Cel mai bun mod de a profita la maximum de Data Mining

Publicat: 2020-02-26
Cuprins arată
Introducere:
7 moduri de a profita la maximum de data mining-ul în timp ce unele lucruri ținând cont în timp ce rulezi un proiect de data mining:
Câteva tehnici populare de extragere a datelor:
Concluzie:

Introducere:

Data Mining poate fi descris în multe feluri, dar cei mai simpli termeni. Este procesul în care unele informații utilizabile sunt derivate din date brute. În timp ce obțineți date folosind web scraping sau procurați-le din alte surse, vă veți obține o mulțime de date. Cea mai mare parte nu vine într-un format utilizabil și echipa dvs. de afaceri nu ar beneficia de datele brute. Prin urmare, datele trebuie curățate, procesate și apoi trebuie să ruleze diferiți algoritmi. Pentru a extrage diferite tipuri de informații despre afaceri.

7 moduri de a profita la maximum de data mining-ul în timp ce unele lucruri ținând cont în timp ce rulezi un proiect de data mining:

Există anumiți pași pe care trebuie să îi urmați chiar înainte de a începe cu ea pentru a rezolva o anumită declarație de problemă .
  1. Obțineți mai întâi declarația problemei dvs. Oamenii ar putea crede că începi cu datele. Nu. Începi cu o problemă. Problema ta reține clientul și vrei să înțelegi în ce moment abandonează căruciorul ? Sau vrei să înțelegi dacă accesările organice sunt prea scăzute? Astfel de declarații de problemă vă oferă o idee clară despre ce să căutați în datele dvs. Este ambițios să începeți cu datele dvs. și apoi să încercați să găsiți ce probleme vă pot ajuta să le rezolvați. Dar acest proces invers s-ar putea întoarce înapoi și s-ar putea să nu găsiți nici soluția, nici problema . Pentru a vă asigura că proiectul dvs. de extragere a datelor este un succes, cel mai bine este să vă ocupați de proiecte care vor afecta afacerea .
  2. În acest fel, puteți face o încercare odată ce rezultatele sunt disponibile și apoi continuați să faceți ajustări minore la modele. Și motoare predictive pentru a se potrivi cel mai bine cu declarația problemei. De asemenea, începerea cu declarația de date fără o problemă are ca rezultat o cantitate mai mare de timp petrecută doar pentru explorarea datelor, fără a vă concentra pe o problemă de afaceri pe care o puteți rezolva . Utilizarea unei singure surse de date nu este o idee grozavă dacă doriți ca proiectul dvs. de data mining să aibă erori minime. În schimb, ar trebui să utilizați date din mai multe surse, astfel încât să puteți acoperi mai mult teren și să puteți utiliza date dintr-o sursă pentru a confirma alta . Să presupunem că studiați comportamentul clienților atunci când adăugați articole în coș. Este important să acoperiți oameni din diferite locuri, medii economice, vârste, sex și multe altele . Lăsarea oricărui grup poate face studiul denaturat și vă poate oferi un model părtinitor. Prin urmare, ar putea fi necesar să obțineți date de la diferite site-uri de comerț electronic.
  3. Când companiile doresc să înceapă să folosească date, de obicei se uită în interior pentru a utiliza date care sunt deja stocate în sistemele interne și care zac neutilizate . Deși folosirea acestor date pentru a lucra la un proiect poate părea atrăgătoare, utilizarea numai a datelor interne vă va lega la un set de date foarte mic . Vă recomandăm să obțineți date din surse externe, verificate, pe care le puteți încorpora în proiectul dvs. pentru a vă îmbunătăți modelul .
  4. O strategie de eșantionare este o necesitate. Trebuie să vă asigurați că aveți seturi separate de antrenament și testare, iar ambele seturi trebuie să fie randomizate, astfel încât modelul dvs. să nu devină părtinitor . Aveți întotdeauna un set de reținere suplimentar pentru backup. Când continuați să vă antrenați modelul pe date noi, trebuie să îl testați pe setul de reținere pentru a vă asigura că nu a devenit părtinitor sau denaturat .
  5. Timp petrecut într-o mare varietate de sarcini înainte de a vă construi modelul final. Datele necesită curățare, mulți algoritmi necesită testare pentru a găsi care dintre ele funcționează cel mai bine cu datele prezente . Aruncarea datelor din surse diferite și apoi testarea multor modele. Acest lucru vă poate ajuta să identificați cel mai bun model. Poate dura timp, dar este important să vă asigurați că previziunile viitoare făcute folosind proiectul de data mining sunt aproape de valorile reale . Omiterea acestor părți poate însemna că pierdeți informații importante. Ascunse în datele dvs., care v-ar putea permite să luați decizii mai bune cu privire la pașii viitori ai proiectului dvs.
  6. Asigurați-vă că modelul dvs. este antrenat din mers. În timp ce puteți construi un model și lăsați-l să fie, proiectele de data mining sunt de obicei sisteme live, în care modelul continuă să învețe din fluxurile de date mai noi . Acest lucru ajută la menținerea modelului actualizat cu date noi și evită părtinirea.
  7. Construirea unui proiect ambițios de data mining nu ar avea prea mult sens. Cu excepția cazului în care vă puteți prezenta descoperirile echipei de afaceri sau lumii din afară. Pentru aceasta, trebuie să convertiți informațiile utilizabile extrase într-un format lizibil și ușor de înțeles . De asemenea, proiectele de data mining nu ar trebui să ajungă doar ca proiecte de cercetare și dezvoltare care sunt eliminate după luni de inactivitate. Ar trebui să se implementeze imediat pe sistemele active. Acest lucru poate aduce beneficii afacerii și puteți înțelege deficiențele acesteia și puteți continua să vă îmbunătățiți .

Câteva tehnici populare de extragere a datelor:

În timp ce am menționat cum ar trebui să întreprindem un proiect de data mining . Este important să știți că multe tehnici de extragere a datelor aplicate datelor dvs. pentru a extrage diferite tipuri de informații .

  1. Recunoașterea modelelor este una dintre cele mai vechi și mai utilizate tehnici. Oamenii din gospodăriile urbane cheltuiesc mai mult pe electronice? În acest caz, ar putea fi necesar să vă asigurați că gadgeturile electronice sunt stocate în depozitele urbane. Astfel de modele și inferențe care rezultă din acestea au nevoie de analiză și aplicare, astfel încât companiile să își poată crește profiturile în timp ce devin mai eficiente . Puteți găsi și alte modele ascunse în date pe care le puteți utiliza pentru a vă reduce costurile. De exemplu, poate exista un anumit moment al zilei în care site-ul dvs. web ar putea observa o creștere a traficului. Dacă găsiți acest model în date, puteți crește capacitatea serverului în acest timp și o puteți reduce pentru restul zilei . Astfel ai economisi o mulțime de bani.
  2. Clasificarea o altă soluție algoritmică comună utilizată pe seturi de date masive. De obicei, folosit pentru a grupa seturi de date. De exemplu, dacă aveți un set de date cu un milion de date utilizator și doriți să le sortați în funcție de cât de des fac tranzacții online . Le-ai clasifica sub-scăzut, mediu și ridicat.
  3. Un alt algoritm care este folosit de obicei în motoarele de recomandare (fie el pe Amazon sau Netflix) este asocierea . Folosind-o, produse similare care ni se arată, atunci când răsfoim un articol. De asemenea, dacă suntem în faza de checkout a unui produs, alte produse care sunt „de obicei cumpărate împreună”. Toate acestea sunt rezultatele unor algoritmi de asociere care citesc date umane pe internet și găsesc modele care se repetă .
  4. Algoritmul pe care îl asociem de obicei cu data mining - predicție este, de asemenea, unul care este cel mai ușor de greșit . Este, de asemenea, cel mai folosit algoritm de echipele de afaceri, care doresc să facă predicții despre comportamentul clienților sau despre situația financiară a companiei în lunile următoare .

Concluzie:

Este posibil să profitați la maximum de date odată ce aveți datele cu dvs. În timp ce construirea echipei dvs. de web scraping ar putea să nu fie posibilă pentru fiecare companie, iar utilizarea datelor interne ar putea să nu fie suficientă pentru un proiect ambițios de știință a datelor . Acesta este motivul pentru care echipa noastră de la PromptCloud nu vă oferă doar date extrase de pe web, ci și o soluție DaaS completă, în care vă alimentați cerințele și obțineți datele într-un format plug and play .