Techniki eksploracji danych: co to jest i znaczenie

Firma gromadzi informacje o sprzedaży, klientach, produkcji, personelu, inicjatywach marketingowych i nie tylko w ramach codziennej działalności. Dlatego firmy mogą wykorzystywać techniki eksploracji danych, aby zwiększyć wartość tego ważnego zasobu korporacyjnego.

Wiedza eksploracji danych może zostać przekształcona w przydatne informacje, które firma może wykorzystać do usprawnienia marketingu, prognozowania trendów konsumenckich, identyfikowania oszustw, filtrowania wiadomości e-mail, zarządzania ryzykiem, zwiększania sprzedaży i poprawy relacji z klientami.

Na tym blogu dowiemy się, czym są techniki eksploracji danych i dlaczego eksploracja danych jest niezbędna w badaniach.

Definiowanie technik eksploracji danych

Organizacje wykorzystują eksplorację danych, aby znaleźć wzorce w danych, które mogą zapewnić wgląd w ich wymagania operacyjne. Jest niezbędny zarówno w przypadku business intelligence, jak i data science. Organizacje mogą wykorzystywać różne techniki eksploracji danych w celu przekształcania nieustrukturyzowanych danych w spostrzeżenia, które można wykorzystać.

Znajdowanie ukrytych, nieplanowanych i wcześniej niezidentyfikowanych, ale uzasadnionych korelacji w danych jest głównym celem eksploracji danych. Jest opisywany jako metoda oddzielania cennych danych od ogromnego zbioru surowych danych.

Wiąże się to z wykorzystaniem jednego lub więcej elementów oprogramowania do analizy wzorców danych w znaczących zestawach danych. Badania i nauka to tylko dwa przykłady z wielu dziedzin, w których można wykorzystać eksplorację danych.

Dane mogą być wydobywane przy użyciu różnych technik dla różnych zastosowań nauki o danych. Wykrywanie anomalii, które próbuje znaleźć wartości odstające w zestawach danych, oraz rozpoznawanie wzorców to typowe przypadki użycia eksploracji danych, możliwe dzięki różnym technikom.

Eksperci od eksploracji danych poświęcili swoje wysiłki, aby poszerzyć naszą wiedzę o tym, jak analizować i wyciągać wnioski z ogromnych ilości informacji. Opierają się na metodach i technologiach z konwergencji administracji bazami danych, statystyk i uczenia maszynowego.

Znaczenie technik eksploracji danych w badaniach

Do tworzenia modeli odpowiadających oczekiwanym wynikom wykorzystuje się różne metody, w zależności od celów eksploracji danych firmy. Modele mogą służyć do wyjaśniania obecnych danych, prognozowania przyszłych trendów lub pomocy w identyfikacji nieprawidłowości w danych.

W tym miejscu omówimy kilka technik eksploracji danych w celu oszacowania pożądanych wyników.

Klasyfikacja

Klasyfikacja jest jedną z najbardziej skomplikowanych technik eksploracji danych, która wymaga umieszczania różnych atrybutów w jasnych kategoriach. Ta metoda służy do uzyskiwania informacji o danych i metadanych, które są ważne i przydatne oraz pomagają ustawić dane w innych grupach. Następnie możesz go użyć, aby wyciągnąć więcej wniosków lub zrobić coś innego.

Na przykład spójrz na informacje o finansach i zakupach klienta. Możesz być w stanie sklasyfikować je jako „niskie”, „średnie” lub „wysokie” ryzyko kredytowe. Następnie możesz użyć tych kategorii, aby dowiedzieć się więcej o tych klientach.

Grupowanie

Grupowanie jest bardzo podobne do klasyfikacji, ale polega na łączeniu fragmentów danych na podstawie ich podobieństw. Jest to sposób na znalezienie podobnych grup danych. Ten proces pomaga zobaczyć, jak dane są różne i takie same.

Na przykład możesz podzielić odbiorców na różne grupy na podstawie tego, ile wydają pieniędzy lub jak często robią zakupy w Twoim sklepie.

Wzorce śledzenia

Wzorce śledzenia to jeden z najbardziej podstawowych sposobów pozyskiwania danych. Oznacza to znajdowanie i obserwowanie trendów lub wzorców w danych w celu wyciągania inteligentnych wniosków na temat wyników biznesowych. Gdy firma zauważy trend w swoich danych sprzedaży, ma powód do podjęcia działań, aby jak najlepiej wykorzystać te informacje.

Załóżmy, że okaże się, że określony produkt sprzedaje się lepiej określonej grupie osób niż innym. W takim przypadku organizacja może wykorzystać te informacje do tworzenia podobnych produktów lub usług lub zapewnić, że ma więcej oryginalnego produktu dla tej grupy.

Stowarzyszenie

Kojarzenie jest podobne do wzorców śledzenia, ale bardziej specyficzne dla zmiennych, które są od siebie zależne. Ta technika eksploracji danych pomaga znaleźć powiązanie między dwiema lub większą liczbą rzeczy. Znajduje sposób, który został ukryty w zestawie danych.

W takim przypadku będziesz szukać wydarzeń lub cech silnie powiązanych z innym wydarzeniem lub atrybutem. Na przykład możesz zauważyć, że kiedy Twoi konsumenci kupują określony przedmiot, często kupują drugi powiązany przedmiot. W ten sposób większość sklepów internetowych wypełnia sekcję „ludzie też kupili”.

Wykrywanie zewnętrzne

W wielu przypadkach nie można uzyskać jasnego obrazu swojego zestawu danych, patrząc tylko na szerszy obraz. Pomogłoby, gdybyś zauważył również anomalie lub wartości odstające w swoich danych.

Na przykład, jeśli prawie wszyscy kupujący to mężczyźni, ale nastąpił duży wzrost liczby kupujących kobiet w dziwnym tygodniu sierpnia, będziesz chciał przyjrzeć się temu skokowi i dowiedzieć się, co go spowodowało, aby móc go powtórzyć lub dowiedz się więcej o swoich odbiorcach.

Regresja

Regresja służy do określenia prawdopodobieństwa wystąpienia zmiennej, biorąc pod uwagę istnienie innych czynników. To identyfikuje i analizuje zmienne relacje. Określa prawdopodobieństwo wystąpienia zmiennej, biorąc pod uwagę obecność innych czynników.

Możesz na przykład użyć go do prognozowania ceny w zależności od podaży, popytu i konkurencji. Regresja pomaga znaleźć połączenie między dwiema (lub więcej) zmiennymi w zestawie danych.

Prognoza

Przewidywanie to jedna z najsilniejszych technik eksploracji danych, ponieważ pozwala zgadywać, jakie dane znajdziesz w przyszłości. Często trzeba przyjrzeć się i zrozumieć historyczne wzorce, aby mieć całkiem dobre wyobrażenie o tym, co wydarzy się w przyszłości.

Na przykład, możesz spojrzeć na historię kredytową danej osoby i to, co kupiła w przeszłości, aby dowiedzieć się, czy będzie to ryzyko kredytowe na dłuższą metę.

Wniosek:

Wszystkie te techniki eksploracji danych można wykorzystać do badania danych pod różnymi kątami. Dzięki tej wiedzy możesz wybrać najlepsze techniki przekształcania danych w fakty, które można wykorzystać do radzenia sobie z różnymi problemami firmy i zwiększania zysków, zadowolenia klientów lub obniżania kosztów.

Stosowane są różne podejścia do eksploracji danych, w zależności od celów badania i rodzaju danych. Możesz teraz poprawić swoje zrozumienie eksploracji danych, korzystając z tego, co przestudiowałeś na temat podstaw eksploracji danych i metodologii badawczej.

Jeśli potrzebujesz pomocy w prowadzeniu badań lub analizie danych, skontaktuj się z profesjonalistami QuestionPro. Możemy przeprowadzić Cię przez procedurę i pomóc w maksymalizacji Twoich danych.

DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ BEZPŁATNA PRÓBA