Uvod u tehnike vađenja podataka
Izraz data mining prvi je put 1990-ih. Prije toga statističari su koristili izraz ribolov podataka ili jaružanje podataka za definiranje analize podataka bez unaprijed zaključene hipoteze. Jedan od najvažnijih ciljeva procesa alata za vađenje podataka je prikupljanje konačnih informacija koje se mogu lako primijeniti na velikim skupima podataka. Svaka vrsta tehnika iskopavanja podataka rezultirat će različitim rezultatom / učinkom. To znači da će prepoznavanje poslovnih problema otići dug put u pomaganju robnim markama da implementiraju ispravne tehnike iskopavanja podataka, a time i da dobiju najbolje rezultate. Istovremeno, važno je imati na umu da se tehnikama iskopavanja podataka odnosi i na otkrivanje nepoznatih zanimljivih obrazaca, neobičnih zapisa ili ovisnosti koje su prethodno bile neotkrivene.
Veliki podaci jedan su od najvažnijih aspekata priče o rastu bilo koje marke danas, kako velikih tako i malih. U današnje vrijeme tvrtke koriste velike tehnike analize podataka kako bi postigle glavne ciljeve u svojim tvrtkama, kako u pogledu zadovoljstva kupaca, tako i rasta organizacije. Istovremeno, važno je razumjeti da je razumijevanje i analiza velikih podataka važno za uspješan rast i širenje organizacije. Zato su tehnike iskopavanja podataka vrlo korisne jer tvrtkama mogu pomoći na učinkovit način analizirati velike podatke. Iako je na raspolaganju više tehnika vađenja podataka, one se bave različitim problemima i pružaju uvid u te posebne poslovne probleme. Jedan od najboljih načina za stjecanje vrijednih uvida, stoga, najbolje se provodi kroz proces softvera za rudarjenje podataka. Buzzword koja se koristi za opisivanje čitavog raspona analitike podataka, tehnike vađenja podataka uključuju prikupljanje, vađenje, analizu i statističke metode. Zato je važno razviti veliku strategiju na takav način da marka / organizacija jasno razumije utjecaj tehnika iskopavanja podataka.
8 Važnih tehnika vađenja podataka su sljedeće:
-
Otkrivanje anomalije ili izvanrednih stanja
Tehnika vađenja podataka, otkrivanje anomalije ili vanjske građe je tehnika koja traži stavke podataka u skupu podataka koji su slični projiciranom uzorku ili očekivanom ponašanju.
Također se nazivaju i odmetnicima, anomalije pružaju kritične i djelotvorne informacije za marke i organizacije. Kao vanjski izgled objekt je koji značajno odstupa od općeg prosjeka unutar niza baza podataka ili kombinacije podataka.
Razlikuje se od ostatka podataka i zato vanjski alati za vađenje podataka zahtijevaju dodatnu pažnju i analizu jer pružaju drugačiji pogled na određeni problem. Ova vrsta tehnike vađenja podataka može se koristiti za otkrivanje prijevara i rizika unutar kritičnog sustava.
Idealni su u situaciji kada se jedinstvene karakteristike tehnika vađenja podataka mogu na odgovarajući način analizirati i pomoći analitičaru da otkrije bilo koji nedostatak u sustavu.
To zauzvrat može ukazivati na prijevare, nepoštivanje postupaka ili područja u kojima je određena teorija nevaljana, što čini postupak instaliranja odgovarajućeg sustava sigurnim i učinkovitim.
Važno je imati na umu da su odljevci vrlo česti u velikim tehnikama iskopavanja podataka. Premda odlasci nisu uvijek negativni, mogu pomoći brendu da pronađe jedinstvene stvari koje se događaju u skupinama tehnika rudarjenja podataka.
Bez obzira na scenarij slučaja, za dobivanje konačnih rezultata potrebna je analiza dobivena anomalijom ili vanjskim otkrivanjem.
-
Učenje pravila udruženja
Ova vrsta tehnike iskopavanja podataka temelji se na otkrivanju zanimljivih odnosa između varijabli u velikim bazama podataka. Ova vrsta tehnike vađenja podataka koristi se za otkrivanje skrivenih obrazaca u podacima.
Oni se mogu koristiti za prepoznavanje varijabli unutar podataka i ko-pojava različitih varijabli koje se pojavljuju s najvećim frekvencijama. Široko korištena u maloprodajnim trgovinama, tehnika rudarjenja podataka o udruživanjima koristi se za pronalaženje obrazaca u podacima o prodajnim mjestima.
Ovi alati za vađenje podataka mogu se upotrijebiti za preporuku novih proizvoda, posebno za otkrivanje vrsta proizvoda koje ljudi preporučuju drugima ili za pronalaženje novih proizvoda koje bi preporučili kupcima.
Izuzetno korisna tehnika vađenja podataka, učenje pravila o pridruživanju, može se koristiti za učinkovito povećanje stope konverzije branda. Dobar primjer učinkovitosti učenja o udruživanju Walmart je primijenio 2004. godine.
Kroz ove tehnike iskopavanja podataka otkriveno je da se prodaja popratnih jagoda porasla za sedam puta prije uragana. Od ovog otkrića, Walmart ovaj proizvod stavlja na naplatu prije uragana, stvarajući tako bolje prodajne konverzije.
-
Analiza klastera
Ova vrsta tehnike iskopavanja podataka definira se kao postupak identificiranja alata za vađenje podataka koji su slični jedni drugima, analiza klastera pomaže trgovcima da razumiju sličnosti i razlike u podacima.
Kako klasteri imaju zajedničke osobine, oni se mogu koristiti za poboljšanje algoritama ciljanja. Na primjer, ako određena grupa kupaca kupuje određenu marku proizvoda, može se kreirati posebna kampanja koja bi pomogla prodaji tog proizvoda.
Ako to shvatite, možete pomoći robnim markama da učinkovito povećaju stopu konverzije prodajnih proizvoda, povećavajući tako snagu i angažman marke. Uz to, stvaranje persona također je rezultat klaster analize.
Osobe su definirane kao izmišljeni likovi koji predstavljaju različite tipove korisnika unutar ciljanog demografskog stava, koji bi mogli koristiti web stranicu, marku ili proizvod na sličan način.
Zbog toga je važan aspekt klaster analize, personalije pomažu robnim markama u donošenju pametnih marketinških odluka i stvaranju moćnih kampanja.
-
Analiza klasifikacije
Ova vrsta tehnike iskopavanja podataka ima sustavni postupak za dobivanje važnih i relevantnih informacija o metapodacima (što su podaci o podacima) i podacima, a klasifikacijska analiza pomaže marki u prepoznavanju različitih kategorija tehnika iskopavanja podataka.
Razvrstavanje analiza usko je povezano s klaster analizom jer učinkovito donose bolji izbor alata za vađenje podataka. E-pošta je dobro poznat primjer klasifikacijske analize jer koristi algoritme za razjašnjavanje mailova ovisno o tome jesu li legitimni ili neželjeni.
To se događa korištenjem softvera za rudarjenje podataka u pošti, na primjer, riječi i privitaka koji pokazuju jesu li neželjena pošta ili zakonita e-pošta.
-
Regresijska analiza
Još jedan alat za vađenje podataka, regresijska analiza pomaže robnim markama u definiranju ovisnosti između varijabli. Ova tehnika vađenja podataka temelji se na pretpostavci jednosmjernog kauzalnog učinka iz jedne varijable na odgovor druge varijable.
Iako na nezavisne varijable mogu utjecati jedni druge, na ovisnost uglavnom ne utječu oba načina, kao što je slučaj u korelacijskoj analizi. Regresijska analiza može pokazati da jedna varijabla ovisi o drugoj, a ne obrnuto.
Budući da je regresijska analiza idealna za utvrđivanje zadovoljstva kupaca, može pomoći markama da otkriju nove i drugačije uvide o lojalnosti kupaca i kako vanjski čimbenici koji mogu utjecati na razinu usluge, na primjer, vremenske uvjete.
Dobar primjer regresijske analize je uporaba ove tehnike vađenja podataka za usklađivanje ljudi na portalima za upoznavanje. Mnoge web stranice koriste varijable da bi se uskladile s ljudima prema njihovim željama, interesima i hobijima.
-
Izborno modeliranje
Točni alati za iskopavanje podataka opće namjene, modeliranje izbora pomažu robnim markama da naprave vjerojatna predviđanja o ponašanju kupaca u odlučivanju.
Budući da se marka mora usredotočiti na svoju ciljnu publiku, modeliranje izbora pomaže brandovima da koriste svoje tehnike iskopavanja podataka na takav način, kako bi mogli maksimalno uložiti napore kod kupaca koji će vjerojatno izvršiti valjanu kupnju, za prepoznavanje koristi model odabira najvažniji čimbenici koji pomažu kupcu u odabiru.
Na temelju varijabli koje vole mjesta, prošlu kupnju i stavove, modeliranje izbora pomaže robnim markama da odluče o vjerojatnosti da će kupci napraviti marketinški izbor. Ulaganjem u modeliranje izbora, brendovi lako mogu sveobuhvatno povećati prodaju.
-
Indukcija pravila
Ova vrsta tehnike iskopavanja podataka pomaže u razvoju formalnih pravila koja se temelje na skupu opažanja, a indukcija pravila je još jedan alat za vađenje podataka. Pravila izvađena iz ove tehnike vađenja podataka mogu se koristiti za predstavljanje znanstvenog modela softvera za iskopavanje podataka ili lokalnih obrazaca u podacima.
Pored toga, indukcijska paradigma je pravilo udruživanja. Pravilo pridruživanja je postupak pronalaženja uvjerljivih odnosa između varijabli, posebno u velikim bazama podataka.
Tehnika koja se koristi u softveru za vađenje podataka, pomaže robnim markama da otkriju pravilnosti između određenih proizvoda. Na primjer, ako kupac kupuje maslac, postoje šanse da bi kupio i kruh.
Glavni fokus pravila pridruživanja je razumjeti da ako klijent obavlja određenu funkciju, recimo A, vjerojatnost je da će obavljati funkciju B također je velika.
Ovo razumijevanje može pomoći marki da ne samo predvidi prodaju, nego i stvori pametna marketinška rješenja koja uključuju promotivne cijene i bolji plasman proizvoda u trgovinama i trgovačkim centrima.
-
Neuronske mreže
Formativna faza u procesu tehnologije iskopavanja podataka, neuronske mreže imaju svoje niz prednosti i prednosti. Najveća prednost neuronske mreže je u tome što stvara vrlo precizne prediktivne modele koji se mogu učinkovito primijeniti na veliki broj problema.
Postoje dvije vrste mreža, naime neuronska i umjetna. Prave neuronske mreže su biološke, naime, ljudski mozak koji je u stanju napraviti obrasce i predviđanja.
U tom se procesu odlučuje o situaciji. Umjetni su oni programi koji se provode na računalnim sustavima.
Umjetne neuronske mreže svoje ime dobivaju iz povijesnog razvoja u kojem su znanstvenici pokušali natjerati računalni softver da razmišlja na način ljudskog mozga.
Iako je mozak mnogo složenija stvar, neuronske mreže mogu obavljati puno zadataka koje ljudski mozak može.
Teško je reći kada su neuronske mreže bile korištene za alate za vađenje podataka, ali dio ove tehnike vađenja podataka otkriven je tijekom drugog svjetskog rata.
Od tada je neuronska mreža prešla dug put i mnogi analitičari podataka koriste je za rješavanje problema predviđanja u stvarnom svijetu i općenito za poboljšanje rezultata algoritama.
Nadalje, mnogi od najvećih proboja neuronskih mreža dogodili su se u primjeni problema poput poboljšanja predviđanja kupaca ili otkrivanja prijevara, što znači da mogu pomoći marki u otkrivanju novijih i boljih metoda povezivanja s kupcima.
U stvari, neuronske mreže uspješno su pomogle robnim markama i organizacijama da se nose s mnogim problemima poput otkrivanja prijevare pomoću kreditnih kartica.
Također se primjenjuju na područjima poput vojske za automatsku vožnju bespilotnih vozila radi ispravljanja izgovora engleskih riječi iz pisanog teksta.
Jasno, jedna od najtežih stvari za marku je odlučiti koja će tehnika vađenja podataka biti pravi izbor.
To je zato što najbolja tehnika vađenja podataka koja će se koristiti ovisi o vrsti problema s kojima se suočava marka, a koje žele riješiti koristeći tehniku vađenja podataka.
Ponekad će pokušaj i pogreška pomoći brandu da riješi to pitanje na bolji način. Kao što je rečeno, također je realnost da se tržišta, kupci neprestano mijenjaju i potpuno su dinamične prirode.
Ova dinamika osigurala je da ne može biti savršena tehnika vađenja podataka, jer je gotovo nemoguće predvidjeti budućnost na uspješan način.
Zbog toga su tehnike vađenja podataka važne jer mogu pomoći znanstvenicima i organizacijama da koriste relevantan softver za rudarjenje podataka i da se prilagode ovom promjenjivom okruženju i ekonomiji na mnogo bolji način.
Ovo može pomoći u stvaranju modela koji će pomoći predvidjeti promjenu na mnogo usredotočen i poboljšan način, jer što više modela postoji za tehniku vađenja podataka, veća marka može stvoriti poslovnu vrijednost za marku.
Sveukupne tehnike iskopavanja podataka pomažu robnim markama da razumiju alate za iskopavanje podataka na mnogo znanstveniji i sustavniji način, omogućavajući i osiguravajući bolju povezanost marki s jedne strane i bolju priču o rastu s druge strane.
Preporučeni tečajevi
Ovo je vodič za tehnike vađenja podataka, ovdje smo razmotrili 8 važnih tehnika iskopavanja podataka koje mogu sveobuhvatno i uspješno voditi vaše poslovanje. Možda ćete također pogledati sljedeće tečajeve za učenje iskopavanja podataka -
- Tehnike vađenja podataka koristeći SAS Enterprises Miner
- Uvod u istraživanje podataka
- IT sigurnost i hakiranje - istraživanje podataka