Вступ до методів видобутку даних

Термін видобуток даних вперше був у 1990-х. До цього статистики використовували термін «риболовля на дані» або «дноуглублення» для визначення аналізу даних без попередньої укладеної гіпотези. Однією з найважливіших цілей процесу інструментарію пошуку даних є збір переконливої ​​інформації, яку можна легко застосувати до великих наборів даних. Кожен тип методів передачі даних призведе до різного результату / ефекту. Це означає, що розпізнавання бізнес-проблем пройде довгий шлях у наданні допомоги брендам у впровадженні правильних методів видобутку даних і тим самим отримати найкращі результати. У той же час важливо пам’ятати, що методи видобутку даних також стосуються виявлення невідомих цікавих зразків, незвичних записів або залежностей, які раніше не виявлялися.

Великі дані - це один з найважливіших аспектів історії зростання будь-якої марки сьогодні, як великої, так і малої. В даний час компанії використовують методи аналізу великих даних для досягнення основних цілей у своїх компаніях, як з точки зору задоволеності клієнтів, так і зростання організації. У той же час важливо розуміти, що розуміння та аналіз великих даних є важливим для успішного росту та розширення організації. Ось чому методи вилучення даних є дуже корисними, оскільки можуть допомогти компаніям ефективно аналізувати великі дані. Незважаючи на те, що існує декілька методів видобутку даних, вони задовольняють різні проблеми та дають зрозуміти наступні конкретні бізнес-проблеми. Один з найкращих способів отримати цінну інформацію - це найкраще зробити через програмне забезпечення для передачі даних. Казкове слово, яке використовується для опису всього спектру аналітики даних, методів обміну даними, включає збирання, вилучення, аналіз та статистичні методи. Ось чому важливо розробити велику стратегію таким чином, щоб бренд / організація чітко розуміла вплив методів видобутку даних.

8 Важливими методами розробки даних є наступні:

  1. Виявлення аномалії чи випередження

Техніка обміну даними, виявлення аномалії чи випередження - це техніка, яка шукає елементи даних у наборі даних, схожі на прогнозовану схему чи очікувану поведінку.

Аномалії також називають критичною та корисною інформацією для брендів та організацій. Як стороння людина - це об'єкт, який суттєво відхиляється від загального середнього в межах набору баз даних або комбінації даних.

Він відрізняється від решти даних, і тому інші інструменти для видобутку даних потребують додаткової уваги та аналізу, оскільки забезпечують різний погляд на певну проблему. Цей тип методики передачі даних може бути використаний для виявлення шахрайства та ризиків у критичній системі.

Вони ідеальні в ситуації, коли унікальні характеристики методів обміну даними можуть бути проаналізовані належним чином і допоможуть аналітику виявити будь-які недоліки в системі.

Це, в свою чергу, може вказувати на шахрайські дії, хибні процедури або сфери, де певна теорія є недійсною, що робить процес встановлення належної системи безпечним та ефективним.

Важливо пам’ятати, що у великих методах видобутку даних дуже часто зустрічаються люди, що переживають люди. Незважаючи на те, що люди, що випадають, не завжди є негативними, вони можуть допомогти бренду знайти унікальні речі, що відбуваються в наборах методів передачі даних.

Незалежно від сценарію, для результатів, виявлених за допомогою аномалії чи виявлення зовнішньої сторони, знадобиться подальший аналіз для досягнення остаточних результатів.

  1. Навчання правилам асоціації

Цей тип методики обміну даними заснований на виявленні цікавих зв’язків між змінними у великих базах даних. Цей тип методу передачі даних використовується для виявлення прихованих шаблонів даних.

Вони можуть бути використані для ідентифікації змінних всередині даних та спільних зустрічей різних змінних, які з'являються з найбільшою частотою. Широко використовується в роздрібних магазинах, техніка видобутку даних про асоціації використовується для пошуку моделей у даних про продажі.

Ці інструменти для вилучення даних можуть використовуватися для рекомендації нових продуктів, особливо для з'ясування того, який тип продуктів люди рекомендують іншим або для пошуку нових продуктів, які рекомендують клієнтам.

Для ефективного підвищення коефіцієнта конверсії бренду можна використовувати висококорисну методику обміну даними, навчання правилам асоціацій. Хороший приклад ефективності асоціаційного навчання був реалізований Уолмаром у 2004 році.

Завдяки цим методам видобутку даних було виявлено, що продажі Полуниця починають в сім разів до урагану. З цього висновку Walmart розміщує цей товар на касах до урагану, тим самим створюючи кращі конверсії в продажу.

  1. Аналіз кластеризації

Цей тип методики передачі даних визначається як процес ідентифікації інструментів майнінгу даних, подібних один одному, аналіз кластеризації допомагає маркетологам зрозуміти як подібність, так і відмінності в даних.

Оскільки кластери мають загальні риси, їх можна використовувати для вдосконалення алгоритмів націлювання. Наприклад, якщо певна група клієнтів купує певну марку продукції, може бути створена конкретна кампанія, яка допоможе продати цей товар.

Розуміння цього може допомогти брендам ефективно підвищити коефіцієнт конверсії для продажу, тим самим збільшивши потужність та привабливість бренду. Крім того, створення персон також є результатом кластерного аналізу.

Персони визначаються як вигадані персонажі, які представляють різні типи користувачів у межах цільової демографічної позиції, що може використовувати веб-сайт, бренд чи продукт аналогічним чином.

Оскільки це важливий аспект аналізу кластеризації, персонал допомагає брендам робити розумний маркетинговий вибір, а також створювати потужні кампанії.

  1. Класифікаційний аналіз

Цей тип методики передачі даних має систематичний процес отримання важливої ​​та відповідної інформації про метадані (це дані про дані) та даних, класифікаційний аналіз допомагає брендам ідентифікувати різні категорії методів передачі даних.

Класифікація аналізу тісно пов’язана з кластерним аналізом, оскільки вони ефективно роблять кращий вибір інструментів пошуку даних. Електронна пошта - це добре відомий приклад класифікаційного аналізу, оскільки він використовує алгоритми для уточнення повідомлень залежно від того, чи є вони законними чи спамними.

Це робиться за допомогою програмного забезпечення для обміну даними на пошті, наприклад, слів та вкладених файлів, які вказують на те, чи є це спамом чи законними повідомленнями електронної пошти.

  1. Регресійний аналіз

Інший інструмент пошуку даних, регресійний аналіз, допомагає брендам визначити залежність між змінними. Ця методика вилучення даних заснована на припущенні одностороннього причинного ефекту від однієї змінної до відповіді іншої змінної.

Хоча незалежні змінні можуть впливати одна на одну, залежність, як правило, не впливає обома способами, як це стосується кореляційного аналізу. Регресійний аналіз може показати, що одна змінна залежить від іншої, а не навпаки.

Оскільки регресійний аналіз є ідеальним для визначення задоволеності клієнтів, він може допомогти брендам відкрити нові та різні уявлення про лояльність клієнтів та як зовнішні фактори, які можуть впливати на рівень обслуговування, наприклад, погодні умови.

Хорошим прикладом регресійного аналізу є використання цієї методики вилучення даних для узгодження людей на порталах знайомств. Багато веб-сайтів використовують змінні, щоб відповідати людям відповідно до їхніх уподобань, інтересів та захоплень.

  1. Вибір моделювання

Точний та загальний інструмент пошуку даних загального призначення, моделювання вибору допомагають брендам робити імовірні прогнози щодо поведінки клієнтів щодо прийняття рішень.

Оскільки бренд повинен орієнтуватися на свою цільову аудиторію, вибіркове моделювання допомагає брендам використовувати такі методи видобутку даних таким чином, щоб вони могли використовувати максимум зусиль у клієнтів, які, ймовірно, здійснять дійсну покупку, вибірне моделювання використовується для ідентифікації найважливіші фактори, які допомагають клієнту зробити свій вибір.

На основі змінних, що подобаються місця, минулої покупки та погляду, моделювання вибору допомагає брендам визначити ймовірність того, що клієнти роблять маркетинговий вибір. Інвестуючи у моделювання вибору, бренди можуть легко допомогти всебічно збільшити свої продажі.

  1. Індукція правила

Цей тип методики передачі даних допомагає розробити формальні правила, що базуються на наборі спостережень, індукція правил - це ще один інструмент обміну даними. Правила, витягнуті з цієї методики вилучення даних, можуть бути використані для представлення наукової моделі програмного забезпечення для обміну даними або локальних моделей даних.

Крім того, парадигма індукції - це правило асоціації. Правило асоціації - це процес пошуку переконливих зв’язків між змінними, особливо у великих базах даних.

Техніка, що використовується в програмному забезпеченні для передачі даних, допомагає брендам виявити закономірності між певними продуктами. Наприклад, якщо клієнт купує масло, є шанси, що він також купить хліб.

Основним напрямком правила асоціації є розуміння того, що якщо клієнт виконує певну функцію, скажімо, А ймовірність того, що він виконує функцію B, також велика.

Це розуміння може допомогти брендам не просто прогнозувати продажі, а й створити розумні маркетингові рішення, які включають акційне ціноутворення та покращення розміщення товарів у магазинах та торгових центрах.

  1. Нейронні мережі

Формуючий етап у процесі технології передачі даних, нейронні мережі мають свої набори переваг та переваг. Найбільша перевага нейронної мережі полягає в тому, що вона створює високоточні прогнозні моделі, які можна ефективно застосувати до великої кількості проблем.

Існує два типи мережі: нейронна та штучна. Справжні нейронні мережі - це біологічні, а саме людський мозок, який здатний робити закономірності та прогнози.

У процесі цього він робить вибір щодо ситуації. Штучні - це ті програми, які реалізуються на комп’ютерних системах.

Штучні нейронні мережі отримують свою назву від історичної розробки, в якій вчені намагалися змусити комп'ютерне програмне забезпечення мислити в манері людського мозку.

Хоча мозок є набагато складнішою справою, нейронні мережі можуть виконувати безліч завдань, які може виконувати і людський мозок.

Важко сказати, коли нейронні мережі використовувались для інструментів видобутку даних, але деталь вивчення цієї методики видобутку даних була виявлена ​​під час другої світової війни.

З того часу нейронна мережа пройшла довгий шлях, і багато аналітики даних використовують її для вирішення проблем передбачення в реальному світі та в цілому покращують результати алгоритмів.

Крім того, багато найбільших проривів нейронних мереж були в застосуванні таких проблем, як поліпшення прогнозування клієнтів або виявлення шахрайства, тобто вони можуть допомогти брендам відкрити новіші та кращі методи зв’язку з клієнтами.

Насправді нейронні мережі успішно допомогли брендам та організаціям вирішити багато проблем, таких як виявлення шахрайства в користуванні кредитними картками.

Вони також застосовуються в таких областях, як військові, для автоматизованого водіння безпілотних транспортних засобів для корекції вимови англійських слів із написаного тексту.

Зрозуміло, одна з найважчих речей для бренду - це визначитися, яка техніка передачі даних може бути правильним вибором.

Це тому, що найкраща методика передачі даних, що використовується, залежить від типу проблем, з якими стикається бренд, які вони хочуть вирішити, використовуючи техніку обміну даними.

Іноді спроба та помилка допоможуть бренду краще вирішити цю проблему. Однак, це також реальність того, що ринки, клієнти постійно змінюються і мають абсолютно динамічний характер.

Ця динаміка забезпечила відсутність досконалої методики вилучення даних, оскільки це неможливо успішно передбачити майбутнє.

Ось чому методи видобутку даних є важливими, оскільки вони можуть допомогти вченим та організаціям використовувати відповідне програмне забезпечення для обміну даними та набагато кращою адаптацією до цього середовища та економіки.

Це може допомогти створити моделі, які допоможуть передбачити зміни в цілеспрямованому та вдосконаленому способі, оскільки чим більше моделей для методів обміну даними, тим більшою є цінність бізнесу для бренду.

Загальні методи видобутку даних допомагають брендам розуміти інструменти видобутку даних набагато більш науково та систематично, тим самим розширюючи можливості та забезпечуючи кращу підключення бренда з одного боку та кращу історію зростання з іншого.

Рекомендовані курси

Це керівництво щодо методів видобутку даних, тут ми обговорили 8 важливих методів видобутку даних, які можуть всебічно та успішно просунути ваш бізнес. Ви також можете ознайомитись з наступними курсами для вивчення майнінгу даних -

  1. Методи пошуку даних за допомогою SAS Enterprises Miner
  2. Введення в обмін даними
  3. ІТ-безпека та злом - обмін даними

Категорія:

Великі дані