Il modo migliore per sfruttare al meglio il Data Mining

Pubblicato: 2020-02-26
Mostra il sommario
Introduzione:
7 modi per ottenere il massimo dal data mining tenendo presenti alcune cose mentre si esegue un progetto di data mining:
Alcune tecniche di data mining popolari:
Conclusione:

Introduzione:

Il data mining può essere descritto in molti modi, ma nei termini più semplici. È il processo in cui alcune informazioni utilizzabili derivano da dati grezzi. Durante l'acquisizione di dati utilizzando il web scraping o l'acquisizione da altre fonti, otterrai un sacco di dati. La maggior parte di essi non è disponibile in un formato utilizzabile e il tuo team aziendale non trarrà vantaggio dai dati grezzi. Pertanto, i dati devono essere puliti, elaborati e quindi devono essere eseguiti diversi algoritmi. Per estrarre diversi tipi di informazioni aziendali.

7 modi per ottenere il massimo dal data mining tenendo presenti alcune cose mentre si esegue un progetto di data mining:

Ci sono alcuni passaggi che è necessario seguire anche prima di iniziare con esso per risolvere una specifica affermazione del problema .
  1. Ottieni prima la tua dichiarazione del problema. La gente potrebbe pensare che inizi con i dati. No. Inizi con un problema. Il tuo problema è fidelizzare il cliente e vuoi capire a che punto stanno abbandonando il carrello ? Oppure vuoi capire se gli hit organici sono troppo bassi? Tali dichiarazioni di problemi ti danno un'idea chiara su cosa cercare nei tuoi dati. È ambizioso iniziare con i tuoi dati e poi cercare di trovare quali problemi possono aiutarti a risolvere. Ma questo processo inverso potrebbe ritorcersi contro e potresti finire per non trovare né la soluzione né il problema . Per assicurarti che il tuo progetto di data mining abbia successo, è meglio intraprendere progetti che influenzeranno l'azienda .
  2. In questo modo puoi eseguire una prova una volta che i risultati sono stati pubblicati e quindi continuare ad apportare piccole modifiche ai modelli. E motori predittivi per adattarsi al meglio all'affermazione del problema. Inoltre, iniziare con i dati senza una dichiarazione del problema comporta una maggiore quantità di tempo speso solo per l'esplorazione dei dati, senza concentrarsi su un problema aziendale che è possibile risolvere . L'utilizzo di una singola origine dati non è una buona idea se si desidera che il progetto di data mining abbia errori minimi. Dovresti invece utilizzare i dati provenienti da molte fonti, in modo da poter coprire più terreno e in modo da poter utilizzare i dati di una fonte per confermarne un'altra . Supponiamo che tu stia studiando il comportamento dei clienti quando aggiungi articoli al carrello. È importante coprire persone di luoghi, background economici, età, sesso e altro ancora diversi . Tralasciare un singolo gruppo può rendere lo studio distorto e darti un modello distorto. Pertanto, potrebbe essere necessario ottenere dati da diversi siti di e-commerce.
  3. Quando le aziende vogliono iniziare a utilizzare i dati, di solito guardano all'interno per utilizzare i dati che sono già archiviati nei sistemi interni e giacciono inutilizzati . Sebbene l'utilizzo di questi dati per lavorare su un progetto possa sembrare interessante, l'utilizzo solo di dati interni ti collegherà a un set di dati molto piccolo . Ti consigliamo di ottenere dati da fonti esterne verificate che puoi incorporare nel tuo progetto per migliorare il tuo modello .
  4. Una strategia di campionamento è d'obbligo. Devi assicurarti di avere set di training e test separati ed entrambi i set devono essere randomizzati in modo che il tuo modello non venga distorto . Tieni sempre un blocco aggiuntivo impostato per il backup. Quando continui ad addestrare il tuo modello su nuovi dati, devi testarlo sul set di controllo per assicurarti che non sia stato distorto o distorto .
  5. Tempo dedicato a un'ampia varietà di attività prima di costruire il modello finale. I dati devono essere puliti, molti algoritmi necessitano di test per trovare quello che funziona meglio con i dati presenti . Mettere insieme dati da diverse fonti e quindi testare molti modelli. Questo può aiutarti a identificare il modello migliore. Potrebbe volerci del tempo, ma è importante assicurarsi che le previsioni future fatte utilizzando il progetto di data mining siano vicine ai valori reali . Saltare queste parti può significare che ti stai perdendo informazioni importanti. Nascosti nei tuoi dati che potrebbero consentirti di prendere decisioni migliori sui passaggi futuri del tuo progetto.
  6. Assicurati che il tuo modello venga addestrato in movimento. Sebbene tu possa creare un modello e lasciarlo essere, i progetti di data mining sono generalmente sistemi attivi, in cui il modello continua ad apprendere dai feed di dati più recenti . Questo aiuta a mantenere il modello aggiornato con nuovi dati ed evita distorsioni.
  7. Costruire un ambizioso progetto di data mining non avrebbe molto senso. A meno che tu non possa mostrare i tuoi risultati al team aziendale o al mondo esterno. Per questo, è necessario convertire le informazioni utilizzabili estratte in un formato leggibile e di facile comprensione . Inoltre, i progetti di data mining non dovrebbero finire solo come progetti di ricerca e sviluppo che vengono rimossi dopo mesi di inattività. Dovrebbero essere implementati immediatamente su sistemi live. Questo può avvantaggiare l'azienda e puoi capire le sue carenze e continuare a migliorare .

Alcune tecniche di data mining popolari:

Mentre abbiamo menzionato come si dovrebbe intraprendere un progetto di data mining . È importante sapere che molte tecniche di data mining sono state applicate ai tuoi dati per estrarre diversi tipi di informazioni .

  1. Il riconoscimento del modello è una delle prime e più utilizzate tecniche. Le persone delle famiglie urbane spendono di più per l'elettronica? In tal caso, potrebbe essere necessario assicurarsi che i gadget elettronici siano immagazzinati nei magazzini urbani. Tali modelli e le relative inferenze che ne derivano necessitano di analisi e applicazioni in modo che le aziende possano aumentare i propri profitti diventando più efficienti . Puoi anche trovare altri modelli nascosti nei dati che puoi utilizzare per ridurre i costi. Ad esempio, può esserci un'ora specifica della giornata in cui il tuo sito web potrebbe registrare un picco di traffico. Se trovi questo schema nei dati, puoi aumentare la capacità del tuo server durante quel periodo e ridurla per il resto della giornata . In questo modo risparmieresti un sacco di soldi.
  2. Classificazione un'altra soluzione algoritmica comune utilizzata su set di dati di grandi dimensioni. Di solito, utilizzato per raggruppare insiemi di dati. Ad esempio, se disponi di un set di dati con un milione di dati utente e desideri ordinarli in base alla frequenza con cui effettuano transazioni online . Li classificheresti sotto-basso, medio e alto.
  3. Un altro algoritmo che viene solitamente utilizzato nei motori di raccomandazione (sia su Amazon che su Netflix) è l'associazione . Usandolo, prodotti simili ci vengono mostrati durante la navigazione di un articolo. Anche se siamo in fase di checkout di un prodotto, altri prodotti che solitamente vengono “acquistati insieme”. Tutti questi sono i risultati di algoritmi di associazione che leggono dati umani su Internet e trovano schemi ripetitivi .
  4. L'algoritmo che di solito associamo alla previsione del data mining è anche quello che è più facile sbagliare . È anche l'algoritmo più utilizzato dai team aziendali, che vogliono fare previsioni sui comportamenti dei clienti o sui dati finanziari dell'azienda nei prossimi mesi .

Conclusione:

Sfruttare al meglio i dati è possibile una volta che hai i dati con te. Sebbene la creazione del tuo team di web scraping potrebbe non essere possibile per tutte le aziende e l'utilizzo dei dati interni potrebbe non essere sufficiente per un ambizioso progetto di data science . Questo è il motivo per cui il nostro team di PromptCloud ti offre non solo i dati prelevati dal Web, ma una soluzione DaaS completa, in cui inserisci le tue esigenze e ottieni i dati in un formato plug and play .