Najlepszy sposób na maksymalne wykorzystanie Data Mining

Opublikowany: 2020-02-26
Spis treści pokaż
Wstęp:
7 sposobów na maksymalne wykorzystanie eksploracji danych, pamiętając o pewnych rzeczach podczas prowadzenia projektu eksploracji danych:
Niektóre popularne techniki eksploracji danych:
Wniosek:

Wstęp:

Data Mining można opisać na wiele sposobów, ale najprostszymi terminami. Jest to proces, w którym pewne użyteczne informacje pochodzą z surowych danych. Podczas pobierania danych za pomocą skrobania sieci lub pozyskiwania ich z innych źródeł otrzymasz mnóstwo danych. Większość z nich nie ma użytecznego formatu, a Twój zespół biznesowy nie skorzystałby na surowych danych. Dlatego dane wymagają czyszczenia, przetwarzania, a następnie muszą działać różne algorytmy. Aby wyodrębnić różne rodzaje informacji biznesowych.

7 sposobów na maksymalne wykorzystanie eksploracji danych, pamiętając o pewnych rzeczach podczas prowadzenia projektu eksploracji danych:

Istnieją pewne kroki, które należy wykonać jeszcze przed rozpoczęciem rozwiązywania konkretnego problemu .
  1. Najpierw zdobądź opis problemu. Ludzie mogą pomyśleć, że zaczynasz od danych. Nie. Zaczynasz od problemu. Czy masz problem z utrzymaniem klienta i chcesz zrozumieć, w którym momencie porzuca koszyk ? A może chcesz zrozumieć, czy hity organiczne są zbyt niskie? Takie stwierdzenia dotyczące problemów dają jasny obraz tego, czego szukać w swoich danych. Rozpoczęcie od swoich danych jest ambitne, a następnie spróbuj znaleźć problemy, które mogą Ci pomóc w rozwiązaniu. Ale ten odwrotny proces może się odwrócić i możesz nie znaleźć ani rozwiązania, ani problemu . Aby mieć pewność, że Twój projekt data mining zakończy się sukcesem, najlepiej podjąć się projektów, które wpłyną na biznes .
  2. W ten sposób możesz przeprowadzić próbę, gdy wyniki są już dostępne, a następnie wprowadzać drobne poprawki do modeli. Oraz silniki predykcyjne, które najlepiej pasują do opisu problemu. Ponadto rozpoczęcie od danych bez opisu problemu skutkuje większą ilością czasu poświęcanego tylko na eksplorację danych, bez skupiania się na problemie biznesowym, który można rozwiązać . Korzystanie z jednego źródła danych nie jest dobrym pomysłem, jeśli chcesz, aby projekt eksploracji danych zawierał minimalną liczbę błędów. Zamiast tego należy korzystać z danych z wielu źródeł, aby móc objąć większą część terenu i wykorzystać dane z jednego źródła do potwierdzenia innego . Załóżmy, że studiujesz zachowanie klientów podczas dodawania produktów do koszyka. Ważne jest, aby obejmować osoby z różnych miejsc, środowisk ekonomicznych, wieku, płci i nie tylko . Pominięcie jakiejkolwiek pojedynczej grupy może spowodować wypaczenie badania i dać ci tendencyjny model. Dlatego może być konieczne uzyskanie danych z różnych witryn eCommerce.
  3. Gdy firmy chcą zacząć korzystać z danych, zwykle zaglądają do środka, aby wykorzystać dane, które są już przechowywane w systemach wewnętrznych i nie są używane . Chociaż korzystanie z tych danych do pracy nad projektem może wydawać się atrakcyjne, korzystanie tylko z danych wewnętrznych wiąże się z bardzo małym zbiorem danych . Zalecamy pozyskiwanie danych z zewnętrznych, zweryfikowanych źródeł, które możesz włączyć do swojego projektu, aby ulepszyć swój model .
  4. Strategia pobierania próbek jest koniecznością. Musisz upewnić się, że masz oddzielne zestawy uczące i testujące, a oba zestawy muszą być losowane, aby Twój model nie był stronniczy . Zawsze miej dodatkowy zestaw podtrzymujący do tworzenia kopii zapasowych. Gdy trenujesz swój model na nowych danych, musisz przetestować go na zestawie wstrzymania, aby upewnić się, że nie został on przesądzony lub przekrzywiony .
  5. Czas spędzony na różnorodnych zadaniach przed zbudowaniem ostatecznego modelu. Dane wymagają oczyszczenia, wiele algorytmów wymaga przetestowania, aby znaleźć ten, który najlepiej działa z obecnymi danymi . Łączenie danych z różnych źródeł, a następnie testowanie wielu modeli. Może to pomóc w identyfikacji najlepszego modelu. Może to zająć trochę czasu, ale ważne jest, aby upewnić się, że przyszłe prognozy wykonane za pomocą projektu eksploracji danych są zbliżone do wartości rzeczywistych . Pominięcie tych części może oznaczać, że tracisz ważne informacje. Ukryte w Twoich danych, które mogą umożliwić Ci podejmowanie lepszych decyzji dotyczących przyszłych kroków w Twoim projekcie.
  6. Upewnij się, że Twój model jest szkolony w podróży. Chociaż można zbudować model i pozostawić go, projekty eksploracji danych to zazwyczaj działające systemy, w których model uczy się na podstawie nowszych źródeł danych . Pomaga to aktualizować model o nowe dane i pozwala uniknąć tendencyjności.
  7. Budowanie ambitnego projektu eksploracji danych nie miałoby większego sensu. Chyba że możesz zaprezentować swoje odkrycia zespołowi biznesowemu lub światu na zewnątrz. W tym celu należy przekonwertować wyodrębnione użyteczne informacje na czytelny i łatwy do zrozumienia format . Ponadto projekty eksploracji danych nie powinny kończyć się wyłącznie projektami badawczo-rozwojowymi, które zostaną wycofane po miesiącach bezczynności. Powinny natychmiast wdrożyć w aktywnych systemach. Może to przynieść korzyści firmie, a Ty możesz zrozumieć jej niedociągnięcia i stale się doskonalić .

Niektóre popularne techniki eksploracji danych:

Podczas gdy wspomnieliśmy, jak należy podjąć się projektu eksploracji danych . Ważne jest, aby wiedzieć, że wiele technik eksploracji danych stosuje się do danych w celu wyodrębnienia różnych rodzajów informacji .

  1. Rozpoznawanie wzorców to jedna z najwcześniejszych i najczęściej używanych technik. Czy ludzie z miejskich gospodarstw domowych wydają więcej na elektronikę? W takim przypadku może być konieczne upewnienie się, że gadżety elektroniczne są przechowywane w miejskich magazynach. Takie wzorce i wynikające z nich wnioski wymagają analizy i zastosowania, aby firmy mogły zwiększyć swoje zyski, jednocześnie stając się bardziej efektywnymi . Możesz także znaleźć inne wzorce ukryte w danych, które możesz wykorzystać do obniżenia kosztów. Na przykład może być określona pora dnia, w której Twoja witryna może odnotować gwałtowny wzrost ruchu. Jeśli znajdziesz ten wzorzec w danych, możesz w tym czasie zwiększyć wydajność serwera i zmniejszyć ją do końca dnia . W ten sposób zaoszczędzisz dużo pieniędzy.
  2. Klasyfikacja innego popularnego rozwiązania algorytmicznego stosowanego w ogromnych zbiorach danych. Zwykle używany do grupowania zestawów danych. Na przykład, jeśli masz zbiór danych zawierający milion danych użytkowników i chcesz je posortować na podstawie częstotliwości transakcji online . Sklasyfikowałbyś je poniżej-niskie, średnie i wysokie.
  3. Innym algorytmem, który jest zwykle używany w silnikach rekomendujących (czy to w Amazon, czy w Netflix) jest asocjacja . Używając go, podobne produkty są nam pokazywane, gdy przeglądamy przedmiot. Także jeśli jesteśmy na etapie kasy produktu, innych produktów, które są „zazwyczaj kupowane razem”. Wszystko to są wynikiem algorytmów asocjacyjnych, które odczytują ludzkie dane w Internecie i znajdują powtarzające się wzorce .
  4. Algorytm, który zwykle kojarzymy z eksploracją danych – przewidywaniem, również najłatwiej jest pomylić . Jest to również najczęściej używany algorytm przez zespoły biznesowe, które chcą przewidywać zachowania klientów lub finanse firmy w nadchodzących miesiącach .

Wniosek:

Maksymalne wykorzystanie danych jest możliwe, gdy masz je przy sobie. Chociaż zbudowanie zespołu zajmującego się skrobaniem stron internetowych może nie być możliwe dla każdej firmy, a wykorzystanie danych wewnętrznych może nie wystarczyć do ambitnego projektu data science . To jest powód, dla którego nasz zespół w PromptCloud oferuje nie tylko dane zeskrobane z sieci, ale także kompleksowe rozwiązanie DaaS, w którym wpisujesz swoje wymagania i otrzymujesz dane w formacie plug and play .