12 najbardziej użytecznych aplikacji do eksploracji danych w 2022 roku

Eksploracja danych to metoda wydobywania danych z wielu źródeł i organizowania ich w celu uzyskania cennych informacji. Czytaj dalej, aby odkryć różnorodne aplikacje do eksploracji danych , które zmieniają branżę, jaką znamy!

Współczesne firmy nie mogą żyć w luce danych. Muszą ewoluować i nadążać za ewolucją technologiczną i nadchodzącymi trendami cyfrowymi, aby wyprzedzić konkurencję. Dlatego dzisiejsze firmy traktują priorytetowo bycie na bieżąco ze wszystkimi nowymi osiągnięciami w dziedzinie nauki o danych i analityki. Eksploracja danych jest jednym z takich procesów w nauce o danych. Sprawdź typowe przykłady eksploracji danych.

Obejmuje badanie istniejących wcześniej zbiorów danych w celu uzyskania nowych i użytecznych informacji. Złożone algorytmy eksploracji danych pozwalają firmom zrozumieć surowe dane poprzez segmentację dużych zestawów danych, identyfikowanie wzorców i przewidywanie wyników.

Przyjrzyjmy się niektórym z głównych zastosowań eksploracji danych.

Aplikacje do eksploracji danych

1. Analiza finansowa

Branża bankowa i finansowa opiera się na wiarygodnych danych wysokiej jakości. Na rynkach pożyczkowych dane finansowe i dane użytkowników można wykorzystywać do różnych celów, takich jak przewidywanie spłat pożyczek i określanie ratingów kredytowych. A metody eksploracji danych ułatwiają zarządzanie takimi zadaniami.

Techniki klasyfikacyjne ułatwiają oddzielenie kluczowych czynników wpływających na decyzje bankowe klientów od nieistotnych. Co więcej, wielowymiarowe techniki grupowania pozwalają na identyfikację klientów o podobnych zachowaniach związanych z spłatą kredytów. Analiza i eksploracja danych może również pomóc w wykrywaniu prania pieniędzy i innych przestępstw finansowych. Przeczytaj więcej o zastosowaniach data science w branży finansowej

2. Przemysł telekomunikacyjny

Rozwijamy się i rozwijamy w szybkim tempie, zwłaszcza wraz z nadejściem internetu. Eksploracja danych może umożliwić kluczowym graczom z branży poprawę jakości usług, aby utrzymać przewagę w grze.

Analiza wzorców przestrzenno-czasowych baz danych może odgrywać ogromną rolę w telekomunikacji mobilnej, mobilnej informatyce, a także usługach internetowych i informacyjnych. A techniki, takie jak analiza wartości odstających, mogą wykrywać nieuczciwych użytkowników. Ponadto narzędzia OLAP i wizualizacji mogą pomóc w porównywaniu informacji, takich jak zachowanie grupy użytkowników, zysk, ruch danych, przeciążenia systemu itp.

Przeczytaj: Pytania do wywiadu dotyczące eksploracji danych

3. Wykrywanie włamań

Globalna łączność w dzisiejszej gospodarce opartej na technologii stanowi wyzwanie dla bezpieczeństwa administracji sieciowej. Zasoby sieciowe mogą stawić czoła zagrożeniom i działaniom, które naruszają ich poufność lub integralność. Dlatego wykrywanie włamań stało się kluczową praktyką eksploracji danych.

Obejmuje analizę asocjacji i korelacji, techniki agregacji, wizualizację i narzędzia zapytań, które mogą skutecznie wykrywać wszelkie anomalie lub odchylenia od normalnego zachowania.

4. Branża detaliczna

Zorganizowany sektor detaliczny posiada duże ilości punktów danych obejmujących sprzedaż, historię zakupów, dostawę towarów, konsumpcję i obsługę klienta. Bazy danych stały się jeszcze większe wraz z pojawieniem się rynków e-commerce.

We współczesnym handlu detalicznym hurtownie danych są projektowane i konstruowane w celu uzyskania pełnych korzyści z eksploracji danych. Wielowymiarowa analiza danych pomaga radzić sobie z danymi dotyczącymi różnych typów klientów, produktów, regionów i stref czasowych. Sprzedawcy internetowi mogą również polecać produkty, aby zwiększyć przychody ze sprzedaży i analizować skuteczność swoich kampanii promocyjnych. Tak więc, od zauważenia wzorców zakupowych po poprawę obsługi klienta i satysfakcji, eksploracja danych otwiera wiele drzwi w tym sektorze.

Przeczytaj: Projekty Data Mining w Indiach

5. Szkolnictwo wyższe

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na szkolnictwo wyższe na całym świecie instytucje poszukują innowacyjnych rozwiązań, aby zaspokoić rosnące potrzeby. Instytucje mogą wykorzystywać eksplorację danych do przewidywania, którzy studenci zapisaliby się na dany program, którzy potrzebowaliby dodatkowej pomocy dla absolwentów, udoskonalając ogólne zarządzanie zapisami.

Co więcej, prognozowanie ścieżek kariery studentów i prezentacja danych stałyby się wygodniejsze dzięki efektywnej analityce. W ten sposób techniki eksploracji danych mogą pomóc w odkryciu ukrytych wzorców w ogromnych bazach danych w dziedzinie szkolnictwa wyższego.

6. Przemysł energetyczny

Big Data jest obecnie dostępna nawet w sektorze energetycznym, co wskazuje na potrzebę odpowiednich technik data mining. Modele drzew decyzyjnych i uczenie maszynowe oparte na wektorach pomocniczych to jedne z najpopularniejszych podejść w branży, które zapewniają wykonalne rozwiązania w zakresie podejmowania decyzji i zarządzania. Ponadto eksploracja danych może również przynieść korzyści produkcyjne poprzez przewidywanie mocy wyjściowej i ceny rozliczeniowej energii elektrycznej.

7. Eksploracja danych przestrzennych

Systemy informacji geograficznej (GIS) i kilka innych aplikacji nawigacyjnych wykorzystuje eksplorację danych do zabezpieczania ważnych informacji i zrozumienia ich konsekwencji. Ten nowy trend obejmuje ekstrakcję danych geograficznych, środowiskowych i astronomicznych, w tym obrazów z kosmosu. Zazwyczaj eksploracja danych przestrzennych może ujawnić aspekty takie jak topologia i odległość.

8. Analiza danych biologicznych

Praktyki eksploracji danych biologicznych są powszechne w genomice, proteomice i badaniach biomedycznych. Techniki analizy danych zapewniają wiele korzyści, od charakteryzowania zachowań pacjentów i przewidywania wizyt w gabinecie po identyfikację metod leczenia ich chorób.

Niektóre aplikacje do eksploracji danych w dziedzinie bioinformatyki to:

• Semantyczna integracja heterogenicznych i rozproszonych baz danych
• Analiza asocjacji i ścieżek
• Korzystanie z narzędzi wizualizacyjnych
• Odkrywanie wzorców strukturalnych
• Analiza sieci genetycznych i szlaków białkowych

9. Inne zastosowania naukowe

Szybkie symulacje numeryczne w dziedzinach naukowych, takich jak inżynieria chemiczna, dynamika płynów, klimat i modelowanie ekosystemów, generują ogromne zbiory danych. Eksploracja danych zapewnia takie możliwości, jak hurtownie danych, wstępne przetwarzanie danych, wizualizacja, eksploracja w oparciu o wykresy itp.

10. Inżynieria produkcji

Projektowanie na poziomie systemu wykorzystuje eksplorację danych w celu wyodrębnienia relacji między portfelami i architekturami produktów. Co więcej, metody te przydają się również do przewidywania kosztów produktów i czasu na rozwój.

11. Dochodzenie karne

Eksploracja danych jest również wykorzystywana w kryminologii, która zajmuje się badaniem cech przestępczości. Po pierwsze, raporty o przestępstwach oparte na tekście muszą zostać przekształcone w pliki tekstowe. Następnie proces identyfikacji i obróbki przestępczości odbywałby się poprzez odkrywanie wzorców w ogromnych magazynach danych.

12. Zwalczanie terroryzmu

Wyrafinowane algorytmy matematyczne mogą wskazać, która jednostka wywiadowcza powinna odgrywać główną rolę w działaniach antyterrorystycznych. Eksploracja danych może nawet pomóc w zadaniach administracyjnych policji, takich jak określanie, gdzie rozmieścić siłę roboczą i oznaczanie przeszukań na przejściach granicznych.

Wybór systemu eksploracji danych

Eksploracja danych leży na styku uczenia maszynowego, statystyk i systemów baz danych. Jak wspomnieliśmy wcześniej, może wzmocnić współczesne branże na różne sposoby. Wybór odpowiedniego systemu eksploracji danych generalnie zależy od następujących czynników.

• Rodzaj danych: Przed wyborem systemu wydobywczego musimy sprawdzić format danych, z jakim jest w stanie obsłużyć istniejąca infrastruktura. Dane mogą być rekordowe, relacyjne, w postaci tekstu ASCII, danych bazodanowych lub magazynowych itp.

• Rodzaj źródeł: Źródła danych pojawiają się jako kolejna kwestia przy wyborze systemu eksploracji danych. Niektóre systemy eksploracji danych działają na źródłach relacyjnych, podczas gdy inne mogą działać tylko na plikach tekstowych ASCII. W idealnym przypadku system powinien również obsługiwać funkcje takie jak Open Database Connectivity.

• Problemy systemowe: System eksploracji danych powinien być zgodny z co najmniej jednym systemem operacyjnym. Niektóre struktury zapewniają również internetowe interfejsy użytkownika i umożliwiają wprowadzanie danych XML.

• Metodologie eksploracji danych: Wybierz swój system eksploracji danych w oparciu o oferowane funkcje. Podczas gdy niektóre jednostki mogą być wyposażone tylko w jedną metodologię, powiedzmy klasyfikację, inne mogą zapewniać wiele możliwości. Przykłady obejmują opis koncepcji, eksplorację powiązań, grupowanie, przewidywanie, analizę OLAP sterowaną odkryciem, analizę powiązań, wyszukiwanie podobieństwa, analizę wartości odstających itp.

• Systemy baz danych lub hurtowni danych: Musiałbyś połączyć swój system eksploracji danych z bazą danych lub hurtownią danych, aby stworzyć zintegrowane i jednolite środowisko odpowiednie do przetwarzania informacji. Dostępne są różne typy złączy, takie jak złącze bez złącza, złącze luźne, złącze półścisłe i złącze ciasne.

• Skalowalność: Skalowalność rozmiaru bazy danych (wiersza) i wymiaru (kolumny) jest kolejnym ważnym aspektem systemu eksploracji danych. Gdy liczba wierszy wzrasta dziesięciokrotnie, a system potrzebuje nie więcej niż dziesięć razy na wykonanie zapytania, uważa się, że jest on skalowalny w wierszu. Z drugiej strony, system wyszukiwania można ocenić jako skalowalny w kolumnie, jeśli występuje liniowy wzrost czasu wykonania zapytania w miarę dodawania kolejnych kolumn.

• Narzędzia wizualizacji: wybór systemu eksploracji danych uwzględniałby również jego kompetencje w zakresie wizualizacji. Możliwości mogą wahać się od wizualizacji danych po proces wydobycia i wizualizację wyników.

• Interfejs użytkownika: Przyjazny dla użytkownika interfejs graficzny jest niezbędny do interaktywnej eksploracji danych. Chociaż systemy relacyjnych baz danych mogą wymagać użycia języków zapytań, to samo nie dotyczy systemów eksploracji danych.

Trendy technologiczne w eksploracji danych

• Skalowalne i interaktywne metody eksploracji danych: dodane elementy sterujące w postaci specyfikacji i ograniczeń mogą kierować systemami eksploracji danych nie tylko w efektywnym przetwarzaniu ogromnych ilości danych, ale także w wyszukiwaniu interesujących wzorców.
• Standaryzacja języków zapytań: standardowe języki zapytań poprawią interoperacyjność między różnymi funkcjami eksploracji danych i będą promować systematyczny rozwój rozwiązań.
• Wizualna eksploracja danych: Wizualna eksploracja danych nabrała tempa jako jeden z głównych trendów eksploracji danych, oferując innowacyjne możliwości odkrywania wiedzy.
• Analiza badań: Aplikacje do eksploracji danych nie ograniczają się do świata technologii. Czyszczenie danych, wstępne przetwarzanie, wizualizacja i integracja baz danych zmieniły szerokie pole badań.
• Eksploracja stron internetowych: eksploracja treści internetowych, eksploracja dzienników internetowych i inne usługi eksploracji w Internecie zapewniły miejsce wśród kwitnących poddziedzin eksploracji danych.
• Eksploracja wielu baz danych i rozproszona eksploracja danych: Eksploracja danych w wielu bazach danych analizuje wzorce w wielu bazach danych. Podczas gdy eksploracja danych rozproszonych wyszukuje dane z kilku lokalizacji sieciowych.
• Eksploracja danych w czasie rzeczywistym: dane w czasie rzeczywistym lub „dane strumieniowe” są generowane z eksploracji sieci Web, mobilnej eksploracji danych, handlu elektronicznego, analizy zapasów itp. Ten rodzaj danych wymaga dynamicznych modeli eksploracji danych.
• Ochrona prywatności i bezpieczeństwo informacji również wyszły na jaw jako zauważalny trend w przestrzeni eksploracji danych.

Na tym blogu zrozumieliśmy różne aplikacje do eksploracji danych i zbadaliśmy pojawiające się trendy w tej dziedzinie.

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program Executive PG w dziedzinie nauki o danych.