Ce este data mining? – Un ghid complet

O terminologie foarte comună pe care am auzit-o este data mining. Poate veni pentru toată lumea ca ceva unic sau inovator. Cu toate acestea, conceptul de data mining nu a fost ceva recent, dar există o istorie în spatele lui. Se poate spune cu ușurință că conceptul de data mining există de peste un secol. Cu toate acestea, a intrat în lumina reflectoarelor abia în anii 1930. Prima utilizare a fost făcută de Alan Turing când a folosit o mașină universală pentru a efectua calcule care sunt efectuate de unele dintre calculatoarele moderne.

Din acea zi, a existat o evoluție constantă în domeniul minării de date și am ajuns mult înainte. Astăzi vedem organizații care profită de puterea extragerii de date și a învățării automate pentru a-și automatiza procesele în jurul departamentelor de vânzări, operațiuni, marketing și alte departamente.

• Definiția Data Mining
• Istoria minării de date
• Cum funcționează data mining-ul?
• Metode de extragere a datelor
• Importanța sa
• Avantaje și dezavantaje ale minării de date
• Cazuri de utilizare și exemple
• Tehnici
• Instrumente
• Viitorul minării de date

Ce este data mining?

Nu este altceva decât un proces de analiză a unui volum uriaș de date și, prin urmare, de a scoate la iveală inteligența din acel volum de date, pentru a ajuta organizațiile să rezolve provocările de afaceri, să gestioneze și să atenueze riscurile și, prin urmare, să capteze noi oportunități de afaceri. Numele este derivat dintr-o analogie a căutării pietrelor prețioase dintr-un munte de minereu. Procesul de extragere și extragerea datelor implică ambele căutarea lucrurilor valoroase prin cernerea unor cantități mari de informații.

Acest proces este utilizat în multiple fațete ale unei afaceri, cum ar fi vânzări, marketing, dezvoltare de produse, cercetare, instruire și dezvoltare. Dacă este utilizat în mod eficient, poate face minuni, deoarece ajută la obținerea de informații valoroase despre clienți, generând astfel strategii eficiente care au ca rezultat o performanță îmbunătățită și venituri mai bune.

Istoricul exploatării datelor

Dacă ne uităm la istorie, unul dintre primele articole care au publicat cuvântul „mining de date” a fost al unui domn pe nume Michael C. Lovell în anul 1983. La acea vreme, Lovell și alți economiști renumiți credeau că această metodă ar putea duce la greșeli. concluzii.

Cu toate acestea, până în anii 90, conceptul de a extrage valoare din date și de a forma modele a câștigat popularitate. În anul 1996, Teradata, NCR și un alt grup de companii au executat un proiect care a condus la standardizarea tehnologiilor de data mining. Această lucrare a cuprins procesul CRISP-DM, care înseamnă Cross Industry Standard Process for Data Mining. Întregul proces a fost împărțit în șase etape, cum ar fi:

1. Înțelegerea afacerilor
2. Înțelegerea datelor
3. Pregătirea datelor
4. Modelare
5. Evaluare
6. Implementare

Până la începutul anului 2000, companiile au putut să vadă valoarea extragerii de date, iar acest proces a declanșat exponențial, făcând industria în sine una foarte profitabilă.

Cum funcționează data mining-ul?

Fundamentele procesului de extragere a datelor sunt să puneți o întrebare de afaceri, să căutați date care vă vor ajuta să răspundeți la această întrebare și, în final, să pregătiți acel set de date pentru analiză. Trebuie remarcat faptul că succesul în etapele ulterioare va depinde complet de eficacitatea sarcinilor efectuate în etapele anterioare. Dacă calitatea datelor este compromisă, acest lucru poate duce la rezultate slabe. Prin urmare, toți cei care lucrează în data mining trebuie să considere calitatea datelor ca fiind PRIORITATE DE SUPRA.

Data Mining în 5 pași

De obicei, profesioniștii urmează o metodologie structurată cu procese repetabile care oferă rezultatele dorite. Să ne uităm la acești 5 pași

Pasul 1: Înțelegerea afacerii

Aici, trebuie să definiți care este obiectivul de afaceri al proiectului prin maparea acestuia cu scenariul de afaceri actual. Odată cu asta, trebuie să definiți și parametrii proiectului.

Pasul 2: Înțelegerea datelor

Odată ce declarația problemei este definită în pasul 1, atunci este important să identificați setul de date potrivit care va ajuta la abordarea enunțului problemei. Poate fi necesar să obțineți aceste date din mai multe surse.

Pasul 3: Pregătirea datelor

Odată ce sursele de date sunt identificate și datele sunt colectate, pregătiți datele în formatul necesar, în conformitate cu obiectivul de afaceri. Dacă există probleme, cum ar fi dublitatea datelor sau lipsa punctelor de date, acestea trebuie remediate imediat.

Pasul 4: Modelarea datelor

Odată ce datele sunt pregătite, puteți începe să rulați diferiți algoritmi pe acele date pentru a studia diferite modele

Pasul 5: Evaluare

Odată ce modelarea datelor este finalizată, puteți începe să evaluați dacă aceste rezultate (ca rezultat al exercițiului de modelare) sunt capabile să obțină rezultate sau nu. Acest proces este executat într-o manieră iterativă împreună cu pasul de modelare a datelor pentru a se asigura că cel mai bun algoritm dă rezultatul corect.

Odată ce toți pașii sunt finalizați, se face o prezentare finală către factorii de decizie pentru a arăta rezultatul proiectului.

De ce este important extragerea datelor?

Pe cât de mult miningul de date este un proces care este urmat cu sârguință de diferiți profesioniști, este important să cunoaștem importanța extragerii datelor.

Este clar că este procesul de captare a unor cantități mari de date și de a aduna informații semnificative din acele date. Prin urmare, există o creștere semnificativă a cererii de furnizori de date, creând și mai mult o cerere pentru profesioniști, cum ar fi analiștii de date și oamenii de știință de date.

Deoarece acest proces implică conversia datelor în informații perspicace, ajută organizațiile să ia decizii și să definească strategii de creștere. Permite organizațiilor să desfășoare campanii de marketing specifice și să ajute la predicții. De asemenea, ajută la obținerea de informații specifice despre comportamentul clienților, motiv pentru care este important să rulați aceste proiecte de data mining.

Avantajele Data Mining

Dacă ne uităm la afacerile de astăzi, acestea sunt în mod constant inundate cu date cu volume mari de date dintr-o multitudine de surse. Nu mai este o alegere ca organizațiile să fie bazate pe date în scenariul de afaceri de astăzi. Succesul unei afaceri este esențial pentru modul în care extrag informații din date și utilizează această inteligență în beneficiul lor.

În termeni simpli, data miningul oferă organizațiilor șansa de a optimiza viitorul, analizându-și prezentul și trecutul. Ajută la furnizarea de predicții cu privire la ceea ce s-ar putea întâmpla în continuare.

De exemplu, prin data mining, puteți obține o prognoză, despre care clienții sunt clienți potențial profitabili, uitându-se la profilurile anterioare ale altor clienți. În acest fel, ca organizație, vă puteți concentra pe oferte și oferte specifice pentru astfel de clienți care sunt susceptibili de a vă crește rentabilitatea investiției.

În plus, puteți utiliza, de asemenea, data mining pentru

• Creșterea veniturilor organizației dvs
• Obținerea de informații despre segmentele de clienți și preferințele acestora
• Achiziție de clienți noi
• Crearea mai multor oportunități de vânzare încrucișată și up-selling
• Îmbunătățirea loialității și fidelizarea clienților
• Păstrarea evidenței performanței operaționale

Prin aplicarea tehnicilor sale, companiile pot lua decizii care se bazează pe inteligența derivată din aceste date. Datorită tehnologiilor moderne de procesare a datelor, cum ar fi inteligența artificială și învățarea automată, organizațiile pot transforma volume mari de date în câteva minute.

Provocări ale exploatării datelor

Odată cu inovația și evoluția, vin și o serie de provocări cu care se confruntă această metodă și această industrie. Unele dintre aceste provocări sunt următoarele:

• Interfața cu utilizatorul

  Rezultatele extragerii de date pot fi utile dacă sunt lizibile și înțelese de utilizator. Deoarece această metodă implică lucrul pe volume mari de date, există o provocare în modul în care datele sunt prezentate vizual. Acesta este ceva la care industria și jucătorii săi trebuie să lucreze.

• Securitate și provocare socială

  Pentru ca fiecare organizație să ia o decizie, are nevoie de date care sunt partajate de un furnizor de servicii. Odată cu partajarea vine punctul de securitate a datelor. Constă din informații despre persoane fizice, profiluri ale clienților și multe date confidențiale. Căderea în mâini greșite poate fi dezastruoasă.

• Provocări ale procesului

  Există provocări care decurg din metodologia actuală a mineritului. Procesele discutabile vin cu provocări precum:

  1. Disponibilitatea unui set de date divers
  2. Gestionarea și controlul zgomotului în setul de date
  3. Versatilitatea procesului de minerit în ansamblu

  Noi provocări vor continua să apară pe măsură ce industria continuă să evolueze.

Cazuri de utilizare și exemple de data mining

La nivel global, există multe organizații care trebuie să obțină rezultate uimitoare prin implementarea instrumentelor și tehnicilor de data mining. Să ne uităm la câteva cazuri de utilizare și exemple

• Groupon

  O provocare principală a companiei a fost să proceseze volumul imens de date pe care le avea deja, pentru serviciul său de cumpărături. Prin implementarea data mining-ului, a reușit să-și alinieze activitățile de marketing cu așteptările clienților.

• Dominouri

  Se spune că este una dintre cele mai mari companii de pizza din lume, colectează cantități uriașe de date structurate și nestructurate care provin din surse precum punctele de vânzare cu amănuntul, sistemele de puncte de vânzare, canalele de social media și multe alte surse. Prin data mining, aceștia au reușit să obțină informații extraordinare despre clienții lor și, prin urmare, să-și îmbunătățească experiența clienților, rezultând o performanță îmbunătățită a afacerii.

  Acestea sunt câteva exemple pentru referință. Dacă încercăm să săpăm mai adânc, vor exista multe astfel de cazuri utilizate în care extragerea datelor a adus o transformare semnificativă în afaceri.

Tehnici de extragere a datelor

S-a observat, în unele dintre proiectele recente de data mining, că au existat o varietate de tehnici de data mining utilizate pentru o mai bună eficacitate. Unele dintre aceste tehnici sunt după cum urmează

• Clasificare
• Clustering
• Regresia
• Exterior
• Modele secvențiale
• Previziune
• Regulile Asociației

Instrumente de extragere a datelor

Un lucru este clar – este o metodologie puternică care poate transforma literalmente organizațiile. Cu toate acestea, un posibil obstacol în selectarea unei platforme poate fi în jurul găsirii uneia care să răspundă așteptărilor tuturor părților interesate. Există o mulțime de opțiuni disponibile, de la platforme open-source la soluții mai proprietare.

Organizațiile care obțin maximum de beneficii din data mining ar selecta o platformă care va avea următorii parametri:

1. Platforma a încorporat unele dintre cele mai bune practici pentru industria din care face parte organizația.
2. Este capabil să gestioneze întregul ciclu de viață al minării de date – chiar de la explorare până la producție
3. Poate fi aliniat cu alte aplicații de întreprindere care includ sisteme BI, aplicații ERP, sisteme CRM și alte sisteme financiare
4. Îndeplinește cerințele departamentelor IT, ale oamenilor de știință de date și chiar ale analiștilor. De asemenea, oferă rapoarte complete și elemente de tablou de bord pentru o vizualizare mai bună.

Multe instrumente de data mining vin cu arhitectură flexibilă și scalabilă, cu baze de date identificabile și API-uri deschise, ajutând astfel organizațiile să obțină un avantaj competitiv.

Viitorul minării de date

Tot ce putem spune este că cantitatea de date va crește exponențial, făcând viitorul extragerii de date la fel de strălucitor ca o stea strălucitoare. Pe măsură ce am văzut evoluția tehnicilor de extragere a datelor, vom vedea și îmbunătățiri ale tehnologiilor care vor extrage informații din date. Pentru a cita un exemplu, IoT și tehnologiile purtabile au transformat oamenii în mașini de extragere a datelor. Și acesta este doar începutul.

Gânduri finale

Un punct important de remarcat aici este că este nevoie de o perioadă considerabilă de timp pentru a obține setul potrivit de date valide. Cu toate acestea, este nevoie de și mai mult timp pentru a obține informații semnificative din setul de date.

Industria în sine crește enorm și este un sector bazat pe tehnologie. Astăzi, fiecare organizație are nevoie de date de bună calitate pe care să le poată utiliza pentru diverse obiective.

Există mulți furnizori de servicii la care lucrează cu dedicație.