Wprowadzenie do technik i aplikacji Data Mining

Eksploracja danych to unikalny proces używany do przeszukiwania dużych zestawów danych w celu znalezienia wzorców i trendów, które są trudne do znalezienia. Nowoczesna era technologiczna to epoka, która w coraz większym stopniu uzależnia się od danych i baz danych. Aby zapewnić właściwe wykorzystanie baz danych, szeroko stosuje się eksplorację danych, co sprawia, że ​​nauka o danych jest jedną z najlepszych perspektyw kariery dla aspirantów IT, ponieważ jest cenna dla branży informatycznej przy odkrywaniu wzorców zbiorów danych i ich wyodrębnianiu.

Solidne organizacje i firmy codziennie mają do czynienia z dużymi ilościami zbiorów danych. Tu właśnie pojawia się rola analityków danych. Przewidują i uznają zdarzenia oraz prognozują późniejsze zdarzenia, badając duże zbiory danych. Proces wykorzystywany do wydobywania cennych danych z zestawów danych i znajdowania wspomnianych wzorców wymaga narzędzi do eksploracji danych lub oprogramowania i metod statystycznych.

To dodatkowo pomaga im wykrywać anomalie w celu przewidywania przyszłych wyników, co pomaga zwiększyć rentowność firm poprzez minimalizowanie ryzyka prowadzącego do utraty i marnowania zasobów. Wydobyte dane są dalej przekształcane, odfiltrowywane ze zbiorów danych, z których wydobywane są użyteczne informacje.

Eksploracja danych to technika wykorzystywana przez organizacje i osoby prywatne do przekształcania nieprzetworzonych i nieprzetworzonych danych w użyteczne i równie cenne informacje. Proces eksploracji danych wiąże się głównie z wykorzystaniem wielu metodologii i narzędzi. Ponadto pomaga w wyszukiwaniu trendów i wzorców, które można wyodrębnić z dużych fragmentów i partii danych.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Proces eksploracji danych zwiększa rentowność użytkowników i organizacji poprzez zmniejszenie ryzyka poprzez przewidywanie. Pozwala użytkownikowi na podejmowanie bardziej efektywnych i zyskownych decyzji biznesowych oraz lepszą walkę z wyzwaniami poprzez unikanie ryzyka. Eksploracja danych jest integralną częścią każdej firmy lub firmy i pomaga w wielu sektorach, takich jak zarządzanie zasobami, zarządzanie klientami i pracownikami.

Zapoznaj się z naszymi popularnymi kursami z zakresu nauki o danych

Techniki eksploracji danych

Eksploracja danych to połączenie wielu technik i narzędzi, które umożliwiają wydobywanie przydatnych danych z ogromnych zbiorów danych. Oto kilka technik eksploracji danych, które pomogą Ci zrozumieć szczegóły techniczne związane z eksploracją danych.

• Wzorce śledzenia – jest to jedna z kluczowych technik eksploracji danych, która polega na rozpoznawaniu wzorców znalezionych w dużych zbiorach danych. W tej fazie wykrywane są wszelkie nieprawidłowości lub aberracje w danych, które są później wykorzystywane do formułowania wzorców wyodrębnionych z trendów danych.
• Klasyfikacja – jest to bardziej złożona, ale integralna technika eksploracji danych, polegająca na gromadzeniu wielu atrybutów za jednym razem i segregowaniu ich na różne klasyfikacje. To dodatkowo pomaga skoncentrować się na ukierunkowanych lub pojedynczych klasyfikacjach, aby uzyskać więcej informacji.
• Association – Association to technika eksploracji danych, która polega na łączeniu ze sobą elementów i zmiennych za pomocą wniosków zorientowanych na dane. Proces ten wykorzystuje różne atrybuty i zdarzenia związane z naturą lub są proporcjonalne, a następnie wyciąga wnioski w oparciu o te informacje.
• Wykrywanie wartości odstających — ta technika skupia się na reorganizacji wszelkich wykrytych anomalii w celu lepszego zrozumienia zestawów danych. Pomaga to w przewidywaniu przyszłych wydarzeń w celu uzyskania maksymalnego zysku w firmach, ponieważ będą one uzbrojone w dane prognostyczne.
• Klastrowanie — ta technika polega przede wszystkim na asymilacji dużych zestawów danych na podstawie tego, co jest między nimi wspólne i jest podobna do techniki eksploracji danych Association. Grupowanie łączy duże fragmenty różnych elementów lub danych demograficznych na podstawie ich atrybutów, tworząc w ten sposób cele.
• Regresja — jest to technika eksploracji danych, która jest bardzo istotna, ponieważ obejmuje przede wszystkim planowanie i modelowanie. Opierają się one głównie na różnych zmiennych i prognozowanych zdarzeniach określonych na podstawie uzyskanych danych. W firmach są one na ogół wykorzystywane w ważnych czynnikach ekonomicznych, takich jak prognoza sprzedaży, cena, popyt i konkurencja. Pomaga to odkryć związek między więcej niż jedną zmienną należącą do jednego konkretnego zestawu danych.
• Przewidywanie – Przewidywanie to kluczowa technika w eksploracji danych, która decyduje o sukcesie firmy na rynku. Dotyczy to głównie przyszłych projekcji danych i prognoz zdarzeń, aby pomóc w ocenie czynników ryzyka. Czynność przewidywania polega przede wszystkim na analizie trendów i wzorców historycznych w celu dostarczenia precyzyjnych wniosków i określenia przyszłych zdarzeń, takich jak przyszłe wydatki firmy.

Przeczytaj nasze popularne artykuły o Data Science

Zastosowania eksploracji danych

Eksploracja danych ma kilka zastosowań w niezliczonych dziedzinach i wielu projektach w tej erze. Wśród niezliczonych aplikacji, do których wykorzystywana jest eksploracja danych, oto najważniejsze zastosowania eksploracji danych w świecie rzeczywistym, które zwykle obserwuje się w codziennych zastosowaniach przemysłowych i komercyjnych.

Sektory inżynieryjne i produkcyjne

Narzędzia do eksploracji danych są przydatne do odkrywania wzorców zarówno w produkcji, jak i produkcji, co ma kluczowe znaczenie dla każdej prężnej firmy. W tym miejscu eksploracja danych udowadnia swoją wartość, ponieważ umożliwia użytkownikom, zwłaszcza naukowcom i analitykom danych, wykorzystanie narzędzi do eksploracji danych w celu znalezienia odpowiednich połączeń między architekturą produktu a produkcją. Eksploracja danych dodatkowo pomaga również w wydobywaniu informacji, które mogą być potencjalnie wykorzystane w projektach na poziomie systemu. Eksploracja danych pozwala nam również przewidzieć wartości i koszt innych zmiennych oraz czas rozwoju produktu.

Klasyfikacja i segmentacja klientów

Eksploracja danych pomaga klasyfikować klientów na podstawie danych demograficznych lub potencjalnych zachowań zakupowych, co pomaga firmom kierować reklamy do określonej grupy klientów w celu zwiększenia sprzedaży ze znacznie większą skutecznością. Pomaga zmniejszyć marnotrawstwo zbędnych zasobów i obniżyć koszty. Eksploracja danych pomaga w klasyfikacji klientów na różne segmenty, aby pomóc firmom zająć się nimi niezależnie.

Usługi bankowe i finansowe

W ostatnim czasie duża populacja mas korzysta z cyfrowych usług finansowych. Są one hostowane w chmurze i skomputeryzowane, gdzie zdigitalizowane informacje finansowe są generowane i przechowywane. Eksploracja danych pomaga również w utrzymaniu wielu usług finansowych, takich jak pożyczki, rejestry finansowe i inwestycje rynkowe.

Badania i analizy

Eksploracja danych ma kluczowe znaczenie podczas wstępnego przetwarzania danych, czyszczenia danych i integracji bazy danych. Kilka narzędzi do eksploracji danych i aspektów eksploracji danych można dobrze wykorzystać do prowadzenia dowolnych badań i analiz z precyzją w oparciu o dostępne dane, elementy eksploracji danych oraz wygenerowane lub wyodrębnione dane z różnych źródeł, takich jak hurtownie danych lub zapisy historyczne.

Śledztwo kryminalne

Kryminologia jest jedną z najbardziej integralnych dziedzin mających na celu identyfikację przestępstw. Analiza przestępczości i analiza kryminalna za pomocą eksploracji danych są niezwykle cenne, ponieważ pomagają określić cechy przestępstwa i zapisy historyczne w celu znalezienia wzorców, przewidywania na podstawie działalności przestępczej i rozwiązywania przestępstw.

Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem w sektorze przemysłowym istnieje pilna potrzeba ekspertów w zakresie prognozowania predykcyjnego zorientowanego na dane. Eksploracja danych to dziedzina kariery, która będzie w centrum uwagi w nadchodzących latach ze względu na obiecujące perspektywy, zwłaszcza w dziedzinie nauki o danych i informatyki. Eksploracja danych i nauka o danych to wiodące wybory zawodowe w erze cyfrowej, w której cenne dane są zbliżone do wartości złota. Dobrze zrobiona kariera w data science zajmie Ci miejsca, jeśli chodzi o perspektywy pracy.

Jeśli chcesz dowiedzieć się czegoś o Pythonie, nauce o danych, sprawdź program Executive PG w dziedzinie Data Science IIIT-B i upGrad, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży , 1 na 1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.

Jeśli już zastanawiasz się nad zrobieniem kariery z przetwarzania danych, analizowania, eksploracji danych i tym podobnych, możesz sprawdzić mentoring upGrad , w którym znajdziesz jednych z najlepszych mentorów, którzy są wyszkolonymi profesjonalistami w Twojej dziedzinie, aby poprowadzić Cię w następnym krok.