Ce este data mining și cum utilizează companiile diferite tehnici de data mining?

Probabil că ați auzit multe despre data mining și machine learning pe internet, în tendințele pieței și în ziare, dar foarte puțini oameni știu ce este exact data mining. Suntem înecați de date. Este ca și cum am avea atât de multe date și nu avem cunoștințe, deoarece majoritatea dintre noi înțelegem data mining într-un mod foarte greșit.

Dacă faceți exploatare a aurului sau exploatare a cărbunelui, de fapt căutați aur sau cărbune, în timp ce în mineritul de date nu căutați date, ci cunoștințele și perspectivele conținute în acestea. Avem o cantitate semnificativă de informații și date care pot oferi un sistem de sprijinire a deciziilor și câteva informații utile despre tipare și comportamente, astfel încât oamenii să le poată folosi.

O cantitate imensă de date este disponibilă acum și statisticile arată că datele produse în ultimii doi ani sunt mai mari decât cantitatea totală de date produsă în întregul secol trecut. Deci de unde vin aceste date? Aceste date provin de la diferite platforme la care sunteți conectat, cum ar fi platforme de social media, e-mailuri, browsere de internet, platforme de comerț electronic și aproape tot ceea ce utilizați în fiecare zi. Vă conectați la platforme de socializare precum Facebook, Instagram, Twitter etc. și ați folosit internetul în diferite scopuri, ceea ce generează o cantitate imensă de date care reflectă mentalitatea dvs.

Îți pui părerile despre tendințe, citești despre diferite subiecte, cauți diferite interogări, cumperi ceva de pe platforme de comerț electronic sau evaluezi un produs pozitiv sau negativ – și toate acestea sunt stocate sub formă de date care conțin multe de cunoștințe despre preferințele dvs. personale, alegerile, aprecierile-displacerile, înclinațiile, comportamentul la cumpărături și stilul de viață.

Exploatarea datelor este, practic, descoperirea tiparelor ascunse din datele deja disponibile, care sunt stocate sub formă de copie hârtie, copie software sau înregistrări online. Extragerea cunoștințelor din aceste date poate face luarea deciziilor eficientă pentru o afacere, guvern sau pentru dvs.

În acest articol, vom discuta aspectele multidimensionale ale minării de date, cum ar fi ce fel de date puteți extrage, ce tip de model poate fi extras, care sunt diferite tehnici de extragere a datelor și care sunt conceptele majore de extragere a datelor pe care toată lumea. ar trebui sa stii.

Evoluția exploatării datelor și a științei

Pentru a înțelege cum a evoluat data mining-ul de-a lungul timpului, trebuie să aruncați o privire asupra evoluției științei. Înainte de 1600, aveam știință empirică. Din 1600 până în 1950 am vorbit despre știința teoretică, unde am formulat o mulțime de teorii, legi și modele, mai târziu, am dezvoltat un model complet diferit de cercetare științifică, ceea ce numim știință computațională. Acum calculăm modele, calculăm date și oferim modele bazate pe cunoștințele extrase din bazine uriașe de date.

În jurul anului 1990, am intrat într-o eră a științei datelor când am început să aprofundăm în miningul de date și în depozitele de date cu intenția de a urmări comportamentul oamenilor. Am avut o mulțime de informații și o mulțime de date care au venit și acest lucru a condus la o întrebare serioasă dacă putem folosi această cantitate imensă de date pentru a îmbunătăți productivitatea și a inova noi teorii și științe?

Puterea tot mai mare a informaticii a stimulat procesul de colectare a datelor și stocarea acestuia cu puterea procesării automate a datelor, a rețelelor neuronale, a grupării, a algoritmilor puternici, a arborilor de decizie și a altor descoperiri. În 1990, termenul „data mining” a fost inventat pentru prima dată în comunitatea bazelor de date, iar apoi comunitățile financiare, companiile și comercianții cu amănuntul au început să folosească tehnici de data mining pentru a analiza modele și a prognoza tendințele pentru a îmbunătăți vânzările și a prezice cererea clienților.

Ce este exact un data mining

Dacă ați căutat vreodată aur, veți ști că este nevoie de mult timp și efort pentru a găsi chiar și o mică pepiță. Se estimează că pentru a extrage suficient aur pentru a face un singur inel de aur, ar trebui să sortați aproximativ douăzeci și șase de tone de rocă și alte chestii. Sunt multe de verificat. Același lucru se întâmplă atunci când o afacere sau o persoană mină de date, diferența este că în loc de aur obținem informații și procesul de panning se realizează cu ajutorul algoritmilor.

Organizațiile stochează, procesează și analizează datele mai mult decât oricând în istorie, iar această tendință va continua să crească. Conceptul de data mining este în creștere în popularitate în domeniul comerțului, activităților de afaceri și în general, dar este un fel de subiect greșit conceput sau înțeles greșit.

Exploatarea datelor este, practic, descoperirea cunoștințelor din datele deja disponibile. De obicei, aceste cunoștințe nu sunt banale, dar atunci când te uiți la tipare, știi cum un anumit set de date poate fi analizat și interpretat în cunoștințe, perspective și predicții de tipare.

Miningul de date este procesul de extragere a informațiilor valoroase din seturi mari de date și este utilizat într-o varietate de industrii, de la marketing la îngrijirea sănătății. Și poate ajuta companiile să ia decizii mai informate. În esență, totul este despre procesarea datelor și identificarea tiparelor și tendințelor în acele informații. Și când ne gândim la evoluția unor lucruri precum depozitele de date și când ne gândim la lucruri precum volumul mare de date, date mari.

În prezent, tot ce avem sunt date, care devin din ce în ce mai puternice și mai abundente cu fiecare minut care trece. De fiecare dată când glisați cardul de băcănie când încercați să obțineți o reducere pentru cumpărarea oricăror produse, la majoritatea tranzacțiilor pe care le faceți există un fel de date care sunt descărcate într-o bază de date.

Datele continuă să crească, de exemplu, platformele de rețele sociale precum LinkedIn, Twitter și Facebook cresc exponențial și avem o cantitate imensă de date pentru a descrie oamenii, ceea ce fac, ce le place, cine sunt, când sunt plecați. , cumpărând sau făcând orice. Există colectarea și captarea datelor, iar modalitatea de a extrage informații strategice din acele date este data mining.

Exploatarea datelor este încorporarea de metode cantitative sau metode matematice care pot include ecuații, algoritmi și metodologii precum regresia logistică tradițională, segmentarea rețelelor neuronale, clasificarea sau gruparea.

Exploatarea datelor este aplicabilă în toate sectoarele industriale. Cu aceste tehnici, orice organizație poate analiza data mining și poate extrage informații acționabile pentru a-și regla procesele și a crește productivitatea și eficiența.

Tehnicile de extragere a datelor s-au accelerat rapid în ultimele două decenii. Trebuie să procesăm atât de multe din aceste date și să le transformăm în cunoștințe utile.

De ce este importantă extragerea datelor

Exploatarea datelor vă poate ajuta să faceți predicții despre tendințele viitoare. Analizând datele din trecut, vă puteți construi o imagine a modului în care lucrurile s-ar putea dezvolta în viitor. Exploatarea datelor vă poate ajuta, de asemenea, să identificați relațiile dintre diferitele date pe care este posibil să nu le fi putut vedea înainte.

De exemplu, ați putea observa că există o corelație între timpul pe care cineva îl petrece pe site-ul dvs. web și probabilitatea ca acesta să facă o achiziție.

Care sunt diferiții pași ai minării de date

• Pasul unu: mai întâi trebuie să setați obiective. Și aici este locul în care oamenii de știință de date și părțile interesate din afaceri lucrează împreună pentru a defini o problemă de afaceri pe care o va aplica data mining.
• Pasul doi: Cu problema definită cu domeniul de aplicare definit, trecem la pasul doi, care este pregătirea datelor. Aceasta identifică ce set de date va ajuta să răspundă la aceste întrebări relevante pentru afacerea pe care am stabilit-o la pasul unu. Acum, aici este mai mult decât identificarea datelor. De asemenea, trebuie să-l curățăm, eliminând orice zgomot, cum ar fi duplicatele, valorile lipsă și valorile aberante.
• Pasul trei: În etapa a treia, ne concentrăm pe aplicarea datelor în mod specific prin algoritmi de extragere a datelor. Căutăm aici relații de date interesante și aplicăm tehnici de învățare profundă.
• Pasul patru: Apoi, în sfârșit, pasul patru este evaluarea rezultatelor. Deci, asta înseamnă într-adevăr interpretarea rezultatelor care sunt valide, noi, utile și de înțeles.

Diferite tehnici de extragere a datelor

Să vorbim despre unele dintre acele tehnici de extragere a datelor care alcătuiesc etapa a treia (aplicarea datelor în mod specific prin algoritmi de extragere a datelor) aici. Exploatarea datelor este o combinație de diverși algoritmi și instrumente de agregare a datelor pentru a rezuma grupuri mari de date în informații utile și utile. Există multe tehnici și metode care sunt încorporate în data mining, iată câteva dintre cele mai populare:

Asociere: Este un fel de cea mai simplă tehnică de data mining. Asocierea se bazează pe reguli și este o metodă de găsire a relațiilor dintre variabilele dintr-un anumit set de date. Faceți o corelație simplă între două sau mai multe elemente, adesea de același tip, pentru a identifica tipare.

Deci, de exemplu, atunci când urmăriți obiceiurile de cumpărare ale oamenilor, puteți identifica că un client cumpără întotdeauna smântână și apoi are tendința de a cumpăra căpșuni. Și, prin urmare, ați putea sugera că data viitoare când vor cumpăra căpșuni, ar putea dori să cumpere și crema.

Clasificare: Tot ceea ce face clasificarea este să construiască ideea tipului de client sau a tipului de articol sau a tipului de obiect prin descrierea mai multor atribute pentru a identifica o anumită clasă.

Deci, de exemplu, puteți clasifica cu ușurință mașinile în diferite tipuri, cum ar fi sedan, 4×4 și decapotabile, și puteți face acest lucru identificând diferite atribute, cum ar fi numărul de locuri sau forma mașinii. Apoi, având în vedere o mașină nouă, o puteți aplica unei anumite clase comparând atributele cu definiția noastră cunoscută.

Clustering: O altă tehnică utilă este clustering. Acum, gruparea vă permite să grupați bucăți individuale de date împreună pentru a forma o structură. Corelarea instanțelor de date cu alte exemple, astfel încât să puteți vedea unde sunt de acord asemănările și intervalele.

Rețele neuronale: Există o serie de tehnici de învățare profundă care utilizează și rețele neuronale artificiale pe care le putem folosi pentru a forma lucruri precum predicții. Analizând evenimentele trecute sau cazurile trecute, puteți face o predicție despre un eveniment. Dacă datele de intrare sunt etichetate, poate fi aplicată o regresie pentru a prezice probabilitatea unei anumite sarcini. Dacă setul de date nu este etichetat, punctele de date individuale și setul de antrenament sunt comparate între ele pentru a descoperi asemănările subiacente - grupându-le pe baza acelor caracteristici comune.

Veți vedea, de asemenea, lucruri precum arbori de decizie și K Nearest Neighbor sau algoritmi KNN, utilizați aici. Unul dintre cele mai importante lucruri de reținut este că tehnicile de extragere a datelor nu sunt o soluție unică, diferite tehnici fiind mai mult sau mai puțin eficiente în funcție de datele dvs. - întrebările dvs. de afaceri și ceea ce încercați să realizați. .

Este adesea un caz de încercare și eroare pentru a identifica care metodă va funcționa cel mai bine pentru dvs. Deci, data mining-ul combină părțile interesate din afaceri și oamenii de știință ai datelor în întreg acest proces. Și atunci când este făcut corect, puteți găsi perspective de aur care pot fi transformatoare pentru o afacere.