Co to jest Data Mining?
Data mining to proces wykorzystywany przez firmy do przekształcania surowych danych w użyteczne informacje. Używając oprogramowania do wyszukiwania wzorców w dużych partiach danych, firmy mogą dowiedzieć się więcej o swoich klientach, aby opracować bardziej efektywne strategie marketingowe, zwiększyć sprzedaż i obniżyć koszty. Eksploracja danych zależy od efektywnego zbierania danych, ich magazynowania i przetwarzania komputerowego.
Procesy eksploracji danych są wykorzystywane do budowania modeli uczenia maszynowego, które zasilają aplikacje, w tym technologie wyszukiwarek i programy rekomendacji stron internetowych.
Jak działa eksploracja danych
Eksploracja danych polega na badaniu i analizowaniu dużych bloków informacji w celu uzyskania znaczących wzorców i trendów. Można ją wykorzystać na wiele sposobów, np. w marketingu baz danych, zarządzaniu ryzykiem kredytowym, wykrywaniu oszustw, filtrowaniu spamu, a nawet w celu poznania nastrojów lub opinii użytkowników.
Proces eksploracji danych składa się z pięciu kroków. Po pierwsze, organizacje zbierają dane i ładują je do swoich hurtowni danych. Następnie, przechowują dane i zarządzają nimi na własnych serwerach lub w chmurze. Analitycy biznesowi, zespoły zarządzające i specjaliści od technologii informacyjnych uzyskują dostęp do danych i określają sposób ich uporządkowania. Następnie oprogramowanie sortuje dane w oparciu o wyniki użytkownika, a na koniec użytkownik końcowy prezentuje dane w łatwym do udostępnienia formacie, takim jak wykres lub tabela.
Hurtownia danych i oprogramowanie do eksploracji danych
Programy do eksploracji danych analizują związki i wzorce w danych w oparciu o żądania użytkowników. Na przykład, firma może użyć oprogramowania do eksploracji danych, aby stworzyć klasy informacji. Dla ilustracji, wyobraźmy sobie, że restauracja chce wykorzystać eksplorację danych do określenia, kiedy powinna oferować określone specjały. Przygląda się zebranym informacjom i tworzy klasy w oparciu o to, kiedy klienci odwiedzają restaurację i co zamawiają.
W innych przypadkach, data mining znajduje skupiska informacji w oparciu o logiczne związki lub przygląda się skojarzeniom i wzorcom sekwencyjnym, aby wyciągnąć wnioski na temat trendów w zachowaniu konsumentów.
Warehousing jest ważnym aspektem eksploracji danych. Magazynowanie danych to sytuacja, w której firmy centralizują swoje dane w jednej bazie danych lub programie. W przypadku hurtowni danych, organizacja może wydzielić segmenty danych dla określonych użytkowników do analizy i wykorzystania.
Jednakże w innych przypadkach, analitycy mogą zacząć od danych, które chcą uzyskać i stworzyć hurtownię danych w oparciu o te specyfikacje. Niezależnie od tego, jak firmy i inne podmioty organizują swoje dane, wykorzystują je do wspierania procesów decyzyjnych zarządu.
Przykład Data Mining
Sklepy spożywcze są dobrze 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 te ułatwiają sklepom śledzenie kto, co, kiedy i po jakiej cenie kupuje. Po przeanalizowaniu danych, sklepy mogą następnie wykorzystać je do zaoferowania klientom kuponów dostosowanych do ich zwyczajów zakupowych oraz do podjęcia decyzji, kiedy wystawić produkty na sprzedaż lub kiedy sprzedać je po pełnej cenie.
Data mining może być powodem do niepokoju, gdy firma wykorzystuje tylko wybrane informacje, które nie są reprezentatywne dla całej grupy próbnej, w celu udowodnienia pewnej hipotezy.
Key Takeaways
- Data mining jest procesem analizowania dużej partii informacji w celu dostrzeżenia trendów i wzorców.
- Data mining może być wykorzystywany przez korporacje do wszystkiego, od nauki o tym, czym klienci są zainteresowani lub co chcą kupić, do wykrywania oszustw i filtrowania spamu.
- Programy eksploracji danych rozbijają wzorce i połączenia w danych w oparciu o to, o jakie informacje proszą lub dostarczają użytkownicy.