Úvod do technik dolování dat
Termín dolování dat byl první v 90. letech. Předtím statistici používali termín rybolov dat nebo bagrování dat k definování analýzy dat bez a předem uzavřené hypotézy. Jedním z nejdůležitějších cílů procesu nástrojů pro dolování dat je shromažďování přesvědčivých informací, které by se daly snadno aplikovat na velké soubory dat. Každý typ technik dolování dat bude mít za následek odlišný výsledek / účinek. To znamená, že rozpoznání obchodních problémů povede značně dlouho k tomu, aby pomohlo značkám implementovat správné techniky dolování dat, a tím také dosáhnout nejlepších výsledků. Současně je důležité mít na paměti, že techniky dolování dat také odkazují na objev neznámých zajímavých vzorů, neobvyklých záznamů nebo závislostí, které byly dříve nezjištěny.
Velká data jsou jedním z nejdůležitějších aspektů růstového příběhu jakékoli značky dnes, velké i malé. V současné době společnosti využívají techniky velké analýzy dat k dosažení hlavních cílů svých společností, a to jak z hlediska spokojenosti zákazníků, tak z hlediska růstu organizace. Zároveň je důležité pochopit, že pochopení a analýza velkých dat je důležitá pro úspěšný růst a expanzi organizace. Proto jsou techniky těžby dat velmi užitečné, protože mohou společnostem pomoci efektivně analyzovat velká data. Ačkoli existuje více technik těžby dat, zabývají se různými problémy a poskytují náhledy na konkrétní konkrétní obchodní problémy. Jedním z nejlepších způsobů, jak získat cenné poznatky, je proto nejlepší postupovat pomocí softwaru pro dolování dat. Buzzword, které se používá k popisu celé škály analytických dat, techniky dolování dat zahrnují sběr, extrakci, analýzu a statistické metody. Proto je důležité vyvinout velkou strategii takovým způsobem, aby dopad technik dolování dat byl jasně pochopen značkou / organizací.
8 Důležité techniky dolování dat jsou následující:
-
Detekce anomálií nebo odlehlých hodnot
Technika dolování dat, zjišťování anomálií nebo odlehlých hodnot, je technika, která hledá datové položky v sadě dat, které jsou podobné předpokládanému vzoru nebo očekávanému chování.
Anomálie, označované také jako odlehlé hodnoty, poskytují značkám a organizacím kritické a proveditelné informace. Jako odlehlý objekt je objekt, který se výrazně liší od obecného průměru v rámci databáze nebo kombinace dat.
Liší se od zbytku dat, a proto nástroje pro extrakci dat mimo jiné vyžadují další pozornost a analýzu, protože poskytují odlišný pohled na konkrétní problém. Tento typ techniky dolování dat lze použít k detekci podvodů a rizik v kritickém systému.
Jsou ideální v situaci, kdy je možné řádně analyzovat jedinečné vlastnosti technik dolování dat a pomoci analytikům objevit jakýkoli nedostatek v systému.
To zase může naznačovat podvodné jednání, chybné postupy nebo oblasti, kde je určitá teorie neplatná, a proces instalace správného systému na místě, bezpečný a účinný.
Je důležité mít na paměti, že v technikách těžby velkých dat jsou extrémní hodnoty velmi běžné. Přestože odlehlé hodnoty nejsou vždy negativní, mohou pomoci značce najít jedinečné věci, které se dějí v sadách technik dolování dat.
Ať už je scénář případu jakýkoli, bude zjištění odvozená anomálií nebo odlehčenou detekcí vyžadovat další analýzu k dosažení přesvědčivých výsledků.
-
Učení pravidla asociace
Tento typ techniky dolování dat je založen na objevu zajímavých vztahů mezi proměnnými ve velkých databázích. Tento typ techniky dolování dat se používá k odkrývání skrytých vzorců v datech.
Mohou být použity k identifikaci proměnných v datech a společných výskytů různých proměnných, které se objevují s nejvyššími frekvencemi. Technika těžby dat asociačních pravidel, která je široce používána v maloobchodech, se používá k nalezení vzorů v údajích o prodeji.
Tyto nástroje pro dolování dat lze použít k doporučování nových produktů, zejména ke zjištění, jaký typ produktů lidé doporučují ostatním, nebo k nalezení nových produktů, které doporučí zákazníkům.
Velmi užitečnou technikou dolování dat, učení asociačních pravidel, lze efektivně zvýšit míru konverze značky. Dobrý příklad efektivnosti asociačního učení implementoval Walmart v roce 2004.
Prostřednictvím těchto technik dolování dat bylo zjištěno, že prodej jahodového popu se zvýšil sedmkrát před hurikánem. Od tohoto zjištění Walmart umisťuje tento produkt na pokladny před hurikánem, čímž vytváří lepší prodejní konverze.
-
Shluková analýza
Tento typ techniky dolování dat je definován jako proces identifikace nástrojů dolování dat, které jsou si navzájem podobné, shluková analýza pomáhá obchodníkům porozumět podobnostem i rozdílům v datech.
Protože klastry mají společné rysy, lze je použít ke zlepšení algoritmů cílení. Pokud například kupuje určitá skupina zákazníků konkrétní značku produktů, lze vytvořit konkrétní kampaň, která pomůže s prodejem daného produktu.
Porozumění tomu může značkám pomoci efektivně zvýšit jejich konverzní poměr prodeje, a tím zvýšit sílu a zapojení značky. Kromě toho je tvorba personas také výsledkem shlukové analýzy.
Personas jsou definovány jako smyšlené postavy, které představují různé typy uživatelů v rámci cílené demografické skupiny, přístupu, který by mohl podobně používat web, značku nebo produkt.
Vzhledem k tomu, že jde o důležitý aspekt klastrové analýzy, pomáhají personas značkám při výběru inteligentního marketingu a také při vytváření silných kampaní.
-
Klasifikační analýza
Tento typ techniky dolování dat má systematický proces získávání důležitých a relevantních informací o metadatech (což jsou data o datech) a datech, klasifikační analýza pomáhá značkám identifikovat různé kategorie technik dolování dat.
Klasifikace analýzy je úzce spojena s klastrovou analýzou, protože účinně volí nástroje pro dolování dat. E-mail je dobře známým příkladem klasifikační analýzy, protože používá algoritmy k objasnění e-mailů v závislosti na tom, zda jsou legitimní nebo spam.
To se provádí pomocí softwaru pro dolování dat v poště, například slov a příloh, které ukazují, zda se jedná o spam nebo legitimní e-maily.
-
Regresní analýza
Další nástroje pro dolování dat, regresní analýza, pomáhají značkám definovat závislost mezi proměnnými. Tato technika dolování dat je založena na předpokladu jednosměrného kauzálního účinku z jedné proměnné na odpověď jiné proměnné.
Zatímco nezávislé proměnné mohou být ovlivněny navzájem, závislost není obecně ovlivněna oběma způsoby, jako je tomu v případě korelační analýzy. Regresní analýza může ukázat, že jedna proměnná je závislá na jiné, ne naopak.
Protože regresní analýza je ideální pro určení spokojenosti zákazníků, může pomoci značkám objevit nové a odlišné poznatky o loajalitě zákazníků a o tom, jak externí faktory, které mohou ovlivnit úroveň služeb, například povětrnostní podmínky.
Dobrým příkladem regresní analýzy je použití této techniky dolování dat při porovnávání lidí na seznamovacích portálech. Mnoho webových stránek používá proměnné, aby odpovídalo lidem podle jejich lajků, zájmů a koníčků.
-
Výběrové modelování
Přesné a univerzální nástroje pro dolování dat, výběrové modelování pomáhá značkám vytvářet pravděpodobnostní předpovědi o rozhodovacím chování zákazníků.
Protože se značka musí zaměřit na své cílové publikum, výběrové modelování pomáhá značkám používat jejich techniky dolování dat takovým způsobem, aby mohli maximálně využít své úsilí u zákazníků, kteří pravděpodobně provedou platný nákup. nejdůležitější faktory, které pomáhají zákazníkům při výběru.
Na základě proměnných, jako jsou místa, minulý nákup a postoje, modelování výběru pomáhá značkám rozhodovat o pravděpodobnosti, že si zákazníci vyberou marketing. Investováním do výběru modelů mohou značky snadno pomoci ke zvýšení jejich prodeje komplexním způsobem.
-
Indukce pravidla
Tento typ techniky dolování dat pomáhá rozvíjet formální pravidla, která jsou založena na souboru pozorování, indukce pravidel je dalším nástrojem dolování dat. Pravidla extrahovaná z této techniky dolování dat mohou být použita jako reprezentace vědeckého modelu softwaru pro dolování dat nebo místních vzorců v datech.
Kromě toho je pravidlem asociace indukční paradigma. Asociační pravidlo je proces hledání přesvědčivých vztahů mezi proměnnými, zejména ve velkých databázích.
Technika používaná v softwaru pro těžbu dat pomáhá značkám objevit zákonitosti mezi určitými produkty. Pokud například kupuje máslo, je pravděpodobné, že si také koupí chléb.
Hlavním cílem pravidla přidružení je pochopit, že pokud zákazník vykonává určitou funkci, řekněme A, pravděpodobnost provedení funkce B je také vysoká.
Toto porozumění může značkám pomoci nejen předpovídat prodej, ale také vytvářet inteligentní marketingová řešení, která zahrnují propagační ceny a lepší umístění produktů v obchodech a nákupních centrech.
-
Neuronové sítě
Formativní fáze v procesu technologie dolování dat, neuronové sítě mají své vlastní sady výhod a výhod. Největší výhodou neuronové sítě je to, že vytváří vysoce přesné prediktivní modely, které lze efektivně aplikovat na velké množství problémů.
Existují dva typy sítí, a to neurální a umělá. Skutečné neuronové sítě jsou biologické, jmenovitě lidské mozky, které jsou schopny vytvářet vzorce a předpovědi.
Přitom se rozhoduje o situaci. Umělé jsou ty programy, které jsou implementovány do počítačových systémů.
Umělé neuronové sítě odvozují své jméno od historického vývoje, ve kterém se vědci snažili přimět počítačový software, aby přemýšlel o lidském mozku.
Ačkoli mozek je mnohem složitější věc, neuronové sítě mohou vykonávat mnoho úkolů, které může lidský mozek také.
Těžko říci, kdy byly pro nástroje dolování dat použity neuronové sítě, ale během druhé světové války byla objevena část studie této techniky dolování dat.
Od té doby neuronová síť prošla dlouhou cestu a mnoho analytiků dat ji používá k řešení problémů predikce v reálném světě a obecně ke zlepšení výsledků algoritmů.
Dále, mnoho z největších průlomů v neuronových sítích bylo v aplikaci problémů, jako je zlepšení predikce zákazníků nebo detekce podvodů, což znamená, že mohou pomoci značkám objevit novější a lepší způsoby spojení se zákazníky.
Neuronové sítě ve skutečnosti úspěšně pomohly značkám a organizacím vypořádat se s mnoha problémy, jako je odhalování podvodů s použitím kreditních karet.
Byly také použity v oblastech jako je armáda pro automatizované řízení bezpilotních vozidel za účelem korekce výslovnosti anglických slov z psaného textu.
Je zřejmé, že jednou z nejtěžších věcí pro značku je rozhodnout se, která technika dolování dat by mohla být tou správnou volbou.
Důvodem je to, že nejlepší technika pro dolování dat, která má být použita, závisí na typu problémů, se kterými se značka potýká, které chtějí vyřešit pomocí techniky dolování dat.
Někdy pokus a chyba pomohou značce tento problém vyřešit lépe. Jak již bylo řečeno, je také skutečností, že trhy, zákazníci se neustále mění a mají zcela dynamický charakter.
Tato dynamika zajistila, že nemůže existovat žádná dokonalá technika dolování dat, protože je téměř nemožné úspěšně předpovídat budoucnost.
Proto jsou techniky dolování dat důležité, protože mohou vědcům a organizacím pomoci používat relevantní software pro dolování dat a mnohem lépe se přizpůsobit měnícímu se prostředí a ekonomice.
To může pomoci vytvořit modely, které pomohou předvídat změnu mnohem soustředěnějším a vylepšeným způsobem, protože čím více modelů existuje pro techniky dolování dat, tím větší obchodní hodnotu lze pro značku vytvořit.
Techniky dolování dat celkově pomáhají značkám porozumět nástrojům dolování dat mnohem vědeckějším a systematičtějším způsobem, čímž posilují a zajišťují lepší spojení značky na jedné straně a lepší růstový příběh na straně druhé.
Doporučené kurzy
Toto byl průvodce technikami dolování dat, zde jsme diskutovali o 8 důležitých technikách dolování dat, které mohou vaše podnikání dopředu komplexním a úspěšným způsobem. Můžete se také podívat na následující kurzy, abyste se naučili dolování dat -
- Techniky dolování dat pomocí SAS Enterprises Miner
- Úvod do těžby dat
- Zabezpečení IT a hackování - těžba dat