データ分析とデータ主導の意思決定のための関連データの抽出における Rayobyte の重要な役割

公開: 2023-03-01

データは新しい金です。企業が適切なデータを十分に抽出して分析できれば、より適切な意思決定を行い、効率を高め、生産性を向上させることができます。 Web スクレイピングを使用すると、企業はソーシャルメディアプラットフォームや Web サイトから大量の情報を収集し、それを 1 つの中央の場所に保存できます。

ただし、生鉱石と同様に、このデータを最も効果的にするためには、このデータを精緻化する必要があります。価値をもたらす洗練と磨き上げのプロセスは、データの前処理、データ分析、予測モデリングの際に学際的なチームが集まるときに最も効果的です。 Rayobyteの創設者兼 CEO であるNeil Emeigh は、企業がデータスクレイピングから得た情報を理解し、それを使用して重要な決定を下すことができるようにするプロセスについて説明しています。

Web スクレイピングの後にデータの前処理を行う必要があります

データの前処理は、データ分析プロセスの重要なステップであり、分析に使用できるようにデータをクリーニング、変換、およびフォーマットする必要があります。データの前処理は、企業が正確で信頼できるデータを分析していることを保証します。

企業は、データセットからノイズ、異常値、欠損値を削除することでデータをクリーンアップします。次に、そのデータを使用可能なグループに集約するか、同様の変数を持つデータセットをマージすることで、そのデータを変換します。その後、データを解釈し、意思決定プロセスで最も役立つ情報を選択できます。

「データの前処理を金鉱の観点から考えるのが最も簡単です」と Emeigh 氏は言います。「金を採掘すると、地中から岩石や鉱石、その他多くのものが採掘されますが、その素材は純金に変換されるまで価値がありません。データの前処理は、データをマイニングしているときに同じ機能を果たします — Web スクレイピングはデータを収集し、前処理はビジネス上の意思決定を促進するのに役立つことを保証します。」

前処理がデータ分析と洞察につながる

データ分析は、有用な情報を発見し、結論を提案し、意思決定をサポートするためにデータを検査するプロセスです。データアナリストは、機械学習アルゴリズムを使用して大規模なデータセットからパターンを見つけ、将来の出来事や傾向を予測します。これにより、適切な質問を特定し、有意義な方法で回答することで、データ主導の意思決定を支援します。

「投資家が株やベンチャーを選ぶとき、彼らは前四半期の業績や過去のレポートを見ずに苦労して稼いだお金をコミットすることは決してありません」と Emeigh は尋ねます。「彼らは、傾向、業界のベンチマーク、およびその他のデータをチェックして、自信を持って決定を下します。同様に、マーケティング、人事、生産、およびビジネスの他の分野に投資する際に、データ分析と洞察を使用することも理にかなっています。これらの洞察は、自分のビジネスや公開データから収集したデータから抽出します。公開データに関しては、スクレイピングせずに必要なすべての洞察を抽出することはできません。データスクレイピングは、数千ドルを節約し、必要な洞察をすばやく見つけるのに役立ちます。」

適切なデータは予測モデリングを提供します

予測モデリングでは、履歴データを使用して今後のイベントを予測します。ビジネスの世界では、企業は現在の顧客に関する情報を使用して、将来の顧客の行動に基づいて正確な意思決定を行うことができます。

予測モデルは、現在の顧客ベースに関する洞察を提供することで、組織が毎日より良い意思決定を行うのに役立ちます。過去の行動を調べることで、各顧客が購入する可能性を知ることができます。これにより、どのセグメントが最も価値があり、どのセグメントをターゲティングする価値があるかを理解できます。

ただし、予測モデリングでは、正確なモデルを提供するために大量のデータが必要です。 Web スクレイピングを使用すると、企業は過去の売上高、製品価格、および顧客に関する洞察を提供し、将来の行動を予測するその他の指標を取得できます。これにより、企業は自社の製品やサービスに関連するデータを Web 全体から抽出できます。この強力なツールは、限られたリソースや時間の制約がある企業でも、マーケティングキャンペーンや製品開発に関して十分な情報に基づいた意思決定を行うために必要なデータを提供します。

「自然言語処理、売上予測の生成、さらにはハリケーンへの準備においても、予測モデリングは改善され、あらゆる業界のほぼすべての側面に影響を与えています」と Emeigh は説明します。「予測モデリングの鍵は、何十億ものデータポイントを収集して正確なモデルを作成することです。必要な量のデータを人間が収集できる方法はありません。 Web スクレイピングは、あらゆる業界で予測モデルを構築するために使用するデータを抽出する上で重要な役割を果たしています。」

データ分析への学際的アプローチの重要性

データ分析への学際的なアプローチでは、目前の問題をよりよく理解するために、複数の分野が 1 つのプロジェクトで協力して作業します。これは、生データをデータ主導の意思決定に変える最も効果的な手段です。

「これは、スーパーヒーローのチームをまとめて危機を救うようなものです」と Emeigh 氏は言います。さまざまなソースからデータを収集し、チームの面倒な手作業の時間を節約します。」

たとえば、予測モデリングプロジェクトのために患者データを収集する医療チームは、少なくとも最初はソーシャルメディアを考慮しないかもしれません。しかし、ソーシャルメディアプラットフォームは膨大な量のデータを提供しており、ソーシャルメディアマーケターはどこを見ればよいかを知っています。

「さまざまな分野の専門家が協力することで、複雑な問題を解決し、より創造的な解決策を考え出すことができます」と Emeigh 氏は述べています。「協力することで、彼らはさまざまな角度からデータを見て、より包括的な理解を深め、他の方法では思いつかなかったアイデアを生み出すことができます。」

Web スクレイピングは、これらのプロセスの背後にある不可欠なツールです。前処理、分析、予測モデリングの前に重要なデータを収集し、学際的なチームが組織にとって金よりも価値のある決定に変えます。