Cara terbaik untuk memaksimalkan Data Mining

Diterbitkan: 2020-02-26
Daftar Isi menunjukkan
Pengantar:
7 Cara Memaksimalkan Data Mining Sementara Beberapa Hal Yang Perlu Diingat Saat Menjalankan Proyek Data Mining:
Beberapa Teknik Data Mining Populer:
Kesimpulan:

Pengantar:

Data Mining dapat dijelaskan dengan banyak cara tetapi istilah yang paling sederhana. Ini adalah proses di mana beberapa informasi yang dapat digunakan berasal dari data mentah. Saat mendapatkan data menggunakan pengikisan web atau pengadaannya dari sumber lain akan memberi Anda banyak data. Sebagian besar tidak datang dalam format yang dapat digunakan dan tim bisnis Anda tidak akan mendapat manfaat dari data mentah. Oleh karena itu, data perlu dibersihkan, diproses, dan kemudian algoritma yang berbeda perlu dijalankan. Untuk mengekstrak berbagai jenis informasi bisnis.

7 Cara Memaksimalkan Data Mining Sementara Beberapa Hal Yang Perlu Diingat Saat Menjalankan Proyek Data Mining:

Ada langkah-langkah tertentu yang perlu diikuti seseorang bahkan sebelum memulainya untuk memecahkan pernyataan masalah tertentu .
  1. Dapatkan pernyataan masalah Anda terlebih dahulu. Orang mungkin berpikir bahwa Anda memulai dengan data. Tidak. Anda mulai dengan masalah. Apakah masalah Anda mempertahankan pelanggan dan apakah Anda ingin memahami pada titik mana mereka meninggalkan kereta ? Atau apakah Anda ingin memahami apakah klik organik terlalu rendah? Pernyataan masalah seperti itu memberi Anda gagasan yang jelas tentang apa yang harus dicari dalam data Anda. Sangat ambisius untuk memulai dengan data Anda, dan kemudian mencoba menemukan masalah apa yang dapat membantu Anda selesaikan. Tetapi proses sebaliknya ini mungkin menjadi bumerang dan Anda mungkin tidak akan menemukan solusi atau masalahnya . Untuk memastikan bahwa proyek penambangan data Anda berhasil, yang terbaik adalah mengambil proyek yang akan memengaruhi bisnis .
  2. Dengan cara ini Anda dapat melakukan uji coba setelah hasil Anda keluar dan kemudian terus melakukan sedikit penyesuaian pada model. Dan mesin prediktif yang paling sesuai dengan pernyataan masalah. Juga dimulai dengan data tanpa pernyataan masalah menghasilkan jumlah waktu yang lebih tinggi yang dihabiskan hanya untuk eksplorasi data, tanpa berfokus pada masalah bisnis yang dapat Anda selesaikan . Menggunakan satu sumber data bukanlah ide yang bagus jika Anda ingin proyek penambangan data Anda memiliki kesalahan minimal. Sebagai gantinya, Anda harus menggunakan data dari banyak sumber, sehingga Anda dapat mencakup lebih banyak dasar, dan agar Anda dapat menggunakan data dari satu sumber untuk mengonfirmasi yang lain . Katakanlah Anda sedang mempelajari perilaku pelanggan saat menambahkan item ke troli. Penting untuk mencakup orang-orang dari berbagai tempat, latar belakang ekonomi, usia, jenis kelamin, dan banyak lagi . Meninggalkan salah satu kelompok dapat membuat studi miring dan memberi Anda model yang bias. Karenanya, Anda mungkin perlu mendapatkan data dari situs eCommerce yang berbeda.
  3. Ketika perusahaan ingin mulai menggunakan data, biasanya mereka melihat ke dalam untuk menggunakan data yang sudah tersimpan di sistem internal dan tergeletak tidak terpakai . Meskipun menggunakan data ini untuk mengerjakan proyek mungkin tampak menarik, hanya menggunakan data internal akan mengikat Anda ke kumpulan data yang sangat kecil . Direkomendasikan agar Anda mendapatkan data dari sumber eksternal dan terverifikasi yang dapat Anda masukkan ke dalam proyek Anda untuk meningkatkan model Anda .
  4. Sebuah strategi sampling adalah suatu keharusan. Anda perlu memastikan bahwa Anda memiliki set pelatihan dan pengujian yang terpisah, dan kedua set tersebut perlu diacak agar model Anda tidak bias . Selalu memiliki set ketidaksepakatan ekstra untuk cadangan. Saat Anda terus melatih model Anda pada data baru, Anda perlu mengujinya pada kumpulan ketidaksepakatan untuk memastikan bahwa model tersebut tidak menjadi bias atau miring .
  5. Waktu yang dihabiskan untuk berbagai tugas sebelum membangun model akhir Anda. Data perlu dibersihkan, banyak algoritme memerlukan pengujian untuk menemukan mana yang paling cocok dengan data yang ada . Melempar data dari sumber yang berbeda bersama-sama dan kemudian menguji banyak model. Ini dapat membantu Anda dalam mengidentifikasi model terbaik. Mungkin perlu waktu tetapi penting untuk memastikan bahwa prediksi masa depan yang dibuat dengan menggunakan proyek data mining mendekati nilai sebenarnya . Melewatkan bagian ini mungkin berarti Anda kehilangan wawasan penting. Tersembunyi dalam data Anda yang memungkinkan Anda membuat keputusan yang lebih baik tentang langkah-langkah mendatang dalam proyek Anda.
  6. Pastikan model Anda dilatih saat bepergian. Meskipun Anda dapat membuat model dan membiarkannya, proyek penambangan data biasanya merupakan sistem langsung, di mana model terus belajar dari umpan data yang lebih baru . Ini membantu menjaga model diperbarui dengan data baru dan menghindari bias.
  7. Membangun proyek data mining yang ambisius tidak akan masuk akal. Kecuali Anda dapat memamerkan temuan Anda kepada tim bisnis atau dunia luar. Untuk ini, Anda perlu mengubah informasi yang dapat digunakan yang diekstraksi menjadi format yang dapat dibaca dan mudah dipahami . Selain itu, proyek data mining tidak boleh berakhir hanya sebagai proyek R&D yang dihentikan setelah berbulan-bulan tidak aktif. Mereka harus segera diterapkan pada sistem langsung. Ini dapat menguntungkan bisnis dan Anda dapat memahami kekurangannya dan terus meningkatkan .

Beberapa Teknik Data Mining Populer:

Sementara kami menyebutkan bagaimana seseorang harus melakukan proyek data mining . Penting untuk diketahui bahwa banyak teknik penambangan data yang diterapkan pada data Anda untuk mengekstrak berbagai jenis informasi .

  1. Pengenalan pola adalah salah satu teknik paling awal dan paling banyak digunakan. Apakah orang-orang dari rumah tangga perkotaan menghabiskan lebih banyak untuk elektronik? Dalam hal ini, Anda mungkin perlu memastikan perangkat elektronik tersedia di gudang perkotaan. Pola-pola tersebut dan kesimpulan yang dihasilkannya memerlukan analisis dan penerapan agar perusahaan dapat meningkatkan keuntungannya sekaligus menjadi lebih efisien . Anda juga dapat menemukan pola lain yang tersembunyi dalam data yang dapat Anda gunakan untuk mengurangi biaya Anda. Misalnya, mungkin ada waktu tertentu dalam sehari ketika situs web Anda mungkin melihat lonjakan lalu lintas. Jika Anda menemukan pola ini dalam data, Anda dapat meningkatkan kapasitas server Anda selama waktu itu dan menguranginya untuk sisa hari itu . Dengan cara ini Anda akan menghemat banyak uang.
  2. Klasifikasi solusi algoritmik umum lainnya yang digunakan pada kumpulan data besar. Biasanya, digunakan untuk mengelompokkan kumpulan data. Misalnya, jika Anda memiliki kumpulan data dengan sejuta data pengguna, dan Anda ingin mengurutkannya berdasarkan seberapa sering mereka bertransaksi online . Anda akan mengklasifikasikannya di bawah, sedang, dan tinggi.
  3. Algoritme lain yang biasanya digunakan di mesin pemberi rekomendasi (baik di Amazon atau Netflix) adalah association . Menggunakannya, produk serupa diperlihatkan kepada kami, saat kami menjelajahi suatu item. Juga jika kita berada pada tahap checkout suatu produk, produk lain yang “biasanya dibeli bersama”. Semua ini adalah hasil dari algoritma asosiasi yang membaca data manusia di internet dan menemukan pola yang berulang .
  4. Algoritma yang biasanya kita kaitkan dengan data mining-prediksi, juga merupakan salah satu yang paling mudah salah . Ini juga merupakan algoritme yang paling banyak digunakan oleh tim bisnis, yang ingin membuat prediksi perilaku pelanggan atau keuangan perusahaan dalam beberapa bulan mendatang .

Kesimpulan:

Memaksimalkan data dapat dilakukan setelah Anda membawa data tersebut. Meskipun membangun tim scraping web Anda mungkin tidak dapat dilakukan untuk setiap perusahaan, dan menggunakan data internal mungkin tidak cukup untuk proyek ilmu data yang ambisius . Itulah alasan mengapa tim kami di PromptCloud , tidak hanya menawarkan data yang diambil dari web tetapi juga solusi DaaS lengkap, di mana Anda memasukkan kebutuhan Anda dan mendapatkan data dalam format plug and play .