Подаци су кључни у савременом свету. Сада је све вођено подацима, а сваки сектор захтева податке за иновације и раст.
Предузећа користе гомилу података да би разумела трендове у индустрији, клијенте и како они раде, што им помаже да побољшају своје процесе и дају боље резултате.
Међутим, застрашујући је задатак извући гомиле информација из незамисливе количине неструктурираних и структурираних података и применити их за раст организације.
Овде долази у обзир рударење података, омогућавајући организацијама да извуку вредне информације. Заузврат, ове информације су кључне за пословну интелигенцију и за откривање образаца, предвиђање могућих исхода, супротстављање проблемима и идентификовање нових могућности.
Да би све ово било могуће, на располагању су многе технике рударења података за издвајање информација, од којих су неке важније од других.
У овом чланку ћу разговарати о томе шта је рударење података, како се ради и кључне технике рударења података које можете да примените у свом послу.
Преглед садржаја
Шта је Дата Мининг?
Дата мининг је техника у којој рачунари издвајају и организују огромну количину података и идентификују обрасце и односе које организације могу да користе за пословну интелигенцију.
Такође је познато као откривање знања у подацима јер помаже у откривању свих односа између података и вредних информација из скупа неструктурираних и структурираних података. Ова техника користи алгоритме за издвајање свих основних информација и образаца који могу помоћи у решавању пословних проблема.
Дата мининг служи као кључни део аналитике података, али се ослања на ефикасно складиштење, правилну компјутерску обраду и прецизно прикупљање података. Постоји много техника рударења података које су доступне у индустрији, али њихова анализа се своди на два основна аспекта:
- Коришћење дата мининга за описивање анализираног скупа података
- Употреба техника заједно са алгоритмима машинског учења за предвиђање исхода
Организације, било да су мале, средње или велике, имају користи од рударења података јер им даје драгоцене податке. Они могу даље да обрађују и анализирају ове податке да би направили смислена запажања, предвидели будуће исходе, побољшали доношење одлука и идентификовали нове могућности, понашање корисника, преваре и безбедносне проблеме.
Еволуција рударења података
Копање података може изгледати као нова технологија, али бићете изненађени када сазнате да је то генерација стара технологија која има своје корене до 1760-их. Идеју рударења података први пут је имплементирала Бајерова теорема, али се није могла користити због недостатка алата.
Постао је моћнији и ефикаснији са појавом модерних технологија и моћних рачунара јер су научници података могли да их користе на све већим подацима.
Током 1990-их и 2000-их, рударење података је почело да добија на замаху међу предузећима, а ова популарност је такође олакшала откривање нових техника рударења.
Међутим, чланак Монеибалл-а о професионалном бејзбол тиму који користи аналитику података за креирање списка тима довео је рударење података у центар пажње у индустрији.
У почетку, рударење података се односило на рударење информација из табеларних података. Али са све већом потражњом за више увида и технологијом која се развија, рударење текста, рударење слика и рударење графова такође су постали део система за рударење података.
Данас се дата мининг примењује у многим областима. У организацијама игра кључну улогу у доношењу одлука и анализи тржишта.
Предности рударења података
Широко усвајање дата мининга се углавном приписује разним предностима за људе и организације. Неки од њих су:
Побољшан маркетинг и продаја
Дата мининг је био кључан у јачању маркетинга и продаје предузећа. Омогућава организацијама да разумеју захтеве купаца, предвиде понашање купаца и креирају модел који им помаже да продају профитабилне производе. Такође помаже у проналажењу нових потенцијалних клијената и побољшању графикона продаје.
Добијање тачних, ажурних финансијских информација
Финансије и банкарски институти користе рударење података да би извукли тачне и ажурне критичне информације. Било да се ради о кредитним извештајима или информацијама о кредитима, ова технологија је помогла банкама да ефикасно поједноставе своје пословање.
Боља корисничка услуга
Примена рударења података у пословању може значајно побољшати корисничку услугу. Предузећа могу да користе ову технологију да открију главне проблеме у свом одељењу за корисничку подршку, поправе их и наставе да пружају брза решења корисницима.
Исплативо
Дата мининг помаже организацијама да поједноставе своје пословне операције уз уштеду новца у многим областима. Омогућавајући оперативну ефикасност, предузећа могу креирати исплатива решења за идентификацију потреба купаца и предстојећих трендова на тржишту. Ово им помаже да расту више, а истовремено држе трошкове под контролом.
Управљање ризиком
Копање података може помоћи у ефикасном управљању ризиком, омогућавајући предузећима да избегну многе проблеме. Од идентификовања превара и рупа у системима до откривања претњи на мрежи, рударење података може помоћи предузећима да побољшају своје напоре у сајбер безбедности.
Повећана лојалност бренду
Добијајући увид из рударења података, организације могу ефикасно да циљају своју корисничку базу и створе боље односе са купцима. Савремени маркетиншки тимови користе различите технике да би стекли вредан увид у потребе својих купаца, чиме повећавају лојалност бренду.
Боље доношење одлука
Тимови различитих организација данас користе информације из рударења података како би донели коначне одлуке о својим будућим потезима. Добијајући увид у тржишни тренд и размишљања потрошача, они могу одлучити шта треба учинити, а шта избегавати.
Предвидите будуће трендове
Са техникама рударења података, предузећа могу добити корисне информације. Ово помаже пословним аналитичарима да разумеју будуће трендове и куда иде тржиште. На основу тога могу извршити модификације постојећих пословних стратегија.
Примене Дата Мининг
Дата мининг се користи у различитим индустријама и постао је витално средство за модерна предузећа. Ево неких области у којима се примењује:
Маркетинг
Један од главних домена где се користи дата мининг је маркетинг. Компаније су имале велике користи од ове технике примењујући је на своје маркетиншке напоре. Дата мининг им помаже да стекну увид у тржиште, купце, трендове и конкуренте.
Користећи извучене информације, предузећа не само да могу ефикасно да циљају праве купце, већ и да разумеју њихове захтеве, предвиде будућност, доносе боље одлуке и остану испред конкуренције.
Здравствена заштита
Дата мининг је донео револуцију у здравственој индустрији омогућавајући медицинским стручњацима да дођу до кључних информација које је било тешко пронаћи. Коришћењем различитих техника рударења података, фармацеутске компаније могу да разумеју захтеве лекова и такође пронађу боље лекове.
Банкарство
Дата мининг се широко користи у банкарском сектору за разумевање понашања клијената, креирање модела финансијског ризика, откривање превара, прикупљање кредитних информација, итд. Финансијске услуге га користе за анализу тржишног ризика и идентификацију потенцијалних клијената кредитних картица.
Малопродаја
Добијајући неопходан увид у тржишта и куповно понашање купаца, малопродајна предузећа могу имати велике користи од рударења података. На пример, анализа тржишних трендова помаже модним продавницама да лакше набаве одећу која је тражена међу потрошачима.
Мануфацтуринг
Производни сектор користи предности рударења података од његовог доласка јер им је помогао да открију проблеме, побољшају време непрекидног рада и осигурају оперативну сигурност. Такође им помаже да модификују брзину производње у складу са потражњом тржишта.
Забава
Услуге стримовања забаве су активни корисници алата за рударење података за разумевање преференција и избора гледалаца. Они могу извући корисничке податке и у складу с тим пружити боље услуге.
Различите технике рударења података
Копање података је драматично еволуирало с временом, што је довело до бројних техника:
#1. Класификација
Класификација је популарна техника рударења података коју користе научници података да анализирају атрибуте различитих података који се користе. Када се идентификују атрибути података, ови подаци се категоришу у унапред дефинисане класе.
То је облик груписања где се сличне тачке података издвајају и користе за анализу како би се направила поређења. То је фундаментални метод који маркетиншке агенције често користе да идентификују циљну публику и анализирају њихово понашање.
#2. Предиктивно моделирање
То је моћна техника у свету рударења података која користи историјске и тренутне скупове података за креирање графичког модела за будуће акције или исходе.
Многе организације у сектору производа и производње примењују овај модел да би стекле увид у будуће трендове и куда иде тржиште. Ова техника најбоље функционише када је повезана са великим скуповима података јер помаже у повећању тачности.
#3. Оутлиер Аналисис
Оутлиер анализа је још једна ефикасна техника рударења података коју финансијске организације нашироко користе за откривање аномалија у скупу података. То је једна од примарних компоненти која је одговорна за одржавање безбедних база података.
За разлику од других техника, он бира јединствене тачке података које се разликују од других и помаже научницима да пронађу разлоге за грешке. Банкарски сектор га често користи да идентификује ненормално коришћење кредитних картица у једном дану и заштити од лажних трансакција.
#4. Визуелизација података
Скоро свака организација, било да је из сектора маркетинга, банкарства, здравствене заштите или забаве, користи визуелизацију података. То је уобичајена техника која дате податке преводи у графички облик попут графикона, дијаграма или графикона тако да их свако може лако разумети.
Научници за податке углавном користе ову технику да прикажу своје налазе у форми која се лако тумачи руководиоцима компанија како би могли да доносе информисане одлуке. Данас је ова техника еволуирала до таквог нивоа да се сви налази често представљају кроз 3Д моделе и проширену стварност.
#5. Регресија
Још једна популарна техника рударења података у данашњој модерној ери је регресија и углавном се користи за приказивање односа између варијабли у великом скупу података.
То је корисна техника беле кутије која се користи за идентификацију примарне функције која стоји иза односа између варијабли. Компаније за е-трговину често користе ову технику да предвиде старосну групу различитих купаца на основу њихове историје куповине.
#6. Удружење
Постоје бројне технике рударења података, али само неколико техника, попут повезивања, се широко користе у свим индустријама. Помаже научницима да пронађу јединствене односе између варијабли у скупу података.
Има много сличности са техникама машинског учења јер указује на специфичне податке догађајем вођеним подацима. Многе организације, посебно малопродајни брендови, користе ову технику за истраживање тржишта и за анализу импровизованих куповних навика одређених купаца.
Како изводити рударење података
Дата мининг је интерактивни процес који укључује више корака:
#1. Дефинисање циља
Да би започели процес рударења података, научници података, аналитичари и пословни актери троше време на разумевање примарног циља организације за рударење података. На основу јединствених циљева и захтева, они бирају одговарајући начин за извођење дата мининга.
#2. Прикупљање потребних података
Када је циљ дефинисан, време је да научници података прикупе потребне скупове података релевантне за њихов циљ. Релевантни подаци се прикупљају из различитих извора и затим чувају у складишту података.
#3. Припрема података
У овој фази, ускладиштени подаци се подвргавају чишћењу и организовању како би се ослободили нежељене буке. То је дуготрајан корак који укључује три фазе:
- Релевантни подаци се издвајају и трансформишу.
- Подаци се чисте уклањањем дупликата, ажурирањем вредности које недостају, прочишћавањем у потрази за одступницима, провером разумности итд.
- Очишћени подаци се учитавају у централну базу података
#4. Грађење модела
У овој фази, научници података бирају одговарајући модел у зависности од врсте анализе података. Тим научника података ће анализирати односе података, као што су корелација, трендови и секвенцијални обрасци, а затим ће у складу са тим одлучити о моделу.
Ова фаза такође може укључивати алгоритме дубоког учења, предиктивне моделе и моделе класификације у зависности од врсте података који се уносе. Тачке обуке у скупу података могу бити подвргнуте поређењу ако скуп података није означен.
#5. Евалуација промене
То је кључна фаза процеса у којој се резултат модела вреднује и тумачи када се подаци агрегирају. Резултат се такође може представити доносиоцу одлука за процес евалуације. Током ове фазе, обезбедите да се резултат модела поклапа са дефинисаним циљем.
#6. Имплементација
То је завршна фаза, у којој ће компанија потврдити и разумети да ли су информације корисне за организацију или не. Ако тим сматра да су информације од утицаја, користиће их за постизање својих циљева и осмишљавање нове стратегије.
Информације су приказане у облику табела и графикона, који се чувају и користе за идентификацију нових проблема.
Изазови у имплементацији рударења података
Као и свака друга технологија, рударење података такође долази са неким изазовима у својој имплементацији, као што су:
- Сложеност података: рударење података може бити у стању да поједностави велики скуп података, али је за њихову обраду потребно доста времена и новца. Прилично је изазован задатак извући информације из структурираних, неструктурираних фотографија, музике, видеа и текстова на природном језику.
- Непотпуни подаци: Неће сваки скуп података током рударења бити прецизан. Можда ћете пронаћи непотпуне податке, што може узроковати буку и квар система.
- Ризици приватности: Ризици приватности су велики изазов у рударењу података. Постоје многи случајеви у којима компаније прикупљају личне податке купаца за анализу трендова куповине, што може нарушити њихову приватност и довести до проблема са усклађеношћу.
- Високи оперативни трошкови: рударење података укључује високе оперативне трошкове куповине и одржавања сервера, софтвера и хардвера. Штавише, такође ћете морати да одржавате велику количину података што захтева значајна улагања у трошкове.
- Проблеми са перформансама: Перформансе система за рударење података могу лако бити погођене када се користи погрешна метода или техника. Недоследност у протоку података или обиму базе података такође доприноси проблемима са перформансама.
Корисни софтвер и алати за рударење података
Дата мининг је технологија која се развија. Због тога многе софтверске организације креирају напредни софтвер и алате за рударење података како би помогли предузећима да ефикасно изводе рударење података.
Број функција може варирати у складу са тим, али кључне карактеристике које су уобичајене у већини њих су уграђени алгоритми, припрема података, модели за предвиђање, платформа заснована на ГУИ-у и модели примене.
Неки од популарних софтвера за рударење података који се широко користе су Оранге Дата Мининг, Р Софтваре Енвиронмент, Анацонда, САС Дата Мининг, Раттле, Рапид Минер, ДатаМелт и Апацхе Махоут. Поред њих, можете да користите Елки, Века и рударење података сци-кит-леарн, јер су то бесплатне технологије отвореног кода.
Закључак
Дата мининг је олакшао посао предузећима и помогао им да значајно расту. Они могу да користе различите технике рударења података како би прикупили информације и погледали увиде до којих је раније било тешко доћи.
Надам се да ће вам овај чланак помоћи да разумете рударење података и различите технике рударења података како бисте могли да их примените да бисте стекли потребне увиде и додатно унапредили своје пословање.
Затим можете прочитати и о Дата Дисцовери-у и његовим алатима.