Co to jest eksploracja danych: zakres, możliwości kariery

Dane w jakimś kształcie lub formie nieustannie nas otaczają. Niezależnie od tego, czy korzystasz z naszych smartfonów, czy laptopów, bez względu na to, z jakich aplikacji korzystamy, powstają tony cennych danych. Dane te są bardzo przydatne dla firm, które chcą gromadzić informacje i podejmować decyzje biznesowe.

Dlatego analiza danych okazała się absolutnym zbawicielem dla wszystkich firm i pomogła im podejmować znacznie bardziej wyrachowane decyzje. Analiza danych jest jednak czymś w rodzaju ostatniego etapu procesu Data Science. Wszystko zaczyna się od prawidłowego zbierania i gromadzenia danych, czyli tzw. Data Mining. Jeśli jesteś początkującym użytkownikiem analizy danych i nauki o danych, programy do nauki danych upGrad z pewnością pomogą ci głębiej zagłębić się w świat danych i analityki.

Proces Data Mining nie jest tak łatwy, jak mogłoby się wydawać, a jeśli zaczynasz w tej dziedzinie, musisz wiedzieć, co, jak i dlaczego dotyczy Data Mining. W tym artykule przeprowadzimy Cię przez różne niuanse, które pomogą Ci lepiej zrozumieć podstawy Data Mining.

Jaki jest cel eksploracji danych?

Celem Data Mining jest zbieranie danych z różnych źródeł i umieszczanie ich pod jednym przykryciem. Wydobywanie polega na zbieraniu danych, doprowadzaniu ich do odpowiedniego formatu, przetwarzaniu i wydobywaniu z nich odpowiednich informacji.

Data Mining pomaga wykrywać trendy ze stosów danych, przewidywać wyniki, modelować odbiorców docelowych i zbierać wnikliwe informacje na temat zachowań i nastrojów klientów. Korzystając z tych spostrzeżeń, firmy mogą odpowiednio dostosować się i oferować najlepsze możliwe usługi.

Przyjrzyjmy się szczegółowo różnym operacjom Data Mining!

Jak działa eksploracja danych?

Data Mining to proces krok po kroku, który zasadniczo składa się z następujących etapów:

• Budowanie docelowych zestawów danych poprzez wybór wymaganego rodzaju danych.
• Eksplorowanie danych i wstępne przetwarzanie ich w celu uzyskania spójnych formatów.
• Przygotowywanie danych poprzez tworzenie reguł segmentacji, usuwanie szumów, sprawdzanie anomalii, uzupełnianie brakujących wartości i nie tylko.
• Wreszcie nadchodzi etap wykorzystania algorytmów uczenia maszynowego na wydobytych danych, aby załatwić sprawy!

Jeśli chodzi o uczenie maszynowe, oto kilka rodzajów algorytmów uczenia, które są często używane:

• Nadzorowane algorytmy uczenia maszynowego
  • Do sortowania i porządkowania danych strukturalnych.
  • Metoda klasyfikacji służy do ustalenia znanych wzorców, a następnie jest stosowana do nowych informacji (na przykład klasyfikowanie wejściowego listu e-mail jako spam lub nie spam).
  • Następnie przeprowadzana jest regresja w celu przewidzenia określonych wartości, takich jak temperatury, szybkości i tym podobne.
  • Po zakończeniu regresji przeprowadzana jest normalizacja w celu spłaszczenia niezależnych zmiennych zestawów danych i reorganizacji danych w bardziej spójną formę.
• Nienadzorowane algorytmy uczenia maszynowego
  • Do eksploracji różnych zestawów danych, które są nieoznaczone.
  • Proces grupowania służy do tworzenia klastrów/grup/struktur podobnych danych, które mają różne wzorce.
  • Reguły asocjacji służą do identyfikacji relacji między zmiennymi danych wejściowych.
  • Podsumowanie jest następnie wykorzystywane do raportowania wyników i wizualizacji danych.
• Częściowo nadzorowane algorytmy uczenia maszynowego: to podejście wykorzystuje kombinację zarówno nadzorowanych, jak i nienadzorowanych algorytmów uczenia maszynowego.
• Uczenie się sieci neuronowych: Sieci neuronowe czerpią inspirację z biologicznych sieci neuronowych, które tworzą strukturę i funkcję naszego mózgu. Są to bardziej złożone systemy używane do budowania modeli samouczących się, aby radzić sobie z bardziej skomplikowanymi zadaniami i operacjami.

Najczęściej używane techniki eksploracji danych

Wyżej wymienione metody służą do umożliwienia maszynom samodzielnej nauki. Te kroki obejmują różne strategie statystyczne i rozpoznawania wzorców, które są oparte na następujących technikach:

• Klasyfikacja i klastrowanie: Jest to proces odkrywania grup, klastrów w zestawie danych. Klasyfikację stosuje się w przypadku uczenia nadzorowanego, natomiast klasteryzację stosuje się w przypadku uczenia się nienadzorowanego. Na przykład, na podstawie zakupów dokonanych przez klientów w ciągu ostatniego miesiąca, możesz pogrupować je na „niskie wydatki” i „wysokie wydatki”, a następnie, w oparciu o tę klasyfikację (lub grupowanie), możesz udoskonalić swoje strategie marketingowe dla tych grupy.
• Wykrywanie wzorców: śledzenie i wykrywanie wzorców obejmuje rozpoznawanie odchyleń w zbiorze danych w określonych odstępach czasu. Na przykład ruch w witrynie może osiągać szczyt w określonych porach dnia. Te wzorce wiele mówią o tym, jak ludzie korzystają z usług.
• Asocjacja: Asocjacja to proces śledzenia wzorców oraz analizowania zależności i powiązań. Na przykład klienci mają tendencję do kupowania etui na telefony komórkowe po zakupie telefonów komórkowych – to proste skojarzenie może być przydatne w działaniach marketingowych.
• Analiza regresji: Analiza regresji polega na identyfikowaniu różnych zmiennych i analizowaniu ich wpływu na badane metryki. Na przykład sprzedaż zimnych napojów będzie bezpośrednio skorelowana z klimatem umiarkowanym.
• Wykrywanie wartości odstających: wartości odstające to te wartości danych, które mają pozornie inne cechy niż duża część innych danych. Wykrywanie i usuwanie takich wartości odstających jest niezbędne do dokładnej analizy danych.
• Przewidywanie: eksploracja danych może pomóc w tworzeniu modeli prognostycznych, które mogą później przewidywać, jak zmienne niezależne prawdopodobnie zmienią się w przyszłości. Na przykład firmy zajmujące się handlem elektronicznym mogą wykorzystywać dane klientów i sprzedaży do opracowywania modeli, które przewidują, które produkty mogą zostać zwrócone lub wymienione.

Najwyraźniej Data Mining jest niezwykle przydatna z wielu powodów. Później przyjrzymy się różnym zakresom i możliwościom podczas pracy z Data Science. Na razie porozmawiajmy trochę o niektórych wyzwaniach związanych z Data Mining.

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

Wyzwania związane z eksploracją danych

Jeśli dopiero zaczynasz z analizą danych i zapoznajesz się z eksploracją danych, ważne jest, aby znać różne wyzwania, przed którymi stoi ta dziedzina. Oto kilka takich wyzwań, na które powinieneś uważać!

Nadmiar danych

To oczywiste wyzwanie, ale bez względu na wszystko należy je powtarzać. Bazy danych stają się coraz większe i bardziej zróżnicowane z czasem i coraz trudniej jest je kompleksowo zrozumieć. To wyzwanie przedstawia się w trojaki sposób:

• Segmentacja danych poprzez rozpoznanie ważnych czynników i elementów.
• Filtrowanie szumu poprzez eliminowanie wartości odstających, uzupełnianie brakujących wartości i nie tylko.
• Dane aktywujące integrujące wszystkie zebrane informacje w procesy biznesowe.

Wszystkie trzy kroki wymienione powyżej wymagają pomyślnego rozwiązania niektórych lub innych algorytmów uczenia maszynowego.

Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa

Data Mining bezpośrednio zajmuje się łatwymi do zidentyfikowania danymi i informacjami. W rezultacie prywatność i bezpieczeństwo zawsze były jednym z większych wyzwań. Co więcej, biorąc pod uwagę historię kradzieży i naruszeń danych, istnieje pewna nieufność w stosunku do jakiejkolwiek formy gromadzenia danych.

Do tego dochodzi surowa zgodność i przepisy dotyczące wykorzystywania zebranych danych w UE ze względu na RODO. To również postawiło na głowie operacje eksploracji i gromadzenia danych. Jeśli naprawdę się nad tym zastanowisz, zrozumiesz, jak Data Mining można łatwo przekształcić w formę nadzoru. Możesz dowiedzieć się o zachowaniu użytkowników, nawykach konsumenckich, interakcji z reklamami i o wiele więcej informacji, które można wykorzystać zarówno do dobrych, jak i złych celów. Cienka granica między wydobyciem a inwigilacją leży w celu. Eksploracja danych zawsze ma na celu zapewnienie lepszego doświadczenia użytkownika.

W rezultacie ważne jest, aby wszystkie wydobywane dane były chronione przed zmianą, modyfikacją lub dostępem bez pozwolenia. Oto kilka kroków, które można podjąć, aby upewnić się, że:

• Mechanizmy szyfrowania
• Różne poziomy dostępu i uprawnienia
• Konsekwentne audyty bezpieczeństwa sieci.
• Odpowiedzialność osobista i określone konsekwencje czynu.

Zestaw do treningu danych

Aby ostateczny algorytm uczenia maszynowego był bardziej wydajny, maszyna powinna zostać zasilona odpowiednią ilością danych dla wymaganej przyczyny. Jest to z pewnością coś, co łatwiej powiedzieć niż zrobić z tych podstawowych powodów:

• Zbiory danych nie są reprezentatywne. Weźmy na przykład pod uwagę zasady diagnozowania pacjentów. Musi istnieć szeroki zakres przypadków użycia z różnymi kombinacjami, które zapewniają wymaganą elastyczność. Jeśli więc zasady te opierają się na diagnozowaniu dorosłych, ich zastosowanie wobec dzieci będzie niedokładne.
• Brakuje przypadków granicznych. Przypadki graniczne zapewniają, że maszyna wyraźnie odróżnia jedną rzecz od drugiej — na przykład różnicę między kotem a psem. Maszyna musi mieć zestaw właściwości specyficznych dla obu klas. Ponadto musi istnieć również lista wyjątków.
• Brak odpowiednich informacji. Aby osiągnąć odpowiednią efektywność uczenia, algorytm musi zostać zasilony wystarczającą ilością danych o dobrze zdefiniowanych klasach i warunkach obiektów. Niejasność w tym procesie na ogół prowadzi do ogólnego bałaganu w danych. Na przykład, jeśli zestaw cech odróżniających kota od psa jest zbyt niejasny, maszyna może po prostu oznaczyć je jako „ssaki”.

Dokładność zbioru danych

Aby były opłacalne w rozwiązywaniu problemów biznesowych, wydobywane dane muszą być kompletne, dokładne i wiarygodne. Jeśli te czynniki nie zostaną spełnione, dane często będą wskazywać na niewłaściwe rozwiązania. Istnieje wiele algorytmów zaprojektowanych, aby pomóc Ci kontrolować dokładność, niezawodność i kompletność. Jednak cała sprawa w dużej mierze zależy od twojego zrozumienia, jakich informacji potrzebujesz i jakie operacje będą musiały zostać wykonane.

Szum w zbiorze danych

Zaszumione dane to jedno z największych wyzwań podczas pracy z Data Mining. Pomyśl o hałasie jako o rzeczach, które nie dodają wartości do operacji biznesowych. Dlatego przed rozpoczęciem pracy nad jakimikolwiek znaczącymi algorytmami lub procesami należy je odfiltrować, aby upewnić się, że główny wysiłek koncentruje się na danych użytkownika, a nie na szumie. Szum w danych jest związany z konkretnym problemem, więc w Twoim przypadku wszelkie takie dane, które nie dostarczają potrzebnych informacji, będą dla Ciebie zaszumione.

Oprócz szumu musisz również poradzić sobie z następującymi dwiema rzeczami — brakującymi wartościami i uszkodzonymi wartościami.

Oba te czynniki wpływają na jakość Twoich wyników końcowych, co wpłynie na Twoje decyzje biznesowe. Niezależnie od tego, czy przeprowadzasz przewidywanie, klasyfikację czy segmentację — zaszumione lub brakujące wartości mogą skierować Cię w zupełnie innym kierunku.

Teraz, mówiąc bardziej szczegółowo o zakresie Data Mining, przyjrzyjmy się korzyściom Data Mining dla firm. Zobaczymy również różne przykłady Data Miningu w prawdziwym życiu i kilka kluczowych trendów – to da Ci wyobrażenie o możliwościach kariery, które czekają na Ciebie w dziedzinie Data Miningu!

Korzyści z eksploracji danych dla firm

Oprócz nadrzędnej korzyści płynącej z pomagania firmom w podejmowaniu decyzji opartych na danych, oto kilka innych korzyści płynących z Data Mining. Są to takie korzyści, które pomagają firmom poprawić ich doświadczenia z klientami i relacje oraz wzmocnić ich więzi z zespołem!

• Możliwe wykrywanie oszustw: Data Mining jest korzystna dla firm w wykrywaniu potencjalnych nieuczciwych działań. Na przykład analiza danych POS może dać sprzedawcom wgląd w przeszłe nieuczciwe transakcje, prowadząc do pewnej formy wykrywania wzorców. Banki i inne instytucje finansowe stosują takie techniki do identyfikacji potencjalnie wadliwych klientów.
• Optymalizacja marketingu: Zbierając dane związane ze starymi kampaniami, firmy mogą dowiedzieć się, co im odpowiada, a co nie. Dzięki temu mogą wymyślić bardziej angażujące techniki marketingowe oparte na personalizacji.
• Ulepszone podejmowanie decyzji: Data Mining umożliwia firmom podejmowanie bardziej świadomych decyzji, a nie tylko poleganie na swoich doświadczeniach lub intuicjach. Na przykład intuicja może powiedzieć, że dany produkt nie sprzedaje się ze względu na jego cenę. Z drugiej strony analiza może ujawnić, że tak naprawdę dzieje się tak z powodu mniejszej liczby kanałów dystrybucji. Takie spostrzeżenia pozwalają firmom rozwiązywać podstawowe problemy.
• Lepsza spójność zespołu: Data Mining jest tak samo przydatna w sprawach wewnętrznych, jak w przypadku operacji zewnętrznych skierowanych do klientów. Korzystając z danych, firmy mogą dowiedzieć się o zachowaniu i zaangażowaniu swoich pracowników, odpowiednio ich wynagrodzić lub w razie potrzeby pomóc im się rozwijać. W tym sensie Data Mining może pomóc w poprawie ogólnej spójności zespołu.

Eksploracja danych w rzeczywistych scenariuszach

Od małych i średnich przedsiębiorstw po gigantyczne przedsiębiorstwa — dosłownie każda organizacja w dzisiejszych czasach skorzystała z Data Mining w taki czy inny sposób. Obniżyły koszty, zwiększyły przychody, poprawiły obsługę klienta i zgromadziły więcej klientów. Oto kilka rzeczywistych przypadków użycia, w których Data Mining okazała się przełomem dla organizacji:

Przyjrzyjmy się kilku realnym przykładom, w jaki sposób firmy przeliczają dane na dolary.

• Zwiększenie konwersji o 40% dzięki odpowiedniej strategii kontynuacji: Firma Envelopes poprawiła utrzymanie klientów dzięki znalezieniu odpowiedniej strategii mailingowej dla swoich klientów. Po przeanalizowaniu współczynników odrzuceń i ustaleniu wzorców opuszczania witryny przez klientów, zdecydowali się wysyłać e-maile 48 godzin po tym, jak odwiedzający ją odbił – to dało im 40% wyższą konwersję niż wysyłanie kolejnych e-maili w ciągu jednego dnia!
• Udoskonalenia konstrukcji produktów i zwiększenie udziału w rynku: Duża firma CPG chciała zwiększyć udział w rynku swoich produktów do pielęgnacji zębów. W tym celu współpracowali z firmą zajmującą się analizą danych, aby wydobywać dane z różnych źródeł, w tym z własnej bazy danych AWS i platform społecznościowych. Przeanalizowali ponad 250 000 wzorców zachowań klientów za pomocą analizy tekstu i regresji, w tym innych technik.
• Analiza koszyka rynkowego: Analiza koszyka rynkowego wykorzystuje powiązanie, aby pomóc w identyfikacji przedmiotów, które mogą być kupowane przez indywidualnych klientów. Przykładem tego jest silnik rekomendacji Amazon, który analizuje dane, takie jak historia użytkownika, porzucone i zrealizowane koszyki, witryny polecające i wiele innych, aby dostarczać spersonalizowane reklamy.

Jak widać, Data Mining znajduje zastosowanie w różnych organizacjach każdej wielkości. To bezpośrednio przekłada się na możliwości i ścieżki kariery dostępne dla osób zainteresowanych światem Data Mining i analityki. Znaczenie Data Mining jako narzędzia do gromadzenia bardzo potrzebnych informacji nie zniknie w najbliższym czasie, a nadchodzące trendy są tego świadectwem. Przyjrzyjmy się temu trochę!

Trendy Data Mining i najnowsze osiągnięcia

Wykrywanie wzorców, klasyfikacja, grupowanie, analiza regresji i tego typu techniki były do ​​tej pory szeroko stosowane. Jednak nieustanne postępy technologiczne wnoszą na stół coś nowego. Oto kilka trendów w Data Mining, które mają na celu rozwiązanie problemów, o których rozmawialiśmy wcześniej, zapewniając jednocześnie lepszy zestaw danych do analizy.

• Rozwiązywanie problemów związanych z bezpieczeństwem: Data Mining staje się o wiele bardziej ostrożna, jeśli chodzi o bezpieczeństwo danych po tym, jak w przeszłości pojawiły się różne problemy z bezpieczeństwem.
• Rozproszona eksploracja danych: Ponieważ dane są obecnie przechowywane w różnych lokalizacjach i urządzeniach, opracowywane są zaawansowane algorytmy i techniki służące do wydobywania tak odmiennych danych i zapewniania ich spójności i struktury na potrzeby analizy.
• Eksploracja danych przestrzennych: Eksploracja danych przestrzennych ma do czynienia z danymi geograficznymi, astronomicznymi i środowiskowymi w celu znalezienia wzorców i spostrzeżeń dotyczących topologii i geografii. Jest to niezwykle przydatne dla firm działających w firmach mapujących, w przypadku podróży, nawigacji lub usług rządowych.

Na zakończenie

Data Mining to pierwszy etap skomplikowanego procesu analizy danych. Dlatego zrobienie tego właściwie ma ogromne znaczenie. Problemy z wydobywanymi danymi mogą prowadzić do wadliwego uczenia modeli uczenia maszynowego, co może skutkować niedokładnymi wynikami. W rezultacie Data Mining jest czymś, do czego należy postępować ostrożnie i ostrożnie. Właśnie dlatego rośnie zapotrzebowanie na specjalistów Data Mining.

Jeśli potrzebujesz profesjonalnej pomocy, jesteśmy tu dla Ciebie. Program certyfikatów zawodowych upGrad w zakresie nauki o danych w zakresie podejmowania decyzji biznesowych ma na celu pchnięcie Cię w górę drabiny w Twojej podróży naukowej w zakresie danych.

Jeśli szukasz zmiany w karierze i szukasz profesjonalnej pomocy – upGrad jest właśnie dla Ciebie. Mamy solidną bazę uczących się w ponad 85 krajach, ponad 40 000 płatnych uczniów na całym świecie i ponad 500 000 zadowolonych, pracujących profesjonalistów. Nasza 360-stopniowa pomoc w karierze, w połączeniu z ekspozycją studiów i burzy mózgów z globalnymi studentami, pozwala w pełni wykorzystać doświadczenie edukacyjne. Skontaktuj się z nami już dziś, aby uzyskać wyselekcjonowaną listę kursów dotyczących nauki o danych, uczenia maszynowego, zarządzania, technologii i wielu innych!