วิธีที่ดีที่สุดในการใช้ประโยชน์สูงสุดจากการทำเหมืองข้อมูล
เผยแพร่แล้ว: 2020-02-26 สารบัญ แสดง
บทนำ:
7 วิธีในการใช้ประโยชน์สูงสุดจากการทำเหมืองข้อมูลในขณะที่บางสิ่งบางอย่างในขณะที่ดำเนินการโครงการเหมืองข้อมูล:
เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลยอดนิยม:
บทสรุป:
บทนำ:
การทำเหมืองข้อมูลสามารถ อธิบายได้ หลายวิธีแต่ใช้คำศัพท์ที่ง่ายที่สุด เป็นกระบวนการที่ข้อมูลที่ใช้ได้บางส่วนได้มาจากข้อมูลดิบ ในขณะที่รับข้อมูลโดยใช้การขูดเว็บหรือจัดหาข้อมูลจากแหล่งอื่น ๆ คุณจะได้รับข้อมูลมากมาย ส่วนใหญ่ไม่ได้มาในรูปแบบที่ใช้งานได้ และทีมธุรกิจของคุณจะไม่ได้รับประโยชน์จากข้อมูลดิบ ดังนั้น ข้อมูลจึงจำเป็นต้องทำความสะอาด ประมวลผล จากนั้นจึงต้องใช้อัลกอริธึมที่แตกต่างกัน เพื่อดึงข้อมูลธุรกิจประเภทต่างๆ
7 วิธีในการใช้ประโยชน์สูงสุดจากการทำเหมืองข้อมูล ในขณะที่บางสิ่งบางอย่างในขณะที่ดำเนินการโครงการเหมืองข้อมูล:
มีขั้นตอนบางอย่างที่ต้องปฏิบัติตามก่อนที่จะเริ่มต้นเพื่อแก้ไขปัญหา เฉพาะ
- รับคำชี้แจงปัญหาของคุณก่อน ผู้คนอาจคิดว่าคุณเริ่มต้นด้วยข้อมูล ไม่ คุณเริ่มต้นด้วยปัญหา ปัญหาของคุณคือการรักษาลูกค้าไว้ และคุณต้องการทำความเข้าใจว่าพวกเขาจะละทิ้งรถเข็น ณ จุด ใด ? หรือคุณต้องการที่จะเข้าใจว่าเพลงฮิตแบบออร์แกนิกต่ำเกินไปหรือไม่? ข้อความแจ้งปัญหาดังกล่าวทำให้คุณมีแนวคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องค้นหาในข้อมูลของคุณ เป็นความทะเยอทะยานที่จะเริ่มต้นด้วยข้อมูลของคุณ จากนั้นพยายามค้นหาว่าปัญหาใดที่สามารถช่วยคุณแก้ไขได้ แต่กระบวนการย้อนกลับนี้อาจย้อนกลับมาและคุณอาจไม่พบวิธีแก้ปัญหาหรือ ปัญหา เพื่อให้แน่ใจว่าโครงการเหมืองข้อมูลของคุณประสบความสำเร็จ ควรทำโครงการที่จะส่งผลต่อ ธุรกิจ
- วิธีนี้ทำให้คุณสามารถทดลองใช้งานได้เมื่อผลลัพธ์ของคุณหมดแล้ว จากนั้นทำการปรับเปลี่ยนโมเดลเล็กน้อยต่อไป และกลไกการทำนายเพื่อให้เหมาะสมกับคำชี้แจงปัญหามากที่สุด นอกจากนี้ การเริ่มด้วยข้อมูลโดยไม่มีคำสั่งปัญหาจะส่งผลให้ใช้เวลามากขึ้นในการสำรวจข้อมูลเท่านั้น โดยไม่เน้นไปที่ปัญหาทางธุรกิจที่คุณสามารถแก้ไข ได้ การใช้แหล่งข้อมูลเดียวไม่ใช่ความคิดที่ดี หากคุณต้องการให้โปรเจ็กต์การทำเหมืองข้อมูลของคุณมีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด คุณควรใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งแทน เพื่อให้ครอบคลุมพื้นที่ได้มากขึ้น และเพื่อให้คุณสามารถใช้ข้อมูลจากแหล่งหนึ่งเพื่อยืนยันอีกแหล่ง หนึ่ง สมมติว่าคุณกำลังศึกษาพฤติกรรมของลูกค้าเมื่อเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น สิ่งสำคัญคือต้องครอบคลุมผู้คนจากสถานที่ต่างๆ ภูมิหลังทางเศรษฐกิจ อายุ เพศ และอื่น ๆ การออกจากกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งอาจทำให้การศึกษาเบ้และให้รูปแบบที่มีอคติแก่คุณ ดังนั้น คุณอาจต้องรับข้อมูลจากไซต์อีคอมเมิร์ซต่างๆ
- เมื่อบริษัทต้องการเริ่มใช้ข้อมูล พวกเขามักจะมองเข้าไปข้างในเพื่อใช้ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในระบบภายในแล้วและไม่ได้ใช้ งาน แม้ว่าการใช้ข้อมูลนี้เพื่อทำงานในโครงการอาจดูน่าสนใจ แต่การใช้เฉพาะข้อมูลภายในจะผูกมัดคุณกับชุดข้อมูลขนาดเล็ก มาก แนะนำให้คุณรับข้อมูลจากแหล่งภายนอกที่ได้รับการยืนยันซึ่งคุณสามารถรวมเข้ากับโครงการของคุณเพื่อปรับปรุงแบบจำลองของ คุณ
- ต้องมีกลยุทธ์การสุ่มตัวอย่าง คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีชุดการฝึกและการทดสอบแยกกัน และชุดทั้งสองจำเป็นต้องสุ่มเพื่อไม่ให้โมเดลของคุณมี อคติ ตั้งค่าการระงับเพิ่มเติมสำหรับการสำรองข้อมูลเสมอ เมื่อคุณฝึกโมเดลของคุณเกี่ยวกับข้อมูลใหม่ คุณจำเป็นต้องทดสอบกับชุดการระงับเพื่อให้แน่ใจว่า ไม่มี อคติหรือเบ้
- เวลาที่ใช้ไปกับงานที่หลากหลายก่อนที่จะสร้างแบบจำลองขั้นสุดท้ายของคุณ ข้อมูลต้องการการทำความสะอาด อัลกอริธึมจำนวนมากจำเป็นต้องทดสอบเพื่อค้นหาว่าอัน ไหน ทำงานได้ดีที่สุดกับข้อมูลที่มีอยู่ นำข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มารวมกันแล้วทดสอบหลายๆ รุ่น นี้สามารถช่วยคุณในการระบุรูปแบบที่ดีที่สุด อาจต้องใช้เวลา แต่สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าการคาดการณ์ในอนาคตที่ทำโดยใช้โปรเจ็กต์การทำเหมืองข้อมูลนั้นใกล้เคียงกับค่า จริง การข้ามส่วนเหล่านี้อาจทำให้คุณพลาดข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญไป ซ่อนอยู่ในข้อมูลของคุณที่อาจช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับขั้นตอนในอนาคตในโครงการของคุณ
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดลของคุณได้รับการฝึกอบรมในขณะเดินทาง แม้ว่าคุณจะสามารถสร้างแบบจำลองและปล่อยให้มันเป็นได้ แต่โปรเจ็กต์การทำเหมืองข้อมูลมักจะเป็นระบบที่ใช้งานจริง ซึ่งโมเดลจะเรียนรู้จากฟีดข้อมูลที่ใหม่ กว่า ซึ่งช่วยให้โมเดลอัปเดตข้อมูลใหม่อยู่เสมอและหลีกเลี่ยงไม่ให้น้ำหนักเกิน
- การสร้างโครงการขุดข้อมูลที่มีความทะเยอทะยานนั้นไม่สมเหตุสมผล เว้นแต่คุณจะนำเสนอสิ่งที่คุณค้นพบต่อทีมธุรกิจหรือโลกภายนอก สำหรับสิ่งนี้ คุณต้องแปลงข้อมูลที่แยกออกมาใช้งานได้ให้อยู่ในรูปแบบที่อ่านง่ายและเข้าใจ ง่าย นอกจากนี้ โปรเจ็กต์การทำเหมืองข้อมูลไม่ควรจะจบลงเพียงเพราะโครงการวิจัยและพัฒนาที่ถูกยกเลิกหลังจากไม่มีการใช้งานเป็นเวลาหลายเดือน พวกเขาควรปรับใช้บนระบบสดทันที สิ่งนี้จะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ และคุณสามารถเข้าใจถึงข้อบกพร่องและปรับปรุง อย่างต่อเนื่อง
เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลยอดนิยม:
ในขณะที่เรากล่าวถึงวิธีการทำโครงการขุด ข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลจำนวนมากนำไปใช้กับข้อมูลของคุณเพื่อดึงข้อมูลประเภท ต่างๆ
- การจดจำรูปแบบเป็นหนึ่งในเทคนิคที่เร็วและใช้บ่อยที่สุด ผู้คนจากครัวเรือนในเมืองใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์มากขึ้นหรือไม่? ในกรณีนี้ คุณอาจต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์มีอยู่ในโกดังในเมือง รูปแบบดังกล่าวและการอนุมานผลลัพธ์จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์และการประยุกต์ใช้เพื่อให้บริษัทต่างๆ สามารถเพิ่มผลกำไรได้ในขณะที่มีประสิทธิภาพมาก ขึ้น คุณยังสามารถค้นหารูปแบบอื่นๆ ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่คุณสามารถใช้เพื่อลดต้นทุนของคุณ ตัวอย่างเช่น อาจมีช่วงเวลาที่เจาะจงของวันที่เว็บไซต์ของคุณอาจมีการเข้าชมเพิ่มขึ้น หากคุณพบรูปแบบนี้ในข้อมูล คุณสามารถเพิ่มความจุของเซิร์ฟเวอร์ในช่วงเวลานั้นและลดขนาดลงในช่วงที่เหลือของ วัน วิธีนี้คุณจะประหยัดเงินเป็นจำนวนมาก
- จำแนกโซลูชันอัลกอริทึมทั่วไปอื่นที่ใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยปกติ ใช้เพื่อจัดกลุ่มชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น หากคุณมีชุดข้อมูลที่มีข้อมูลผู้ใช้นับล้าน และคุณต้องการจัดเรียงตามความถี่ที่พวกเขาทำธุรกรรม ออนไลน์ คุณจะจำแนกพวกเขา ต่ำ กลาง และสูง
- อัลกอริธึมอื่นที่มักใช้ในเครื่องมือแนะนำ (ไม่ว่าจะเป็นใน Amazon หรือ Netflix) คือ Association การใช้ผลิตภัณฑ์ดังกล่าวจะแสดงให้เราเห็นเมื่อเราเรียกดูรายการ นอกจากนี้ หากเราอยู่ในขั้นตอนการชำระเงินของผลิตภัณฑ์ ผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่ "มักจะซื้อร่วมกัน" ทั้งหมดนี้เป็นผลลัพธ์ของอัลกอริธึมการเชื่อมโยงที่อ่านข้อมูลของมนุษย์บนอินเทอร์เน็ตและค้นหารูปแบบที่ซ้ำ กัน
- อัลกอริธึมที่เรามักเชื่อมโยงกับการทำเหมืองข้อมูล- การทำนาย ก็เป็นอัลกอริธึมที่ผิดพลาดได้ง่าย ที่สุด นอกจากนี้ยังเป็นอัลกอริธึมที่ใช้มากที่สุดโดยทีมธุรกิจที่ต้องการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าหรือการเงินของบริษัทในเดือน ต่อๆ ไป
บทสรุป:
การใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุดจะเกิดขึ้นเมื่อคุณมีข้อมูลอยู่กับตัว ในขณะที่การสร้างทีมสแครปเว็บของคุณอาจไม่สามารถทำได้สำหรับทุกบริษัท และการใช้ข้อมูลภายในอาจไม่เพียงพอสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความ ทะเยอทะยาน นั่นคือเหตุผลที่ทีมของเราที่ PromptCloud ไม่เพียงแต่ให้ข้อมูลที่คัดลอกมาจากเว็บเท่านั้น แต่ยังนำเสนอโซลูชัน DaaS เต็มรูปแบบ ซึ่งคุณป้อนความต้องการของคุณ และรับข้อมูลในรูปแบบพลักแอนด์เพล ย์