsweise einen Datensatz mit einer Million Benutzerdaten haben und diese danach sortieren möchten, wie oft sie online Transaktionen tätigen . Sie würden sie als niedrig, mittel und hoch einstufen.
  3. Ein weiterer Algorithmus, der normalerweise in Recommender Engines (sei es auf Amazon oder Netflix) verwendet wird, ist Association . Dadurch werden uns ähnliche Produkte angezeigt, wenn wir in einem Artikel stöbern. Auch wenn wir an der Kasse eines Produkts sind, andere Produkte, die „normalerweise zusammen gekauft“ werden. All dies sind die Ergebnisse von Assoziationsalgorithmen, die menschliche Daten im Internet lesen und sich wiederholende Muster finden .
  4. Der Algorithmus, den wir normalerweise mit Data-Mining-Vorhersage assoziieren, ist auch einer, der am leichtesten falsch zu machen ist . Es ist auch der am häufigsten verwendete Algorithmus von Geschäftsteams, die Vorhersagen über das Kundenverhalten oder die Finanzdaten des Unternehmens in den kommenden Monaten treffen möchten .

Fazit:

Das Beste aus Daten herausholen ist möglich, sobald Sie die Daten bei sich haben. Während der Aufbau Ihres Web-Scraping-Teams möglicherweise nicht für jedes Unternehmen möglich ist und die Verwendung interner Daten für ein ehrgeiziges Data-Science-Projekt möglicherweise nicht ausreicht . Aus diesem Grund bietet Ihnen unser Team bei PromptCloud nicht nur Daten aus dem Internet, sondern eine vollwertige DaaS-Lösung, in die Sie Ihre Anforderungen eingeben und die Daten in einem Plug-and-Play-Format erhalten .