A melhor maneira de aproveitar ao máximo a mineração de dados

Publicados: 2020-02-26
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Introdução:
7 maneiras de aproveitar ao máximo a mineração de dados, mantendo algumas coisas em mente ao executar um projeto de mineração de dados:
Algumas técnicas populares de mineração de dados:
Conclusão:

Introdução:

A mineração de dados pode ser descrita de várias maneiras, mas nos termos mais simples. É o processo no qual algumas informações utilizáveis ​​são derivadas de dados brutos. Ao obter dados usando a raspagem da web ou adquiri-los de outras fontes, você obterá uma tonelada de dados. A maior parte não vem em um formato utilizável e sua equipe de negócios não se beneficiaria dos dados brutos. Portanto, os dados precisam de limpeza, processamento e, em seguida, diferentes algoritmos precisam ser executados. Para extrair diferentes tipos de informações comerciais.

7 maneiras de aproveitar ao máximo a mineração de dados , mantendo algumas coisas em mente ao executar um projeto de mineração de dados:

Existem certos passos que é preciso seguir antes mesmo de começar com ele para resolver uma declaração de problema específico .
  1. Obtenha sua declaração do problema primeiro. As pessoas podem pensar que você começa com os dados. Não. Você começa com um problema. O seu problema é reter o cliente e você quer entender em que momento ele está abandonando o carrinho ? Ou você quer entender se os hits orgânicos são muito baixos? Essas declarações de problemas fornecem uma ideia clara sobre o que procurar em seus dados. É ambicioso começar com seus dados e depois tentar descobrir quais problemas eles podem ajudá-lo a resolver. Mas esse processo inverso pode sair pela culatra e você pode acabar não encontrando a solução ou o problema . Para garantir que seu projeto de mineração de dados seja um sucesso, é melhor assumir projetos que afetarão os negócios .
  2. Dessa forma, você pode fazer um teste assim que seus resultados saírem e continuar fazendo pequenos ajustes nos modelos. E mecanismos preditivos para melhor atender à declaração do problema. Também começar com os dados sem uma declaração de problema resulta em uma quantidade maior de tempo gasto apenas na exploração de dados, sem focar em um problema de negócios que você possa resolver . Usar uma única fonte de dados não é uma boa ideia se você deseja que seu projeto de mineração de dados tenha erros mínimos. Em vez disso, você deve usar dados de várias fontes, para poder cobrir mais terreno e para poder usar dados de uma fonte para confirmar outra . Digamos que você esteja estudando o comportamento do cliente ao adicionar itens ao carrinho. É importante abranger pessoas de diferentes lugares, origens econômicas, idades, sexo e muito mais . Deixar de fora um único grupo pode tornar o estudo distorcido e fornecer um modelo tendencioso. Portanto, pode ser necessário obter dados de diferentes sites de comércio eletrônico.
  3. Quando as empresas querem começar a usar dados, geralmente olham para dentro para usar dados que já estão armazenados em sistemas internos e sem uso . Embora usar esses dados para trabalhar em um projeto possa parecer atraente, usar apenas dados internos vinculará você a um conjunto de dados muito pequeno . Recomendado que você obtenha dados de fontes externas e verificadas que você possa incorporar em seu projeto para melhorar seu modelo .
  4. Uma estratégia de amostragem é uma obrigação. Você precisa ter certeza de que tem conjuntos de treinamento e teste separados, e ambos os conjuntos precisam ser randomizados para que seu modelo não seja tendencioso . Sempre tenha um conjunto de retenção extra para backup. Ao continuar treinando seu modelo em novos dados, você precisa testá-lo no conjunto de validação para garantir que ele não tenha sido enviesado ou distorcido .
  5. Tempo gasto em uma ampla variedade de tarefas antes de construir seu modelo final. Os dados precisam de limpeza, muitos algoritmos precisam de testes para descobrir qual deles funciona melhor com os dados presentes . Juntando dados de diferentes fontes e testando vários modelos. Isso pode ajudá-lo a identificar o melhor modelo. Pode levar tempo, mas é importante garantir que as previsões futuras feitas com o projeto de mineração de dados estejam próximas dos valores reais . Pular essas partes pode significar que você está perdendo informações importantes. Escondido em seus dados que podem permitir que você tome melhores decisões sobre as etapas futuras do seu projeto.
  6. Certifique-se de que seu modelo seja treinado em movimento. Embora você possa criar um modelo e deixá-lo em paz, os projetos de mineração de dados geralmente são sistemas ativos, nos quais o modelo continua aprendendo com os feeds de dados mais recentes . Isso ajuda a manter o modelo atualizado com novos dados e evita o viés.
  7. Construir um projeto ambicioso de mineração de dados não faria muito sentido. A menos que você possa mostrar suas descobertas para a equipe de negócios ou para o mundo exterior. Para isso, você precisa converter as informações utilizáveis ​​extraídas em um formato legível e fácil de entender . Além disso, os projetos de mineração de dados não devem acabar apenas como projetos de P&D que são retirados após meses de inatividade. Eles devem ser implantados imediatamente em sistemas ativos. Isso pode beneficiar o negócio e você pode entender suas deficiências e continuar melhorando .

Algumas técnicas populares de mineração de dados:

Enquanto mencionamos como se deve realizar um projeto de mineração de dados . É importante saber que muitas técnicas de mineração de dados são aplicadas aos seus dados para extrair diferentes tipos de informações .

  1. O reconhecimento de padrões é uma das técnicas mais antigas e mais utilizadas. As pessoas de famílias urbanas gastam mais em eletrônicos? Nesse caso, talvez seja necessário garantir que os aparelhos eletrônicos sejam armazenados em armazéns urbanos. Tais padrões e suas inferências resultantes precisam de análise e aplicação para que as empresas possam aumentar seus lucros e se tornarem mais eficientes . Você também pode encontrar outros padrões ocultos nos dados que podem ser usados ​​para reduzir seus custos. Por exemplo, pode haver uma hora específica do dia em que seu site pode ver um pico de tráfego. Se você encontrar esse padrão nos dados, poderá aumentar a capacidade do servidor durante esse período e reduzi-la pelo resto do dia . Assim você economizaria muito dinheiro.
  2. Classificação outra solução algorítmica comum usada em grandes conjuntos de dados. Normalmente, usado para agrupar conjuntos de dados. Por exemplo, se você tiver um conjunto de dados com um milhão de dados de usuário e quiser classificá-los com base na frequência com que fazem transações on-line . Você os classificaria em baixo, médio e alto.
  3. Outro algoritmo que costuma ser usado em mecanismos de recomendação (seja na Amazon ou Netflix) é a associação . Usando-o, produtos semelhantes nos são mostrados, quando estamos navegando em um item. Além disso, se estivermos na etapa de checkout de um produto, outros produtos que “geralmente são comprados juntos”. Todos esses são resultados de algoritmos de associação que lêem dados humanos na internet e encontram padrões repetidos .
  4. O algoritmo que geralmente associamos à previsão de mineração de dados também é o mais fácil de errar . É também o algoritmo mais utilizado pelas equipes de negócios, que desejam fazer previsões de comportamento dos clientes ou das finanças da empresa nos próximos meses .

Conclusão:

Aproveitar ao máximo os dados é possível quando você tem os dados com você. Embora construir sua equipe de web scraping possa não ser possível para todas as empresas, o uso de dados internos pode não ser suficiente para um projeto ambicioso de ciência de dados . Essa é a razão pela qual nossa equipe da PromptCloud não oferece apenas dados extraídos da web, mas uma solução DaaS completa, na qual você alimenta seus requisitos e obtém os dados em um formato plug and play .