Dzisiaj porozmawiamy o eksploracji danych i jej zaletach dla firm. W ostatnich latach eksploracja danych wzbudziła duże zainteresowanie w branży informatycznej. Głównym powodem jest to, że istnieje duża ilość danych, które można wykorzystać, i istnieje pilna potrzeba przekształcenia tych danych w użyteczne informacje i wiedzę. Może być następnie używany w różnych zastosowaniach, takich jak zarządzanie przedsiębiorstwem, kontrola produkcji, analiza rynku, projektowanie inżynieryjne i badania naukowe.
Eksploracja danych to ważny temat w dziedzinie sztucznej inteligencji i badań baz danych. Odnosi się do procesu ujawniania ukrytych, wcześniej nieznanych i potencjalnie wartościowych informacji z dużej ilości danych. To także proces wspomagania decyzji, który opiera się głównie na sztucznej inteligencji, automatycznej analizie danych biznesowych, wnioskach indukcyjnych i znajdowaniu z nich potencjalnych wzorców.
Co to jest eksploracja danych?
Data Mining lub Data Mining, jak to jest znane w naszym języku, to technologia składająca się z metody lub zestawu metod analitycznych i narzędzi statystycznych, które wyodrębniają, zbierają i analizują duże ilości informacji (danych) z ustrukturyzowanej bazy danych firmy . W ten sposób automatycznie odkrywa przydatne trendy, wzorce i zasady zachowań klientów. Dane wspierające realizację planów marketingowych. Krótko mówiąc, wyciąga użyteczne informacje z zebranych danych.
Data mining to technologia silnie wspierająca CRM, czyli metody i strategie budowania dobrych długoterminowych relacji między firmami a klientami w oparciu o dogłębną znajomość każdego klienta. Analizując dane, takie jak zachowania zakupowe klientów, służy do klasyfikowania produktów, przewidywania wskaźników zakupów w określonym segmencie i odkrywania jak największej ilości danych związanych z produktami i klientami. Eksploracja danych stała się niezbędna w marketingu.
Zwiększenie mocy maszyn, rozbudowa sieci, wzrost liczby otwartych danych oraz redukcja kosztów gromadzenia i przechowywania informacji spowodowały, że firmy i osoby prywatne uzyskują dużą ilość informacji różnego typu i jakości, które można wykorzystać do eksploracji danych. W związku z tym dużą uwagę zwraca się również na eksplorację danych, która jest doskonałym sposobem na efektywne wykorzystanie Big Data.
Jakie narzędzia i techniki są używane do eksploracji danych?
Posiadanie dużej ilości informacji jest wielką zaletą dla firm, o ile wiedzą, jak je najlepiej wykorzystać. Nie ma jednak sensu mieć wielkiego skarbu, jeśli nie możesz go dosięgnąć. To samo dotyczy wszystkich informacji, które docierają do firmy. W rzeczywistości konieczne jest posiadanie odpowiednich narzędzi i technik, aby jak najlepiej wykorzystać zebrane informacje. Obecnie w tym celu opracowano wiele programów.
Na rynku dostępne są różne rodzaje narzędzi do eksploracji danych. Większość tego oprogramowania jest dostępna w wersjach Windows i Unix, a każde z nich ma swoje mocne i słabe strony. W rzeczywistości wielu z nich monitoruje dane i wyróżnia trendy z poziomu pulpitu. Nawet przechwytywanie informacji, które czasami znajdują się poza bazami danych. Przyjrzyjmy się niektórym z najpopularniejszych narzędzi poniżej:
- Szybki górnik
- Położyć
- Pomarańczowy
- Knime
- Grzechotka
- Tanagra
- XL Miner
Jeśli chodzi o zastosowane techniki, jest nieco podobny do narzędzi. Jest ich wiele i wszystkie są dobre. Dlatego stwierdzenie, że jeden jest lepszy od drugiego, może być nieco ryzykowne, ponieważ zależy to od celu, do którego dąży, który może się różnić w zależności od firmy. Zobaczmy poniżej, jakie są główne techniki mówienia o eksploracji danych:
- Analiza klasyfikacyjna
- Nauka reguł asocjacyjnych
- Wykrywanie anomalii lub wartości odstających
- Analiza skupień
- Analiza regresji
Jakie są zalety eksploracji danych dla firm?
Wśród najważniejszych korzyści, jakie firma uzyskuje dzięki wdrożeniu data mining można wymienić:
- Odkrywanie informacji, których nie spodziewałeś się uzyskać. Dzięki swojemu działaniu pozwala na dokonywanie wielu różnych kombinacji różnych uzyskanych danych, osiągając wraz z ich wynikami nowe odkrycia.
- Jest w stanie szybko i niezawodnie analizować wiele baz danych z ogromną ilością danych.
Uzyskane wyniki są łatwe do zrozumienia i nie wymagają dużej wiedzy technicznej do ich interpretacji. - Dzięki zebranym i przeanalizowanym informacjom pozwala na klasyfikację dotychczasowych klientów oraz znajdowanie, pozyskiwanie i zatrzymywanie nowych.
- Pozwala firmom próbować zaspokajać potrzeby użytkowników, oferując produkty lub usługi, których żądają. Dzieje się tak, ponieważ znając trendy i wzorce poszukiwań swoich klientów, firma jest w lepszej pozycji do tworzenia niezbędnych ofert, aby sprostać potrzebom swoich użytkowników.
- Uzyskane modele można zweryfikować za pomocą analizy statystycznej. Dzięki temu można zweryfikować, czy uzyskane wyniki i prognozy są wiarygodne.
- Pomaga obniżyć koszty i odkrywać nowe biznesy. Dzięki wiedzy firma unika polityki prób i błędów, co przekłada się na znaczną redukcję kosztów. Pozwala również firmie zapuszczać się w nowe obszary zgodnie z wzorcami obserwowanymi u użytkowników.
Jakie są etapy eksploracji danych?
Eksploracja danych stała się niezależną dyscypliną w ostatnich dziesięcioleciach. Jednak osiągnięcie najlepszych wyników wymaga systematycznego procesu. Ten proces jest niezbędny w eksploracji danych, aby osiągnąć skuteczny i zorientowany na cele sposób pracy. Aby przeprowadzić proces odkrywania wiedzy w sposób niezawodny i odtwarzalny, jako wytyczną przyjęto standard CRISP-DM. Model CRISP obejmuje 6 faz niezbędnych do eksploracji danych.
Zrozumienie biznesowe, w tej pierwszej fazie cele, jest definiowane i wymieniane są informacje o zadaniach. Ponadto ustalane są odpowiednie procedury dla zadania. Druga faza to Zrozumienie danych, w tej fazie sprawdzana jest jakość i wiarygodność danych. Jakie dane są dostępne? Jakie cechy były badane? Itd. Przygotowanie danych jest trzecim, tutaj zmienne są kodowane lub przekształcane w razie potrzeby. W przypadku brakujących danych można zastosować odpowiednie procedury. Doświadczenie pokazuje, że ta faza zajmuje większość czasu.
Modelowanie to kolejny etap, w którym przeprowadzane są niezbędne procedury, aby odpowiedzieć na pytania. Generalnie trzeba zmieniać różne parametry i tworzyć różne modele. Ewaluacja lub ocena to faza porównania modeli utworzonych na podstawie analizy predykcyjnej CRISP-DM. W tym celu wykorzystuje się kilka parametrów jakości modelu. I wreszcie dostarczenie wyników lub wdrożenie, krok, w którym uzyskane wyniki są ostatecznie podsumowywane, przetwarzane i przedstawiane w zrozumiały sposób.
