充分利用数据挖掘的最佳方式

已发表: 2020-02-26

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简介：

在运行数据挖掘项目时牢记一些事项，充分利用数据挖掘的 7 种方法：

一些流行的数据挖掘技术：

结论：

介绍：

数据挖掘可以用许多方式来描述，但用最简单的术语来描述。它是从原始数据中获得一些有用信息的过程。在使用网络抓取或从其他来源获取数据时，您可以获得大量数据。其中大部分不是可用的格式，您的业务团队不会从原始数据中受益。因此，数据需要清理、处理，然后需要运行不同的算法。提取不同类型的业务信息。

在运行数据挖掘项目时牢记一些事项，充分利用数据挖掘的 7 种方法：

即使在开始解决特定问题陈述之前，也需要遵循某些步骤。

首先获取您的问题陈述。人们可能会认为你从数据开始。不，你从一个问题开始。您的问题是留住客户吗？您想了解他们在什么时候放弃购物车？或者您想了解自然点击率是否太低？这样的问题陈述让您清楚地了解要在数据中寻找什么。雄心勃勃地从您的数据开始，然后尝试找出它可以帮助您解决哪些问题。但是这个反向过程可能会适得其反，您最终可能找不到解决方案或问题。为确保您的数据挖掘项目取得成功，最好承担会影响业务的项目。
这样，您可以在结果出来后进行试运行，然后继续对模型进行微调。以及最适合问题陈述的预测引擎。同样从没有问题陈述的数据开始会导致更多的时间只花在数据探索上，而不是专注于您可以解决的业务问题。如果您希望数据挖掘项目的错误最少，那么使用单个数据源并不是一个好主意。相反，您应该使用来自多个来源的数据，这样您就可以覆盖更多的领域，并且您可以使用来自一个来源的数据来确认另一个来源。假设您在将商品添加到购物车时正在研究客户行为。涵盖来自不同地方、经济背景、年龄、性别等的人非常重要。遗漏任何一个组可能会使研究出现偏差并给你一个有偏见的模型。因此，您可能需要从不同的电子商务网站获取数据。
当公司想要开始使用数据时，他们通常会查看内部以使用已经存储在内部系统中且未被使用的数据。虽然使用这些数据处理项目可能看起来很有吸引力，但仅使用内部数据会将您绑定到一个非常小的数据集。建议您从外部经过验证的来源获取数据，您可以将这些数据合并到您的项目中以改进您的模型。
抽样策略是必须的。您需要确保您有单独的训练集和测试集，并且这两个集都需要随机化，这样您的模型就不会出现偏差。总是有一个额外的保留集作为备份。当您继续在新数据上训练模型时，您需要在保持集上对其进行测试，以确保它没有出现偏差或偏斜。
在构建最终模型之前花费在各种任务上的时间。数据需要清理，许多算法需要测试以找到最适合当前数据的算法。将来自不同来源的数据放在一起，然后测试许多模型。这可以帮助您确定最佳模型。这可能需要时间，但确保使用数据挖掘项目做出的未来预测接近真实值非常重要。跳过这些部分可能意味着您错过了重要的见解。隐藏在您的数据中，可能使您能够对项目的未来步骤做出更好的决策。
确保您的模型在旅途中得到训练。虽然您可以建立一个模型并任其发展，但数据挖掘项目通常是实时系统，其中模型不断从更新的数据馈送中学习。这有助于使用新数据更新模型并避免偏差。
建立一个雄心勃勃的数据挖掘项目没有多大意义。除非您可以向业务团队或外界展示您的发现。为此，您需要将提取的可用信息转换为可读且易于理解的格式。此外，数据挖掘项目不应仅作为研发项目在数月不活动后被取消。他们应该立即部署在实时系统上。这可以使业务受益，您可以了解它的缺点并不断改进。

一些流行的数据挖掘技术：

虽然我们提到了应该如何进行数据挖掘项目。重要的是要知道许多数据挖掘技术应用于您的数据以提取不同类型的信息。

模式识别是最早和最常用的技术之一。城市家庭的人在电子产品上的花费更多吗？在这种情况下，您可能需要确保电子产品存放在城市仓库中。这样的模式和由此产生的推论需要分析和应用，这样公司才能在提高效率的同时增加利润。您还可以找到隐藏在数据中的其他模式，以降低成本。例如，您的网站可能会在一天中的特定时间出现流量高峰。如果您在数据中发现这种模式，您可以在这段时间内增加您的服务器容量，并在一天中的剩余时间减少它。这样你会节省很多钱。
分类用于海量数据集的另一种常见算法解决方案。通常，用于对数据集进行分组。例如，如果您有一个包含一百万用户数据的数据集，并且您想根据他们在线交易的频率对它们进行排序。您可以将它们分类为低、中和高。
通常在推荐引擎（无论是在亚马逊还是 Netflix）中使用的另一种算法是关联。当我们浏览一个项目时，使用它，向我们展示的类似产品。此外，如果我们处于产品的结帐阶段，“通常一起购买”的其他产品。所有这些都是关联算法在互联网上读取人类数据并找到重复模式的结果。
我们通常与数据挖掘-预测相关的算法，也是最容易出错的算法。它也是业务团队最常用的算法，他们希望预测未来几个月的客户行为或公司财务状况。

结论：

一旦您拥有数据，就可以充分利用数据。虽然并非每家公司都可以建立您的网络抓取团队，但对于雄心勃勃的数据科学项目来说，使用内部数据可能还不够。这就是为什么我们在PromptCloud的团队不仅为您提供从网络上抓取的数据，而且为您提供完整的 DaaS 解决方案，您可以在其中提供您的需求并以即插即用的格式获取数据。