Co to jest eksploracja danych? Kluczowe pojęcia, jak to działa?

Data mining można rozumieć jako proces eksploracji danych poprzez czyszczenie, znajdowanie wzorców, projektowanie modeli i tworzenie testów. Data Mining obejmuje koncepcje uczenia maszynowego, statystyki i zarządzania bazami danych. W rezultacie często łatwo jest pomylić eksplorację danych z analizą danych, nauką o danych lub innymi procesami związanymi z danymi.

Eksploracja danych ma długą i bogatą historię. Jako koncepcja pojawiła się wraz z nadejściem ery komputerowej w latach 60. XX wieku. Historycznie Data Mining była głównie intensywnym procesem kodowania i wymagała dużej wiedzy w zakresie kodowania. Nawet dzisiaj eksploracja danych obejmuje koncepcje programowania służące do czyszczenia, przetwarzania, analizowania i interpretacji danych. Specjaliści ds. danych muszą posiadać praktyczną wiedzę na temat statystyki i co najmniej jeden język programowania, aby dokładnie wykonywać zadania eksploracji danych. Dzięki inteligentnym systemom AI i ML niektóre z podstawowych procesów eksploracji danych są teraz zautomatyzowane. Jeśli jesteś początkującym użytkownikiem Pythona i nauki o danych, programy nauki danych upGrad z pewnością pomogą ci głębiej zagłębić się w świat danych i analityki.

W tym artykule pomożemy Ci wyjaśnić wszystkie niejasności związane z eksploracją danych, prowadząc Cię przez wszystkie niuanse, w tym co to jest, kluczowe koncepcje, które warto poznać, jak to działa i przyszłość eksploracji danych!

Na początek – Data Mining to nie jest dokładnie analiza danych

Naturalne jest mylenie eksploracji danych z innymi projektami dotyczącymi danych, w tym analizą danych. Jednak jako całość eksploracja danych jest znacznie szersza niż analiza danych. W rzeczywistości analiza danych to tylko jeden z aspektów analizy danych. Eksperci Data Mining są odpowiedzialni za czyszczenie i przygotowywanie danych, tworzenie modeli oceny i testowanie tych modeli pod kątem hipotez dotyczących projektów analizy biznesowej. Innymi słowy, zadania takie jak czyszczenie danych, analiza danych, eksploracja danych są częścią całego spektrum eksploracji danych, ale są to tylko części znacznie większej całości.

Kluczowe koncepcje eksploracji danych

Pomyślne wykonanie dowolnego zadania eksploracji danych wymaga kilku technik, narzędzi i koncepcji. Niektóre z najważniejszych koncepcji związanych z eksploracją danych to:

• Czyszczenie/przygotowanie danych: W tym miejscu wszystkie surowe dane z różnych źródeł są konwertowane do standardowego formatu, który można łatwo przetwarzać i analizować. Obejmuje to identyfikowanie i usuwanie błędów, znajdowanie brakujących wartości, usuwanie duplikatów itp.

• Sztuczna inteligencja: Systemy AI wykonują czynności analityczne dotyczące ludzkiej inteligencji, takie jak planowanie, wnioskowanie, rozwiązywanie problemów i uczenie się.

• Nauka reguł asocjacji: znana również jako analiza koszyka rynkowego, ta koncepcja jest niezbędna do znalezienia związku między różnymi zmiennymi zbioru danych. Co za tym idzie, jest to niezwykle istotny element pozwalający określić, które produkty są zazwyczaj kupowane razem przez klientów.

• Grupowanie: klastrowanie to proces dzielenia dużego zestawu danych na mniejsze, znaczące podzbiory zwane klastrami. Pomaga to w zrozumieniu indywidualnego charakteru elementów zbioru danych, dzięki czemu dalsze grupowanie lub grupowanie może być wykonywane bardziej efektywnie.

• Klasyfikacja: Koncepcja klasyfikacji służy do przypisywania elementów w dużym zbiorze danych do klas docelowych w celu poprawy dokładności przewidywania klas docelowych dla każdego nowego zbioru danych.

• Analiza danych: Po zebraniu i przetworzeniu wszystkich danych analiza danych służy do oceny wszystkich informacji, znajdowania wzorców i generowania spostrzeżeń.

• Magazynowanie danych: jest to proces przechowywania obszernego zbioru danych biznesowych w sposób ułatwiający szybkie podejmowanie decyzji. Magazynowanie jest najważniejszym elementem każdego projektu eksploracji danych na dużą skalę.

• Regresja: Technika regresji służy do przewidywania zakresu wartości liczbowych, takich jak temperatura, ceny akcji, sprzedaż, na podstawie określonego zestawu danych.

Teraz, gdy mamy już wszystkie kluczowe terminy, przyjrzyjmy się, jak działa typowy projekt Data Mining.

Jak działa eksploracja danych?

Każdy projekt eksploracji danych zwykle zaczyna się od ustalenia zakresu. Niezbędne jest zadawanie właściwych pytań i gromadzenie prawidłowego zestawu danych, aby odpowiedzieć na te pytania. Następnie dane są przygotowywane do analizy, a ostateczny sukces projektu zależy w dużej mierze od jakości danych. Słabe dane prowadzą do niedokładnych i błędnych wyników, przez co jeszcze ważniejsze jest staranne przygotowanie danych i usunięcie wszystkich anomalii.

Proces Data Mining zazwyczaj składa się z następujących sześciu kroków:

1. Zrozumienie biznesu

Ten etap obejmuje opracowanie kompleksowego zrozumienia projektu, w tym bieżącej sytuacji biznesowej, celów biznesowych i mierników sukcesu.

2. Zrozumienie danych

Gdy zakres projektu i cele biznesowe są jasne, przychodzi czas na zebranie wszystkich istotnych danych, które będą potrzebne do rozwiązania problemu. Dane te są zbierane ze wszystkich dostępnych źródeł, w tym baz danych, przechowywania w chmurze i silosów.

3. Przygotowanie danych

Po zebraniu danych ze wszystkich źródeł nadszedł czas na przygotowanie danych. Na tym etapie wykonywane jest czyszczenie danych, normalizacja, uzupełnianie brakujących wartości i takie zadania. Ten krok ma na celu sprowadzenie wszystkich danych w najbardziej odpowiednim i znormalizowanym formacie do dalszych procesów.

4. Opracowanie modelu

Teraz, po sprowadzeniu wszystkich danych do formatu odpowiedniego do analizy, kolejnym krokiem jest opracowanie modeli. W tym celu wykorzystuje się programowanie i algorytmy do opracowania modelu, który może identyfikować trendy i wzorce na podstawie dostępnych danych.

5. Testowanie i ocena modelu

Modelowanie odbywa się na podstawie dostępnych danych. Jednak, aby przetestować modele, musisz zasilić je innymi danymi i sprawdzić, czy generuje odpowiednie dane wyjściowe, czy nie. Ustalenie, jak dobrze model przynosi nowe wyniki, pomoże w osiągnięciu celów biznesowych. Jest to na ogół proces iteracyjny, który powtarza się aż do znalezienia najlepszego algorytmu, który rozwiąże dany problem.

6. Wdrożenie

Po przetestowaniu i iteracyjnym ulepszeniu modelu, ostatnim krokiem jest wdrożenie modelu i udostępnienie wyników projektu eksploracji danych wszystkim zainteresowanym stronom i decydentom.

Przez cały cykl życia Data Mining, eksploratorzy danych muszą utrzymywać ścisłą współpracę między ekspertami domeny i innymi członkami zespołu, aby wszyscy byli na bieżąco i mieć pewność, że nic nie prześlizgnie się przez szczeliny.

Zalety eksploracji danych dla firm

Firmy mają teraz do czynienia z dużą ilością danych na co dzień. Te dane rosną tylko w miarę upływu czasu i nie ma mowy, aby ich ilość kiedykolwiek się zmniejszyła. W rezultacie firmy nie mają innego wyjścia, jak być opartym na danych. W dzisiejszym świecie sukces każdej firmy w dużej mierze zależy od tego, jak dobrze rozumieją swoje dane, wyciągają z nich wnioski i formułują przydatne prognozy. Data Mining naprawdę daje firmom możliwość poprawy ich przyszłości, analizując ich przeszłe trendy w danych i dokonując dokładnych prognoz dotyczących tego, co może się wydarzyć.

Na przykład Data Mining może poinformować firmę o potencjalnych klientach, którzy mogą stać się dochodowymi klientami na podstawie danych z przeszłości i najprawdopodobniej zaangażują się w konkretną kampanię lub ofertę. Dzięki tej wiedzy firmy mogą zwiększyć swój zwrot z inwestycji, oferując tylko tym potencjalnym klientom, którzy prawdopodobnie zareagują i staną się wartościowymi klientami.

Podsumowując, eksploracja danych oferuje każdej firmie następujące korzyści:

• Zrozumienie preferencji i nastrojów klientów.
• Pozyskiwanie nowych klientów i utrzymanie istniejących.
• Poprawa up-sellingu i cross-sellingu.
• Zwiększenie lojalności wśród klientów.
• Poprawa ROI i zwiększenie przychodów firmy.
• Wykrywanie nieuczciwych działań i identyfikacja ryzyka kredytowego.
• Monitorowanie wydajności operacyjnej.

Korzystając z technik eksploracji danych, firmy mogą opierać swoje decyzje na danych i inteligencji w czasie rzeczywistym, a nie tylko na instynkcie lub przeczuciu, zapewniając w ten sposób ciągłe dostarczanie wyników i wyprzedzanie konkurencji.

Przyszłość eksploracji danych

Eksploracja danych, a nawet inne dziedziny nauk o danych, ma niezwykle świetlaną przyszłość ze względu na stale rosnącą ilość danych na świecie. W samym ostatnim roku nasze skumulowane dane wzrosły z 4,4 zetabajtów do 44 zetabajtów .

Jeśli jesteś entuzjastą nauki o danych, eksploracji danych lub czegokolwiek, co ma związek z danymi, to najlepszy czas, aby żyć. Ponieważ jesteśmy świadkami rewolucji danych, jest to idealny czas, aby rozpocząć pracę i poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności w zakresie danych. Firmy na całym świecie prawie zawsze poszukują ekspertów ds. danych z wystarczającymi umiejętnościami, które pomogą im zrozumieć ich dane. Tak więc, jeśli chcesz rozpocząć swoją podróż w świecie danych, teraz jest idealny czas!

W upGrad opiekujemy się studentami z całego świata, należącymi do ponad 85 krajów, i pomogliśmy im rozpocząć podróż z całą pewnością siebie i umiejętnościami, których potrzebują. Nasze kursy mają na celu oferowanie zarówno wiedzy teoretycznej, jak i praktycznej wiedzy uczniom z dowolnego środowiska. Rozumiemy, że nauka o danych jest naprawdę potrzebą chwili i zachęcamy zmotywowanych studentów z różnych środowisk do rozpoczęcia swojej podróży dzięki naszej 360-stopniowej pomocy w karierze.

Możesz także zdecydować się na zintegrowany Master of Science in Data Science stopień oferowany przez upGrad we współpracy z IIT Bengaluru i Liverpool John Moore's University. Ten kurs integruje wcześniej omawiany program wykonawczy PG z funkcjami, takimi jak programowanie w języku Python Bootcamp. Po ukończeniu student otrzymuje cenny certyfikat NASSCOM, który zapewnia helios w globalnym dostępie do możliwości zatrudnienia.