充分利用數據挖掘的最佳方式

已發表: 2020-02-26

目錄顯示

介紹：

在運行數據挖掘項目時牢記一些事項，充分利用數據挖掘的 7 種方法：

一些流行的數據挖掘技術：

結論：

介紹：

數據挖掘可以用許多方式來描述，但用最簡單的術語來描述。它是從原始數據中獲得一些有用信息的過程。在使用網絡抓取或從其他來源獲取數據時，您可以獲得大量數據。其中大部分不是可用的格式，您的業務團隊不會從原始數據中受益。因此，數據需要清理、處理，然後需要運行不同的算法。提取不同類型的業務信息。

在運行數據挖掘項目時牢記一些事項，充分利用數據挖掘的 7 種方法：

即使在開始解決特定問題陳述之前，也需要遵循某些步驟。

首先獲取您的問題陳述。人們可能會認為你從數據開始。不，你從一個問題開始。您的問題是留住客戶嗎？您想了解他們在什麼時候放棄購物車？或者您想了解自然點擊率是否太低？這樣的問題陳述讓您清楚地了解要在數據中尋找什麼。雄心勃勃地從您的數據開始，然後嘗試找出它可以幫助您解決哪些問題。但是這個反向過程可能會適得其反，您最終可能找不到解決方案或問題。為確保您的數據挖掘項目取得成功，最好承擔會影響業務的項目。
這樣，您可以在結果出來後進行試運行，然後繼續對模型進行微調。以及最適合問題陳述的預測引擎。同樣從沒有問題陳述的數據開始會導致更多的時間只花在數據探索上，而不是專注於您可以解決的業務問題。如果您希望數據挖掘項目的錯誤最少，那麼使用單個數據源並不是一個好主意。相反，您應該使用來自多個來源的數據，這樣您就可以覆蓋更多的領域，並且您可以使用來自一個來源的數據來確認另一個來源。假設您在將商品添加到購物車時正在研究客戶行為。涵蓋來自不同地方、經濟背景、年齡、性別等的人非常重要。遺漏任何一個組可能會使研究出現偏差並給你一個有偏見的模型。因此，您可能需要從不同的電子商務網站獲取數據。
當公司想要開始使用數據時，他們通常會查看內部以使用已經存儲在內部系統中且未被使用的數據。雖然使用這些數據處理項目可能看起來很有吸引力，但僅使用內部數據會將您綁定到一個非常小的數據集。建議您從外部經過驗證的來源獲取數據，您可以將這些數據合併到您的項目中以改進您的模型。
抽樣策略是必須的。您需要確保您有單獨的訓練集和測試集，並且這兩個集都需要隨機化，這樣您的模型就不會出現偏差。總是有一個額外的保留集作為備份。當您繼續在新數據上訓練模型時，您需要在保持集上對其進行測試，以確保它沒有出現偏差或偏斜。
在構建最終模型之前花費在各種任務上的時間。數據需要清理，許多算法需要測試以找到最適合當前數據的算法。將來自不同來源的數據放在一起，然後測試許多模型。這可以幫助您確定最佳模型。這可能需要時間，但確保使用數據挖掘項目做出的未來預測接近真實值非常重要。跳過這些部分可能意味著您錯過了重要的見解。隱藏在您的數據中，可能使您能夠對項目的未來步驟做出更好的決策。
確保您的模型在旅途中得到訓練。雖然您可以建立一個模型並任其發展，但數據挖掘項目通常是實時系統，其中模型不斷從更新的數據饋送中學習。這有助於使用新數據更新模型並避免偏差。
建立一個雄心勃勃的數據挖掘項目沒有多大意義。除非您可以向業務團隊或外界展示您的發現。為此，您需要將提取的可用信息轉換為可讀且易於理解的格式。此外，數據挖掘項目不應僅作為研發項目在數月不活動後被取消。他們應該立即部署在實時系統上。這可以使業務受益，您可以了解它的缺點並不斷改進。

一些流行的數據挖掘技術：

雖然我們提到了應該如何進行數據挖掘項目。重要的是要知道許多數據挖掘技術應用於您的數據以提取不同類型的信息。

模式識別是最早和最常用的技術之一。城市家庭的人在電子產品上的花費更多嗎？在這種情況下，您可能需要確保電子產品存放在城市倉庫中。這樣的模式和由此產生的推論需要分析和應用，這樣公司才能在提高效率的同時增加利潤。您還可以找到隱藏在數據中的其他模式，以降低成本。例如，您的網站可能會在一天中的特定時間出現流量高峰。如果您在數據中發現這種模式，您可以在這段時間內增加您的服務器容量，並在一天中的剩餘時間減少它。這樣你會節省很多錢。
分類用於海量數據集的另一種常見算法解決方案。通常，用於對數據集進行分組。例如，如果您有一個包含一百萬用戶數據的數據集，並且您想根據他們在線交易的頻率對它們進行排序。您可以將它們分類為低、中和高。
通常在推薦引擎（無論是在亞馬遜還是 Netflix）中使用的另一種算法是關聯。當我們瀏覽一個項目時，使用它，向我們展示的類似產品。此外，如果我們處於產品的結帳階段，“通常一起購買”的其他產品。所有這些都是關聯算法在互聯網上讀取人類數據並找到重複模式的結果。
我們通常與數據挖掘-預測相關的算法，也是最容易出錯的算法。它也是業務團隊最常用的算法，他們希望預測未來幾個月的客戶行為或公司財務狀況。

結論：

一旦您擁有數據，就可以充分利用數據。雖然並非每家公司都可以建立您的網絡抓取團隊，但對於雄心勃勃的數據科學項目來說，使用內部數據可能還不夠。這就是為什麼我們在PromptCloud的團隊不僅為您提供從網絡上抓取的數據，而且為您提供完整的 DaaS 解決方案，您可以在其中提供您的需求並以即插即用的格式獲取數據。