Ce este data mining? Concepte cheie, cum funcționează?

Miningul de date poate fi înțeles ca procesul de explorare a datelor prin curățare, găsire de modele, proiectare de modele și crearea de teste. Data Mining include conceptele de învățare automată, statistici și gestionarea bazelor de date. Drept urmare, este adesea ușor să confundați extragerea datelor cu analiza datelor, știința datelor sau alte procese de date.

Exploatarea datelor a avut o istorie lungă și bogată. Ca concept, a apărut odată cu apariția erei computerelor în anii 1960. Din punct de vedere istoric, Data Mining a fost în mare parte un proces de codificare intens și a necesitat multă experiență în codificare. Chiar și astăzi, data mining-ul implică conceptele de programare pentru a curăța, procesa, analiza și interpreta datele. Specialiștii în date trebuie să aibă cunoștințe practice de statistică și cel puțin un limbaj de programare pentru a efectua cu exactitate sarcinile de extragere a datelor. Datorită sistemelor inteligente AI și ML, unele dintre procesele de bază de extragere a datelor sunt acum automatizate. Dacă sunteți începător în python și știința datelor, programele upGrad de știință a datelor vă pot ajuta cu siguranță să vă scufundați mai adânc în lumea datelor și a analizei.

În acest articol, vă vom ajuta să clarificați toate confuziile legate de data mining, prezentându-vă prin toate nuanțele, inclusiv ce este, concepte cheie de știut, cum funcționează și viitorul data mining!

Pentru început – Data Mining nu este tocmai Data Analytics

Este firesc să confundăm data mining cu alte proiecte de date, inclusiv analiza datelor. Cu toate acestea, în ansamblu, data mining-ul este mult mai larg decât analiza datelor. De fapt, analiza datelor este doar un aspect al analizei datelor. Experții în data mining sunt responsabili pentru curățarea și pregătirea datelor, crearea modelelor de evaluare și testarea acelor modele în raport cu ipotezele pentru proiecte de business intelligence. Cu alte cuvinte, sarcini precum curățarea datelor, analiza datelor, explorarea datelor fac parte din întregul spectru de extragere a datelor, dar sunt doar părți ale unui întreg mult mai mare.

Concepte cheie de extragere a datelor

Realizarea cu succes a oricărei sarcini de extragere a datelor necesită mai multe tehnici, instrumente și concepte. Unele dintre cele mai importante concepte legate de data mining sunt:

• Curățarea/pregătirea datelor: Aici toate datele brute din surse disparate sunt convertite într-un format standard care poate fi procesat și analizat cu ușurință. Aceasta include identificarea și eliminarea erorilor, găsirea valorilor lipsă, eliminarea duplicatelor etc.

• Inteligența artificială: sistemele AI efectuează activități analitice în jurul inteligenței umane, cum ar fi planificarea, raționamentul, rezolvarea problemelor și învățarea.

• Învățarea regulilor de asociere: Cunoscut și ca analiză a coșului de piață, acest concept este esențial pentru găsirea relației dintre diferitele variabile ale unui set de date. Prin extensie, aceasta este o componentă extrem de crucială pentru a determina ce produse sunt de obicei achiziționate împreună de clienți.

• Clustering: Clustering este procesul de împărțire a unui set mare de date în subseturi mai mici și semnificative numite clustere. Acest lucru ajută la înțelegerea naturii individuale a elementelor setului de date, folosind gruparea sau gruparea ulterioară care poate fi realizată mai eficient.

• Clasificare: Conceptul de clasificare este utilizat pentru alocarea articolelor dintr-un set mare de date către clasele țintă pentru a îmbunătăți acuratețea predicției claselor țintă pentru fiecare dată nouă.

• Analiza datelor: odată ce toate datele au fost reunite și procesate, analiza datelor este utilizată pentru a evalua toate informațiile, a găsi modele și a genera perspective.

• Depozitarea datelor: Acesta este procesul de stocare a unei colecții extinse de date comerciale în moduri care facilitează luarea rapidă a deciziilor. Depozitarea este cea mai importantă componentă a oricărui proiect de data mining la scară largă.

• Regresia: Tehnica de regresie este utilizată pentru a prezice o serie de valori numerice, cum ar fi temperatura, prețurile acțiunilor, vânzările, pe baza unui anumit set de date.

Acum că avem toți termenii cruciali la locul lor, să vedem cum funcționează un proiect tipic de Data Mining.

Cum funcționează data mining?

Orice proiect de data mining începe de obicei cu aflarea domeniului de aplicare. Este esențial să puneți întrebările potrivite și să colectați setul de date corect pentru a răspunde la aceste întrebări. Apoi, datele sunt pregătite pentru analiză, iar succesul final al proiectului depinde în mare măsură de calitatea datelor. Datele slabe conduc la rezultate inexacte și greșite, ceea ce face și mai importantă pregătirea cu sârguință a datelor și eliminarea tuturor anomaliilor.

Procesul Data Mining funcționează de obicei prin următorii șase pași:

1. Înțelegerea afacerii

Această etapă implică dezvoltarea unei înțelegeri cuprinzătoare a proiectului în cauză, inclusiv a situației actuale de afaceri, a obiectivelor de afaceri și a parametrilor pentru succes.

2. Înțelegerea datelor

Odată ce scopul proiectului și obiectivele de afaceri sunt clare, urmează sarcina de a colecta toate datele relevante care vor fi necesare pentru a rezolva problema. Aceste date sunt colectate din toate sursele disponibile, inclusiv baze de date, stocare în cloud și silozuri.

3. Pregătirea datelor

Odată ce datele din toate sursele sunt colectate, este timpul să pregătiți datele. În acest pas, sunt efectuate curățarea datelor, normalizarea, completarea valorilor lipsă și astfel de sarcini. Acest pas are ca scop aducerea tuturor datelor în formatul cel mai adecvat și standardizat pentru a efectua procese ulterioare.

4. Dezvoltarea modelului

Acum, după ce am adus toate datele într-un format potrivit pentru analiză, următorul pas este dezvoltarea modelelor. Pentru aceasta, programarea și algoritmii sunt utilizați pentru a veni cu un model care poate identifica tendințele și modelele din datele disponibile.

5. Testarea și evaluarea modelului

Modelarea se face pe baza datelor disponibile. Cu toate acestea, pentru a testa modelele, trebuie să-l alimentați cu alte date și să vedeți dacă aruncă rezultatul relevant sau nu. Determinarea cât de bine modelul oferă rezultate noi va ajuta la atingerea obiectivelor de afaceri. Acesta este, în general, un proces iterativ care se repetă până când s-a găsit cel mai bun algoritm pentru a rezolva problema în cauză.

6. Desfăşurare

Odată ce modelul a fost testat și îmbunătățit iterativ, ultimul pas este implementarea modelului și punerea la dispoziție a rezultatelor proiectului de data mining pentru toate părțile interesate și factorii de decizie.

De-a lungul întregului ciclu de viață Data Mining, minerii de date trebuie să mențină o colaborare strânsă între experții din domeniu și alți membri ai echipei pentru a-i ține pe toți la curent și pentru a se asigura că nimic nu trece prin fisuri.

Avantajele Data Mining pentru afaceri

Companiile se ocupă acum de grămezi de date zilnic. Aceste date cresc doar pe măsură ce trece timpul și nu există nicio posibilitate ca volumul acestor date să scadă vreodată. Drept urmare, companiile nu au altă opțiune decât să fie bazate pe date. În lumea de astăzi, succesul oricărei afaceri depinde în mare măsură de cât de bine își pot înțelege datele, pot obține perspective din acestea și pot face predicții acționabile. Data Mining dă cu adevărat putere companiilor să-și îmbunătățească viitorul analizând tendințele anterioare în materie de date și făcând predicții precise despre ceea ce este probabil să se întâmple.

De exemplu, Data Mining poate spune unei companii despre perspectivele lor care ar putea deveni clienți profitabili pe baza datelor anterioare și care sunt cel mai probabil să se implice cu o anumită campanie sau ofertă. Cu aceste cunoștințe, companiile își pot crește rentabilitatea investiției, oferind doar acelor potențiali potențiali care sunt susceptibili să răspundă și să devină clienți valoroși.

Per total, data mining oferă următoarele beneficii oricărei afaceri:

• Înțelegerea preferințelor și sentimentelor clienților.
• Achiziționarea de noi clienți și păstrarea celor existenți.
• Îmbunătățirea up-selling și cross-selling.
• Creșterea loialității în rândul clienților.
• Îmbunătățirea rentabilității investiției și creșterea veniturilor afacerii.
• Detectarea activităților frauduloase și identificarea riscurilor de credit.
• Monitorizarea performanței operaționale.

Folosind tehnici de data mining, companiile își pot baza deciziile pe date și informații în timp real, mai degrabă decât doar instincte sau instinct, asigurându-se astfel că continuă să ofere rezultate și să rămână în fața concurenței.

Viitorul minării de date

Exploatarea datelor și chiar și alte domenii ale științelor datelor au un viitor extrem de strălucit, datorită cantității tot mai mari de date din lume. În ultimul an, datele noastre acumulate au crescut de la 4,4 zettabytes la 44 zettabytes .

Dacă sunteți entuziasmat de știința datelor sau de extragerea datelor sau de orice are de-a face cu datele, acesta este cel mai bun moment pentru a fi în viață. Întrucât asistăm la o revoluție a datelor, este momentul ideal pentru a vă îmbarca și a vă îmbunătăți experiența și abilitățile în materie de date. Companiile de pe tot globul caută aproape întotdeauna experți în date cu suficiente abilități pentru a le ajuta să înțeleagă datele lor. Deci, dacă doriți să vă începeți călătoria în lumea datelor, acum este momentul perfect!

La upGrad, am îndrumat studenți din întreaga lume, care aparțin din peste 85 de țări, și i-am ajutat să-și înceapă călătoriile cu toată încrederea și abilitățile de care au nevoie. Cursurile noastre sunt concepute pentru a oferi atât cunoștințe teoretice, cât și experiență practică studenților din orice mediu. Înțelegem că știința datelor este cu adevărat nevoia momentului și încurajăm studenții motivați din diverse medii să-și înceapă călătoria cu asistența noastră în carieră de 360 ​​de grade.

Ai putea opta si pentru integrat Master în Știința Datelor grad oferit de upGrad în colaborare cu IIT Bengaluru și Liverpool John Moore's University. Acest curs integrează programul PG executiv discutat anterior cu caracteristici precum un Bootcamp de programare Python. La finalizare, un student primește o certificare NASSCOM valoroasă, care se bucură de acces global la oportunități de angajare.