Veri Madenciliğinden en iyi şekilde yararlanmanın en iyi yolu

Yayınlanan: 2020-02-26
İçindekiler gösterisi
Giriiş:
Veri Madenciliği Projesini Yürütürken Bazı Şeyleri Akılda Tutarken Veri Madenciliğinden En İyi Şekilde Yararlanmanın 7 Yolu:
Bazı Popüler Veri Madenciliği Teknikleri:
Çözüm:

Giriiş:

Veri Madenciliği birçok şekilde tanımlanabilir , ancak en basit terimlerle. Ham verilerden bazı kullanılabilir bilgilerin elde edildiği süreçtir. Web kazıma kullanarak veri alırken veya başka kaynaklardan temin etmek size bir ton veri sağlayacaktır. Çoğu kullanılabilir bir formatta gelmez ve iş ekibiniz ham verilerden faydalanamaz. Bu nedenle, verilerin temizlenmesi, işlenmesi ve ardından farklı algoritmaların çalıştırılması gerekir. Farklı türde iş bilgilerini ayıklamak için.

Veri Madenciliği Projesini Yürütürken Bazı Şeyleri Akılda Tutarken Veri Madenciliğinden En İyi Şekilde Yararlanmanın 7 Yolu :

Belirli bir sorun bildirimini çözmek için daha başlamadan önce bile izlenmesi gereken belirli adımlar vardır .
  1. Önce sorun bildiriminizi alın. İnsanlar verilerle başladığınızı düşünebilir. Hayır. Bir problemle başlarsın. Sorununuz müşteriyi elde tutmak mı ve alışveriş sepetini hangi noktada terk ettiklerini anlamak istiyor musunuz? Yoksa organik isabetlerin çok düşük olup olmadığını anlamak mı istiyorsunuz? Bu tür problem ifadeleri, verilerinizde neleri arayacağınız konusunda size net bir fikir verir. Verilerinizle başlamak ve ardından hangi sorunları çözmenize yardımcı olabileceğini bulmaya çalışmak iddialıdır. Ancak bu ters işlem geri tepebilir ve sonunda ne çözümü ne de sorunu bulamayabilirsiniz . Veri madenciliği projenizin başarılı olduğundan emin olmak için işi etkileyecek projeler üstlenmek en iyisidir .
  2. Bu şekilde, sonuçlarınız çıktıktan sonra bir deneme çalıştırması yapabilir ve ardından modellerde küçük ayarlamalar yapmaya devam edebilirsiniz. Ve problem ifadesine en uygun tahmine dayalı motorlar. Ayrıca, problemsiz verilerle başlamak, çözebileceğiniz bir iş sorununa odaklanmadan, yalnızca veri keşfi için daha fazla zaman harcanmasına neden olur . Veri madenciliği projenizin en az hataya sahip olmasını istiyorsanız, tek bir veri kaynağı kullanmak iyi bir fikir değildir. Bunun yerine, birçok kaynaktan gelen verileri kullanmalısınız, böylece daha fazla alanı kapsayabilir ve bir kaynaktan gelen verileri diğerini doğrulamak için kullanabilirsiniz . Sepete ürün eklerken müşteri davranışını incelediğinizi varsayalım. Farklı yerlerden, ekonomik geçmişlerden, yaşlardan, cinsiyetten ve daha fazlasından insanları kapsamak önemlidir . Herhangi bir grubu dışarıda bırakmak, çalışmayı çarpıtabilir ve size önyargılı bir model verebilir. Bu nedenle, farklı e-ticaret sitelerinden veri almanız gerekebilir.
  3. Şirketler verileri kullanmaya başlamak istediklerinde, genellikle dahili sistemlerde depolanmış ve kullanılmayan verileri kullanmak için içeriye bakarlar . Bu verileri bir proje üzerinde çalışmak için kullanmak çekici görünse de, yalnızca dahili verileri kullanmak sizi çok küçük bir veri kümesine bağlar . Modelinizi geliştirmek için projenize dahil edebileceğiniz harici, doğrulanmış kaynaklardan veri almanız önerilir .
  4. Bir örnekleme stratejisi bir zorunluluktur. Ayrı eğitim ve test kümeleriniz olduğundan emin olmanız gerekir ve modelinizin önyargılı olmaması için her iki kümenin de rastgele olması gerekir . Yedekleme için her zaman ekstra bir bekleme setine sahip olun. Modelinizi yeni veriler üzerinde eğitmeye devam ettiğinizde, önyargılı veya çarpık olmadığından emin olmak için onu bekleme setinde test etmeniz gerekir .
  5. Nihai modelinizi oluşturmadan önce çok çeşitli görevlere harcanan zaman. Verilerin temizlenmesi gerekiyor, birçok algoritmanın mevcut verilerle hangisinin en iyi çalıştığını bulmak için test edilmesi gerekiyor . Farklı kaynaklardan gelen verileri bir araya getirmek ve ardından birçok modeli test etmek. Bu, en iyi modeli belirlemenize yardımcı olabilir. Zaman alabilir ancak veri madenciliği projesi kullanılarak yapılan gelecek tahminlerinin gerçek değerlere yakın olduğundan emin olmak önemlidir . Bu kısımları atlamak, önemli bilgileri kaçırdığınız anlamına gelebilir. Projenizdeki gelecekteki adımlar hakkında daha iyi kararlar vermenizi sağlayabilecek verilerinizde saklı.
  6. Modelinizin hareket halindeyken eğitildiğinden emin olun. Bir model oluşturup öyle olmasına izin verebilirsiniz, ancak veri madenciliği projeleri genellikle modelin daha yeni veri akışlarından öğrenmeye devam ettiği canlı sistemlerdir . Bu, modelin yeni verilerle güncel tutulmasına yardımcı olur ve önyargıyı önler.
  7. İddialı bir veri madenciliği projesi oluşturmak pek mantıklı olmaz. Bulgularınızı iş ekibine veya dışarıdaki dünyaya gösteremezseniz. Bunun için, ayıklanan kullanılabilir bilgileri okunabilir ve anlaşılması kolay bir formata dönüştürmeniz gerekir . Ayrıca, veri madenciliği projeleri yalnızca aylarca hareketsiz kaldıktan sonra kapatılan Ar-Ge projeleri olarak bitmemelidir. Derhal canlı sistemlerde konuşlandırılmalıdırlar. Bu, işletmeye fayda sağlayabilir ve eksikliklerini anlayabilir ve gelişmeye devam edebilirsiniz .

Bazı Popüler Veri Madenciliği Teknikleri:

Veri madenciliği projesinin nasıl yapılması gerektiğinden bahsetmiştik . Farklı türde bilgileri çıkarmak için verilerinize uygulanan birçok veri madenciliği tekniğinin bilinmesi önemlidir .

  1. Örüntü tanıma, en eski ve en çok kullanılan tekniklerden biridir. Kentli hanelerdeki insanlar elektroniklere daha fazla mı harcıyor? Bu durumda, kentsel depolarda elektronik cihazların stoklandığından emin olmanız gerekebilir. Bu tür kalıplar ve bunlardan kaynaklanan çıkarımlar, şirketlerin daha verimli hale gelirken karlarını artırabilmeleri için analiz ve uygulamaya ihtiyaç duyar . Maliyetlerinizi azaltmak için kullanabileceğiniz verilerde gizlenmiş başka kalıplar da bulabilirsiniz. Örneğin, web sitenizin trafikte ani bir artış görebileceği günün belirli bir saati olabilir. Bu kalıbı verilerde bulursanız, sunucu kapasitenizi o süre içinde artırabilir ve günün geri kalanında azaltabilirsiniz . Bu şekilde çok tasarruf etmiş olursunuz.
  2. Sınıflandırma, büyük veri kümelerinde kullanılan bir başka yaygın algoritmik çözümdür. Genellikle veri kümelerini gruplamak için kullanılır. Örneğin, bir milyon kullanıcı verisine sahip bir veri kümeniz varsa ve bunları çevrimiçi işlem yapma sıklığına göre sıralamak istiyorsanız . Bunları düşük, orta ve yüksek olarak sınıflandırırsınız.
  3. Öneri motorlarında (Amazon veya Netflix'te olsun) genellikle kullanılan başka bir algoritma da ilişkilendirmedir . Bunu kullanarak, bir öğeye göz atarken bize gösterilen benzer ürünler. Ayrıca bir ürünün ödeme aşamasındaysak, “genellikle birlikte satın alınan” diğer ürünler. Bütün bunlar, internetteki insan verilerini okuyan ve tekrar eden örüntüler bulan ilişkilendirme algoritmalarının sonuçlarıdır .
  4. Genellikle veri madenciliği-tahmin ile ilişkilendirdiğimiz algoritma aynı zamanda yanılması en kolay olanıdır . Ayrıca önümüzdeki aylarda müşteri davranışları veya şirket finansalları hakkında tahminde bulunmak isteyen iş ekipleri tarafından en çok kullanılan algoritmadır .

Çözüm:

Verilerden en iyi şekilde yararlanmak, verileri yanınızda bulundurduğunuzda mümkündür. Web kazıma ekibinizi oluşturmak her şirket için mümkün olmayabilir ve dahili verileri kullanmak iddialı bir veri bilimi projesi için yeterli olmayabilir . Bu nedenle PromptCloud'daki ekibimiz size yalnızca web'den alınan verileri değil, aynı zamanda gereksinimlerinizi beslediğiniz ve verileri tak ve çalıştır formatında aldığınız tam gelişmiş bir DaaS çözümü sunar .