Data Mining
Eksploracja danych to proces wykorzystywany przez firmy do przekształcania surowych danych w przydatne informacje. Używając oprogramowania do wyszukiwania wzorców w dużych partiach danych, firmy mogą dowiedzieć się więcej o swoich klientach w celu opracowania skuteczniejszych strategii marketingowych, zwiększenia sprzedaży i obniżenia kosztów. Eksploracja danych zależy od skutecznego gromadzenia danych, magazynowania i przetwarzania komputerowego.
Procesy eksploracji danych służą do budowania modeli uczenia maszynowego, które zasilają aplikacje, w tym technologie wyszukiwarek i programy rekomendacji stron internetowych.
Jak działa Data Mining
Eksploracja danych polega na eksploracji i analizie dużych bloków informacji w celu uzyskania istotnych wzorców i trendów. Można go używać na wiele sposobów, takich jak marketing bazy danych, zarządzanie ryzykiem kredytowym, wykrywanie oszustw, filtrowanie spamu, a nawet rozpoznawanie opinii i opinii użytkowników.
Proces eksploracji danych dzieli się na pięć etapów. Po pierwsze, organizacje zbierają dane i ładują je do swoich hurtowni danych. Następnie przechowują dane i zarządzają nimi na serwerach wewnętrznych lub w chmurze. Analitycy biznesowi, zespoły zarządzające i specjaliści ds. Technologii informatycznych uzyskują dostęp do danych i określają, w jaki sposób chcą je zorganizować. Następnie oprogramowanie aplikacji sortuje dane na podstawie wyników użytkownika, a na koniec użytkownik końcowy przedstawia dane w łatwym do udostępnienia formacie, takim jak wykres lub tabela.
Oprogramowanie do hurtowni danych i wyszukiwania
Programy eksploracji danych analizują relacje i wzorce danych na podstawie żądań użytkowników. Na przykład firma może korzystać z oprogramowania do eksploracji danych w celu tworzenia klas informacji. Aby to zilustrować, wyobraź sobie, że restauracja chce korzystać z eksploracji danych, aby określić, kiedy powinna oferować pewne specjały. Sprawdza zebrane informacje i tworzy klasy na podstawie tego, kiedy klienci odwiedzają i co zamawiają.
W innych przypadkach eksploratorzy danych znajdują klastry informacji oparte na logicznych relacjach lub szukają skojarzeń i wzorców sekwencyjnych, aby wyciągać wnioski na temat trendów w zachowaniach konsumentów.
Magazynowanie jest ważnym aspektem eksploracji danych. Magazynowanie ma miejsce wtedy, gdy firmy centralizują swoje dane w jednej bazie danych lub programie. Dzięki hurtowni danych organizacja może wydzielać segmenty danych, które mogą być analizowane i wykorzystywane przez konkretnych użytkowników.
Jednak w innych przypadkach analitycy mogą zacząć od potrzebnych danych i utworzyć hurtownię danych na podstawie tych specyfikacji. Niezależnie od tego, w jaki sposób firmy i inne podmioty organizują swoje dane, wykorzystują je do wspierania procesów decyzyjnych kierownictwa.
Przykład eksploracji danych
Sklepy spożywcze są znanymi użytkownikami technik eksploracji danych. Wiele supermarketów oferuje klientom bezpłatne karty lojalnościowe, które dają im dostęp do obniżonych cen niedostępnych dla osób niebędących członkami. Karty ułatwiają sklepom śledzenie, kto kupuje, kiedy i za jaką cenę. Po przeanalizowaniu danych sklepy mogą następnie wykorzystać te dane, aby zaoferować klientom kupony ukierunkowane na ich nawyki zakupowe i zdecydować, kiedy wystawiać przedmioty na sprzedaż, a kiedy sprzedawać je po pełnej cenie.
Eksploracja danych może być powodem do niepokoju, gdy firma wykorzystuje tylko wybrane informacje, które nie są reprezentatywne dla całej grupy prób, aby udowodnić pewną hipotezę.
Kluczowe dania na wynos
- Eksploracja danych to proces analizowania dużej partii informacji w celu rozpoznania trendów i wzorców.
- Eksploracja danych może być wykorzystywana przez korporacje do wszystkiego - od dowiedzenia się, czym klienci są zainteresowani lub chcą kupić, po wykrywanie oszustw i filtrowanie spamu.
- Programy eksploracji danych rozkładają wzorce i połączenia danych w oparciu o informacje, o które proszą lub dostarczają użytkownicy.