Ce este data mining: domeniul de aplicare, oportunități de carieră

Datele într-o anumită formă sau formă ne înconjoară constant. Indiferent de aplicațiile pe care le folosim pe smartphone-uri sau laptopuri, orice aplicație pe care le folosim produce o mulțime de date valoroase. Aceste date sunt extrem de benefice pentru companiile care doresc să culeagă informații și să ia decizii de afaceri.

Prin urmare, analiza datelor a fost un salvator absolut pentru toate companiile de peste tot și le-a ajutat să ia decizii mult mai calculate. Cu toate acestea, analiza datelor este un fel ca ultima etapă a procesului de știință a datelor. Totul începe cu colectarea și culegerea corectă a datelor și asta este ceea ce este cunoscut sub numele de Data Mining. Dacă sunteți începător în analiza datelor 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.

Procesul de Data Mining nu este atât de ușor pe cât ar putea părea, iar dacă începi în acest domeniu, trebuie să știi toate ce, cum și de ce în jurul Data Mining. Prin acest articol, vă vom ghida prin diferite nuanțe care vă vor ajuta să înțelegeți elementele fundamentale ale minării datelor într-un mod mult mai riguros.

Care este scopul minării de date?

Scopul Data Mining este de a colecta date din surse disparate și de a le aduna sub o singură capotă. Miningul înseamnă colectarea datelor, aducerea lor într-un format adecvat, procesarea lor și extragerea de informații relevante din acestea.

Miningul de date ajută la detectarea tendințelor din grămezi de date, la prezicerea rezultatelor, la modelarea publicului țintă și la colectarea de informații detaliate despre comportamentul și sentimentele clienților. Folosind aceste informații, companiile se pot adapta în consecință și oferă cele mai bune servicii posibile.

Să ne uităm la diferitele operațiuni de Data Mining în profunzime!

Cum funcționează data mining?

Data Mining este un proces pas cu pas care constă în general din următoarele etape:

• Construirea de seturi de date țintă selectând tipul de date necesar.
• Explorarea datelor și preprocesarea lor pentru a le aduce în formate consistente.
• Pregătirea datelor prin crearea de reguli de segmentare, curățarea zgomotului, efectuarea de verificări a anomaliilor, completarea valorilor lipsă și multe altele.
• În sfârșit, vine etapa utilizării algoritmilor de învățare automată pe datele extrase pentru a finaliza lucrurile!

Când vine vorba de Machine Learning, iată câteva dintre tipurile de algoritmi de învățare care sunt adesea folosiți:

• Algoritmi de învățare automată supravegheați
  • Pentru sortarea și aranjarea datelor structurate.
  • Metoda de clasificare este folosită pentru a descoperi modele cunoscute și apoi este aplicată informațiilor noi (de exemplu, clasificarea unei scrisori de e-mail introduse ca spam sau nu ca spam).
  • Apoi, regresia este efectuată pentru a prezice valori specifice, cum ar fi temperaturile, ratele și altele.
  • Odată ce regresia este finalizată, normalizarea este efectuată pentru a aplatiza variabilele independente ale seturilor de date și pentru a reorganiza datele într-o formă mai coerentă.
• Algoritmi de învățare automată nesupravegheați
  • Pentru a explora diferite seturi de date care nu sunt etichetate.
  • Procesul de grupare este utilizat pentru a forma clustere/grupuri/structuri de date similare care au modele distincte.
  • Regulile de asociere sunt folosite pentru a identifica relația dintre variabilele datelor de intrare.
  • Rezumatul este apoi utilizat pentru raportarea descoperirii și vizualizarea datelor.
• Algoritmi de învățare automată semi-supervizați: această abordare folosește o combinație de algoritmi de învățare automată supravegheați și nesupravegheați.
• Învățarea rețelelor neuronale: rețelele neuronale se inspiră din rețelele neuronale biologice care alcătuiesc structura și funcția creierului nostru. Acestea sunt sisteme mai complexe utilizate pentru a construi modele de auto-învățare pentru a aborda sarcini și operațiuni mai complicate.

Cele mai utilizate tehnici de extragere a datelor

Metodele enumerate mai sus sunt folosite pentru a permite mașinilor să învețe pe cont propriu. Acești pași implică diverse strategii statistice și de recunoaștere a modelelor, care se bazează pe următoarele tehnici:

• Clasificare și grupare: Acesta este procesul de descoperire a grupurilor, clusterelor din setul dvs. de date. Clasificarea este utilizată în cazul învățării supravegheate, în timp ce gruparea este utilizată în cazul învățării nesupravegheate. De exemplu, pe baza achizițiilor făcute de clienți în ultima lună, le puteți grupa în „cheltuieli reduse” și „cheltuieli mari”, apoi, pe baza acestei clasificări (sau grupări), vă puteți rafina strategiile de marketing pentru acestea. grupuri.
• Detectarea modelelor: Urmărirea și detectarea modelelor implică recunoașterea abaterilor din setul de date la anumite intervale. De exemplu, traficul pe site-ul web poate atinge vârful la anumite ore din timpul zilei. Aceste modele dezvăluie multe despre modul în care oamenii se implică cu serviciile.
• Asociere: Asocierea este procesul de urmărire a tiparelor și de analiză a dependențelor și asocierilor. De exemplu, clienții au tendința de a achiziționa huse mobile odată ce au achiziționat telefoane mobile – această simplă asociere poate fi utilă pentru activități de marketing.
• Analiza de regresie: Analiza de regresie se referă la identificarea diferitelor variabile și la analiza efectelor acestora asupra valorilor pe care le studiați. De exemplu, vânzările de băuturi reci vor fi direct corelate cu cele temperate.
• Detectare valori aberante: valorile aberante sunt acele valori de date care au caracteristici aparent diferite de o mare parte a altor date. Detectarea și eliminarea acestor valori aberante este esențială pentru o analiză precisă a datelor.
• Predicție: Data Mining poate ajuta la construirea modelelor de prognoză care pot prezice ulterior modul în care variabilele independente se vor modifica în viitor. De exemplu, companiile de comerț electronic pot folosi datele despre clienți și vânzări pentru a dezvolta modele care prezic ce produse sunt susceptibile de a fi returnate sau înlocuite.

Evident, Data Mining este extrem de util pentru o serie de lucruri. Mai târziu, vom vedea diversele sfere și oportunități în timp ce lucrăm cu Data Science. Deocamdată, să vorbim puțin despre unele dintre provocările cu Data Mining.

Învață cursuri de analiză a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Provocări legate de data mining

Dacă abia începi cu analiza datelor și te familiarizezi cu data mining, este important să cunoști diferitele provocări cu care se confruntă acest domeniu. Iată câteva astfel de provocări la care ar trebui să fii atent!

Excesul de date

Aceasta este o provocare evidentă, dar care trebuie reiterata indiferent de situație. Bazele de date devin din ce în ce mai mari și mai disparate cu timpul și devine din ce în ce mai greu să le înțelegem în mod cuprinzător. Această provocare se prezintă într-o manieră triplă:

• Segmentarea datelor prin recunoașterea factorilor și elementelor importante.
• Filtrarea zgomotului prin eliminarea valorii aberante, completarea valorilor lipsă și multe altele.
• Activarea datelor integrând toate informațiile adunate în procesele de afaceri.

Toți cei trei pași menționați mai sus necesită ca unul sau altul algoritm de învățare automată să fie rezolvat cu succes.

Probleme de confidențialitate și securitate

Data Mining se ocupă direct de date și informații ușor de identificat. Drept urmare, confidențialitatea și securitatea au fost întotdeauna una dintre provocările mai mari. În plus, având în vedere istoricul furtului și încălcărilor de date, tinde să existe o anumită neîncredere în orice formă de colectare a datelor.

În plus, există o conformitate strictă și reglementări privind utilizarea datelor colectate în UE, datorită GDPR. Acest lucru a dat peste cap și operațiunile de extragere și colectare a datelor. Dacă te gândești cu adevărat la asta, îți vei da seama cum Data Mining poate fi ușor transformat într-o formă de supraveghere. Puteți afla despre comportamentul utilizatorilor, obiceiurile de consum, interacțiunea cu reclamele și multe mai multe informații care pot fi folosite atât în ​​scopuri bune, cât și în scopuri rele. Linia subțire dintre minerit și supraveghere stă în scop. Data Mining este întotdeauna despre oferirea unei experiențe mai bune pentru utilizator.

Ca rezultat, este esențial să păstrați toate datele extrase în siguranță pentru a nu fi modificate, modificate sau accesate fără permisiune. Iată câțiva pași care pot fi luați pentru a vă asigura că:

• Mecanisme de criptare
• Niveluri de acces și permisiuni diferite
• Audituri de securitate consecvente ale rețelei.
• Responsabilitatea personală și consecințele definite ale comiterii.

Set de antrenament de date

Pentru a face algoritmul final de învățare automată mai eficient, mașina ar trebui să fie alimentată cu o cantitate adecvată de date pentru cauza necesară. Acesta este cu siguranță ceva care este mai ușor de spus decât de făcut din cauza acestor motive principale:

• Seturile de date nu sunt reprezentative. De exemplu, luați în considerare regulile de diagnosticare a pacienților. Trebuie să existe o gamă largă de cazuri de utilizare cu combinații variate care să ofere flexibilitatea necesară. Deci, dacă aceste reguli se bazează pe diagnosticarea adulților, aplicațiile lor pentru copii vor fi inexacte.
• Lipsesc cazuri de delimitare. Carcasele de delimitare asigură că mașina știe în mod clar diferența dintre un lucru și altul - de exemplu, diferența dintre o pisică și un câine. Mașina trebuie să aibă un set de proprietăți specifice ambelor clase. În plus, trebuie să existe și o listă de excepții.
• Lipsa informațiilor adecvate. Pentru a obține o eficiență adecvată a antrenamentului, un algoritm trebuie să fie alimentat cu suficiente date având clase și condiții bine definite de obiecte. Vagitatea în acest proces duce, în general, la o dezordine generală a datelor. De exemplu, dacă setul de caracteristici care disting o pisică de un câine sunt prea vagi, aparatul le poate eticheta pe ambele drept „mamifere”.

Precizia setului de date

Pentru a fi utile pentru rezolvarea problemelor de afaceri, datele extrase trebuie să fie complete, precise și de încredere. În cazul în care acești factori nu sunt îndepliniți, datele vor indica adesea soluții greșite. Există numeroși algoritmi proiectați pentru a vă ajuta să păstrați sub control acuratețea, fiabilitatea și caracterul complet. Cu toate acestea, totul depinde în mare măsură de înțelegerea dvs. a informațiilor de care aveți nevoie și a operațiunilor care vor trebui efectuate.

Zgomot în setul de date

Datele zgomotoase sunt una dintre cele mai mari provocări în timpul lucrului cu Data Mining. Gândiți-vă la zgomot ca la lucruri care nu adaugă valoare operațiunilor de afaceri. Deci, înainte de a lucra la orice algoritm sau proces semnificativ, acesta trebuie filtrat pentru a se asigura că efortul principal este concentrat pe datele utilizatorului și nu pe zgomot. Zgomotul din date este specific problemei, așa că, în cazul dvs., orice astfel de date care nu vă oferă informațiile de care aveți nevoie vor fi zgomotoase pentru dvs.

Pe lângă zgomot, trebuie să vă ocupați și de următoarele două lucruri - valori lipsă și valori corupte.

Ambii acești factori afectează calitatea rezultatelor finale, ceea ce vă va influența deciziile de afaceri. Indiferent dacă efectuați predicție, clasificare sau segmentare – valorile zgomotoase sau lipsa vă pot denatura într-o direcție complet diferită.

Acum, vorbind mai detaliat despre domeniul de aplicare al Data Mining, haideți să explorăm beneficiile Data Mining pentru companii. Vom vedea, de asemenea, diverse exemple de Data Mining în viața reală și câteva tendințe cheie – acest lucru vă va oferi o idee despre tipul de oportunități de carieră care vă așteaptă în domeniul Data Mining!

Beneficiile Data Mining pentru companii

Pe lângă beneficiul general de a ajuta companiile să ia decizii bazate pe date, iată câteva alte beneficii ale Data Mining. Acestea sunt astfel de beneficii care ajută companiile să-și îmbunătățească experiența și relațiile cu clienții și să-și consolideze legăturile cu echipa!

• Posibilă detectare a fraudei: Data Mining este benefică pentru companii în detectarea potențialelor activități frauduloase. De exemplu, analiza datelor POS poate oferi comercianților informații despre tranzacțiile frauduloase din trecut, ceea ce duce la o anumită formă de detectare a modelelor. Băncile și alte instituții financiare folosesc astfel de tehnici pentru a identifica clienții eventual defecte.
• Optimizarea marketingului: prin colectarea datelor legate de campaniile vechi, companiile își pot da seama ce funcționează pentru ele și ce nu. Acest lucru le permite să vină cu tehnici de marketing mai captivante, care se bazează pe personalizare.
• Luare a deciziilor îmbunătățită: Data Mining permite companiilor să ia decizii mai informate, mai degrabă decât să se bazeze doar pe experiențele sau intuițiile lor. De exemplu, intuiția poate spune că un anumit produs nu se vinde din cauza prețului său. Analiza, pe de altă parte, poate dezvălui că de fapt se datorează mai puține canale de distribuție. Astfel de informații permit companiilor să rezolve problemele de bază.
• Îmbunătățirea coeziunii echipei: Data Mining este la fel de utilă pentru chestiuni interne, precum este pentru operațiuni externe, orientate către clienți. Folosind date, companiile pot afla despre comportamentul și implicarea angajaților lor, îi pot recompensa în consecință sau îi pot ajuta să se dezvolte dacă este necesar. În acest sens, Data Mining poate ajuta la îmbunătățirea coeziunii generale a echipei.

Exploatarea datelor în scenarii din lumea reală

De la întreprinderi mici și mijlocii la afaceri gigantice - literalmente, fiecare organizație de astăzi a beneficiat de data mining într-un fel sau altul. Au redus costurile, au crescut veniturile, au îmbunătățit serviciile pentru clienți și au adunat mai mulți clienți. Iată câteva cazuri de utilizare în lumea reală în care Data Mining s-a dovedit a fi un schimbător de joc pentru organizație:

Să ne uităm la câteva exemple din lumea reală a modului în care companiile au convertit datele în dolari.

• Creșterea conversiilor cu 40% utilizând strategia corectă de urmărire: Envelopes și-a îmbunătățit reținerea clienților, descoperind strategia de corespondență potrivită pentru clienții săi. După ce au analizat ratele de respingere și au aflat tiparele clienților care părăsesc site-ul lor, au decis să trimită e-mailuri la 48 de ore după ce un vizitator a renunțat la acesta - ceea ce le-a oferit conversii cu 40% mai mari decât trimiterea de e-mailuri de urmărire într-o zi!
• Îmbunătățiri în designul produsului și creșterea cotei de piață: O companie importantă CPG a dorit să îmbunătățească cota de piață a produselor sale de îngrijire dentară. Pentru aceasta, au lucrat cu o firmă de analiză a datelor pentru a extrage date din diferite surse, inclusiv propria lor bază de date AWS și platforme sociale. Ei au analizat peste 250.000 de modele de comportament ale clienților folosind analize de text și regresie, inclusiv alte tehnici.
• Analiza coșului de piață: Analiza coșului de piață utilizează asocierea pentru a ajuta la identificarea articolelor care ar putea fi achiziționate de către clienții individuali. Un exemplu în acest sens este motorul de recomandare al Amazon care analizează date precum istoricul utilizatorilor, cărucioarele abandonate și îndeplinite, site-urile de recomandare și multe altele pentru a oferi reclame personalizate.

După cum putem vedea, Data Mining-ul își găsește utilizarea în diferite organizații de toate dimensiunile. Acest lucru se reflectă în mod direct în oportunitățile și traseele de carieră disponibile celor interesați de lumea Data Mining și a analizei. Importanța minării de date ca instrument pentru a aduna informații foarte necesare nu va înceta în curând, iar tendințele viitoare sunt o mărturie în acest sens. Să ne uităm puțin la asta!

Tendințe de data mining și cele mai recente evoluții

Detectarea modelelor, clasificarea, gruparea, analiza de regresie și astfel de tehnici au fost utilizate pe scară largă până acum. Cu toate acestea, progresele tehnologice continue aduc ceva nou pe masă. Iată câteva tendințe în Data Mining care caută să rezolve provocările despre care am vorbit mai devreme, oferind în același timp un set de date mai bun pentru analiză.

• Rezolvarea provocărilor de securitate: Miningul de date devine mult mai precaut în ceea ce privește păstrarea datelor în siguranță și în siguranță după ce au apărut diferite probleme de securitate în trecut.
• Exploatarea datelor distribuite: deoarece datele sunt stocate în diferite locații și dispozitive astăzi, algoritmi și tehnici sofisticați sunt dezvoltați pentru a extrage astfel de date disparate și pentru a le face coerente și structurate pentru analiză.
• Exploatarea datelor spațiale: Exploatarea datelor spațiale are legătură cu datele geografice, astronomice și de mediu pentru a găsi modele și perspective asupra topologiei și geografiei. Acest lucru este extrem de util pentru companiile care operează în afaceri de cartografiere, pentru călătorii, navigație sau servicii guvernamentale.

În concluzie

Data Mining este primul pas al unui proces elaborat de analiză a datelor. Prin urmare, a face corect este de o importanță extremă. Problemele cu datele extrase pot duce la antrenarea defectuoasă a modelelor de învățare automată, ceea ce poate duce la rezultate inexacte. Ca rezultat, data mining este ceva care ar trebui urmărit cu prudență și grijă. Acesta este motivul pentru care există o cerere din ce în ce mai mare de profesioniști în domeniul minării de date.

Dacă aveți nevoie de ajutor profesional, suntem aici pentru dvs. Programul de certificat profesional al upGrad în știința datelor pentru luarea deciziilor în afaceri este conceput pentru a vă împinge pe scara în călătoria dvs. în știința datelor.

Dacă sunteți în căutarea unei schimbări în carieră și căutați ajutor profesional - upGrad este doar pentru dvs. Avem o bază solidă de cursanți din peste 85 de țări, peste 40.000 de cursanți plătiți la nivel global și peste 500.000 de profesioniști care lucrează fericit. Asistența noastră de 360 ​​de grade în carieră, combinată cu expunerea studiului și brainstorming-ului cu studenții din întreaga lume, vă permite să profitați la maximum de experiența dvs. de învățare. Contactați-ne astăzi pentru o listă organizată de cursuri despre Data Science, Machine Learning, Management, Tehnologie și multe altele!