Co to jest eksploracja danych i jak firmy wykorzystują różne techniki eksploracji danych?

Musiałeś dużo słyszeć o eksploracji danych i uczeniu maszynowym w Internecie, w trendach rynkowych i gazetach, ale bardzo niewiele osób wie, czym dokładnie jest eksploracja danych. Zalewają nas dane. To tak, jakbyśmy mieli tyle danych, a nie posiadamy wiedzy, ponieważ większość z nas bardzo źle rozumie eksplorację danych.

Jeśli zajmujesz się wydobyciem złota lub węgla, w rzeczywistości kopiesz złoto lub węgiel, podczas gdy w eksploracji danych nie kopiesz danych, ale wiedzę i spostrzeżenia w nich zawarte. Posiadamy znaczną ilość informacji i danych, które mogą zapewnić system wspomagania decyzji oraz przydatne informacje na temat wzorców i zachowań, aby ludzie mogli z niego korzystać.

Obecnie dostępna jest ogromna ilość danych, a statystyki pokazują, że dane wytworzone w ciągu ostatnich dwóch lat to więcej niż całkowita ilość danych wytworzonych w całym ubiegłym stuleciu. Skąd więc pochodzą te dane? Dane te pochodzą z różnych platform, z którymi jesteś połączony, takich jak platformy mediów społecznościowych, e-maile, przeglądarki internetowe, platformy e-commerce i prawie wszystko, z czego korzystasz na co dzień. Logujesz się na platformach społecznościowych, takich jak Facebook, Instagram, Twitter itp. i korzystasz z Internetu do różnych celów, co generuje ogromną ilość danych, które odzwierciedlają Twój sposób myślenia.

Umieszczasz swoje opinie na temat trendów, czytasz na różne tematy, wyszukujesz różne zapytania, kupujesz coś na platformach e-commerce lub oceniasz produkt pozytywnie lub negatywnie – a to wszystko jest przechowywane w postaci danych, które zawierają dużo wiedzy o Twoich osobistych preferencjach, wyborach, upodobaniach, skłonnościach, zachowaniach zakupowych i stylu życia.

Eksploracja danych polega w zasadzie na odkrywaniu ukrytych wzorców z już dostępnych danych, które są przechowywane w postaci kopii papierowej, miękkiej lub rekordów online. Wydobywanie wiedzy z tych danych może sprawić, że podejmowanie decyzji będzie skuteczne dla firmy, rządu lub dla Ciebie.

W tym artykule omówimy wielowymiarowe aspekty eksploracji danych, takie jak rodzaj danych, które można eksplorować, jaki rodzaj wzorca można eksplorować, jakie są różne techniki eksploracji danych i jakie są główne koncepcje eksploracji danych, które każdy powinien wiedzieć.

Ewolucja eksploracji danych i nauki

Aby zrozumieć, jak eksploracja danych ewoluowała na przestrzeni czasu, należy przyjrzeć się ewolucji nauki. Przed rokiem 1600 mieliśmy naukę empiryczną. Od 1600 do 1950 rozmawialiśmy o nauce teoretycznej, w której opiniowaliśmy wiele teorii, praw i modeli, później opracowaliśmy zupełnie inny wzorzec badań naukowych, co nazywamy nauką obliczeniową. Teraz obliczamy wzorce, obliczamy dane i dostarczamy modele oparte na wiedzy wydobytej z ogromnych pul danych.

Około 1990 weszliśmy w erę nauki o danych, kiedy zaczęliśmy zagłębiać się w eksplorację danych i hurtownie danych z zamiarem śledzenia zachowań ludzi. Otrzymaliśmy mnóstwo informacji i napłynęło wiele danych, co doprowadziło do poważnego pytania, czy możemy wykorzystać tę ogromną ilość danych do poprawy produktywności i wprowadzania innowacji w nowych teoriach i nauce?

Rosnąca siła informatyki stymulowała proces gromadzenia i przechowywania danych dzięki mocy automatycznego przetwarzania danych, sieci neuronowych, klastrów, potężnych algorytmów, drzew decyzyjnych i innych odkryć. W 1990 roku termin „eksploracja danych” został po raz pierwszy ukuty w społeczności baz danych, a następnie społeczności finansowe, firmy i detaliści zaczęli wykorzystywać techniki eksploracji danych do analizowania wzorców i prognozowania trendów w celu poprawy sprzedaży i przewidywania popytu klientów.

Czym dokładnie jest eksploracja danych

Jeśli kiedykolwiek szukałeś złota, wiesz, że znalezienie nawet małego samorodka zajmuje dużo czasu i wysiłku. Szacuje się, że aby wydobyć wystarczającą ilość złota do wykonania jednego złotego pierścionka, trzeba by przesortować około dwudziestu sześciu ton skały i innych rzeczy. To dużo do przesiania. To samo dzieje się, gdy jakaś firma lub indywidualna kopalnia danych, różnica polega na tym, że zamiast złota otrzymujemy insighty, a proces panningu odbywa się za pomocą algorytmów.

Organizacje przechowują, przetwarzają i analizują dane częściej niż kiedykolwiek w historii, a tendencja ta będzie nadal rosnąć. Pojęcie eksploracji danych zyskuje na popularności w sferze handlu, działalności biznesowej i ogólnie, ale jest to rodzaj błędnie rozumianego lub niezrozumianego tematu.

Eksploracja danych to w zasadzie odkrywanie wiedzy na podstawie już dostępnych danych. Zwykle ta wiedza nie jest trywialna, ale kiedy patrzysz na wzorce, wiesz, jak określony zestaw danych może być analizowany i interpretowany w wiedzę, spostrzeżenia i przewidywania wzorców.

Eksploracja danych to proces wydobywania cennych informacji z dużych zbiorów danych, który jest wykorzystywany w różnych branżach, od marketingu po opiekę zdrowotną. Może też pomóc firmom w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji. Zasadniczo chodzi o przetwarzanie danych i identyfikowanie wzorców i trendów w tych informacjach. A kiedy myślimy o ewolucji takich rzeczy jak hurtownie danych i kiedy myślimy o takich rzeczach jak sama ilość danych, big data.

Obecnie wszystko, co mamy, to dane, które z każdą mijającą minutą stają się coraz potężniejsze i obfitsze. Za każdym razem, gdy przesuwasz kartę spożywczą, gdy próbujesz uzyskać zniżkę na zakup dowolnych produktów, przy większości transakcji, które wykonujesz, do bazy danych pobierane są jakieś dane.

Dane wciąż rosną, na przykład platformy społecznościowe, takie jak LinkedIn, Twitter i Facebook, rosną wykładniczo i mamy ogromną ilość danych, aby opisać ludzi, co robią, co lubią, kim są, kiedy są poza domem , kupując lub robiąc cokolwiek. Istnieje gromadzenie i przechwytywanie danych, a sposobem na wydobycie strategicznych informacji z tych danych jest eksploracja danych.

Eksploracja danych to włączenie metod ilościowych lub metod matematycznych, które mogą obejmować równania, algorytmy i metodologie, takie jak tradycyjna regresja logistyczna, segmentacja sieci neuronowych, klasyfikacja lub grupowanie.

Eksploracja danych ma zastosowanie w różnych sektorach przemysłu. Dzięki tym technikom każda organizacja może analizować eksplorację danych i wyodrębniać przydatne informacje w celu dostrojenia swoich procesów oraz zwiększenia produktywności i wydajności.

Techniki eksploracji danych gwałtownie przyspieszyły w ciągu ostatnich kilku dekad. Musimy przetworzyć tak wiele tych danych i przekształcić je w przydatną wiedzę.

Dlaczego eksploracja danych jest ważna

Eksploracja danych może pomóc w przewidywaniu przyszłych trendów. Analizując dane z przeszłości, możesz stworzyć obraz tego, jak sprawy mogą się rozwijać w przyszłości. Eksploracja danych może również pomóc w zidentyfikowaniu relacji między różnymi fragmentami danych, których wcześniej nie widziałeś.

Na przykład możesz zauważyć, że istnieje korelacja między ilością czasu, jaką ktoś spędza w Twojej witrynie, a prawdopodobieństwem dokonania przez niego zakupu.

Jakie są różne etapy eksploracji danych

• Krok pierwszy: Najpierw musisz ustalić cele. W tym miejscu naukowcy zajmujący się danymi i interesariusze biznesowi współpracują ze sobą, aby zdefiniować problem biznesowy, który zostanie zastosowany do eksploracji danych.
• Krok drugi: Po zdefiniowaniu problemu ze zdefiniowanym zakresem przechodzimy do kroku drugiego, czyli przygotowania danych. To określa, który zestaw danych pomoże odpowiedzieć na te istotne pytania dla firmy, które ustawiliśmy w kroku pierwszym. Teraz jest tu coś więcej niż tylko identyfikacja danych. Musimy go również wyczyścić, usuwając wszelkie szumy, takie jak duplikaty, brakujące wartości i wartości odstające.
• Krok trzeci: W trzecim etapie skupiamy się na zastosowaniu danych za pomocą algorytmów eksploracji danych. Szukamy tutaj interesujących relacji danych i zastosowania technik uczenia głębokiego.
• Krok czwarty: Wreszcie, krok czwarty to ocena wyników. Tak naprawdę jest to interpretacja wyników, które są ważne, nowatorskie, użyteczne i zrozumiałe.

Różne techniki eksploracji danych

Porozmawiajmy tutaj o niektórych z tych technik eksploracji danych, które składają się na etap trzeci (zastosowanie danych w szczególności za pomocą algorytmów eksploracji danych). Eksploracja danych to połączenie różnych algorytmów i narzędzi do agregacji danych w celu podsumowania dużych pul danych w przydatne i użyteczne informacje. Istnieje wiele technik i metod, które są wykorzystywane w eksploracji danych, oto niektóre z najpopularniejszych:

Stowarzyszenie: Jest to rodzaj najprostszej techniki eksploracji danych. Powiązanie jest oparte na regułach i jest metodą znajdowania relacji między zmiennymi w danym zbiorze danych. Tworzysz prostą korelację między dwoma lub większą liczbą elementów, często tego samego typu, aby zidentyfikować wzorce.

Na przykład, śledząc nawyki zakupowe ludzi, możesz stwierdzić, że klient zawsze kupuje śmietankę, a potem zwykle kupuje truskawki. Dlatego możesz zasugerować, że następnym razem, gdy będą kupować truskawki, mogą również chcieć kupić krem.

Klasyfikacja: Wszystko, co robi klasyfikacja, polega na budowaniu idei typu klienta lub typu przedmiotu lub typu przedmiotu poprzez opisanie wielu atrybutów w celu zidentyfikowania konkretnej klasy.

Na przykład możesz łatwo sklasyfikować samochody na różne typy, takie jak sedany, 4×4 i kabriolety, i możesz to zrobić, identyfikując różne atrybuty, takie jak liczba siedzeń lub kształt samochodu. Następnie, mając nowy samochód, możesz zastosować go do konkretnej klasy, porównując atrybuty z naszą znaną definicją.

Grupowanie: Inną przydatną techniką jest grupowanie. Teraz klastrowanie umożliwia grupowanie pojedynczych elementów danych w celu utworzenia struktury. Korelowanie instancji danych z innymi przykładami, dzięki czemu można zobaczyć, gdzie podobieństwa i zakresy się zgadzają.

Sieci neuronowe: Istnieje wiele technik głębokiego uczenia wykorzystujących sztuczne sieci neuronowe, które możemy wykorzystać do tworzenia takich rzeczy, jak prognozy. Analizując przeszłe wydarzenia lub przeszłe instancje, możesz przewidzieć wydarzenie. Jeśli dane wejściowe są oznaczone etykietą, można zastosować regresję w celu przewidzenia prawdopodobieństwa określonego przypisania. Jeśli zestaw danych nie jest oznaczony, poszczególne punkty danych i zestaw treningowy są porównywane ze sobą w celu wykrycia podstawowych podobieństw — grupując je w oparciu o te wspólne cechy.

Zobaczysz również takie rzeczy, jak drzewa decyzyjne i algorytmy K Nearest Neighbor lub KNN, które są tutaj używane. Jedną z najważniejszych rzeczy do zapamiętania jest to, że techniki eksploracji danych nie są rozwiązaniem uniwersalnym, a różne techniki są mniej lub bardziej skuteczne w zależności od danych — pytań biznesowych i tego, co próbujesz osiągnąć .

Często zdarza się, że metoda prób i błędów będzie dla Ciebie najlepsza. Tak więc eksploracja danych łączy interesariuszy biznesowych i analityków danych w całym tym procesie. A jeśli zrobisz to dobrze, możesz znaleźć złote spostrzeżenia, które mogą być przełomowe dla firmy.