Tehnici de extragere a datelor: ce este și importanță

O companie adună informații despre vânzări, clienți, producție, personal, inițiative de marketing și multe altele, ca parte a operațiunilor de zi cu zi. De aceea, companiile pot folosi tehnici de extragere a datelor pentru a crește valoarea acestui activ corporativ important.

Cunoștințele de extragere a datelor pot fi transformate în informații utile pe care o companie le poate utiliza pentru a îmbunătăți marketingul, a prognoza tendințele consumatorilor, a identifica frauda, ​​a filtra e-mailurile, a gestiona riscurile, a crește vânzările și a îmbunătăți relațiile cu clienții.

În acest blog, vom afla ce sunt tehnicile de data mining și de ce data miningul este esențial în cercetare.

Definirea tehnicilor de data mining

Organizațiile folosesc data mining pentru a găsi modele în date care ar putea oferi informații despre cerințele lor operaționale. Este necesar atât pentru business intelligence, cât și pentru știința datelor. Organizațiile pot utiliza diverse tehnici de extragere a datelor pentru a transforma datele nestructurate în perspective care pot fi utilizate.

Găsirea de corelații ascunse, neplanificate și neidentificate anterior, dar legitime, în date este scopul principal al extragerii de date. Este descrisă ca o metodă de separare a datelor valoroase dintr-o colecție enormă de date brute.

Aceasta implică utilizarea uneia sau mai multor componente software pentru a analiza modelele de date în seturi de date semnificative. Cercetarea și știința sunt doar două exemple din numeroasele domenii în care poate fi folosit data mining.

Datele pot fi extrase folosind diferite tehnici pentru diverse aplicații de știință a datelor. Detectarea anomaliilor, care încearcă să găsească valori aberante în seturile de date, și recunoașterea modelelor sunt cazuri comune de utilizare a extragerii de date, posibile prin diferite tehnici.

Experții în exploatarea datelor și-au dedicat eforturile pentru a îmbunătăți cunoștințele noastre despre cum să analizăm și să tragem concluzii din cantități enorme de informații. Ei se bazează pe metode și tehnologii din convergența administrării bazei de date, a statisticilor și a învățării automate.

Importanța tehnicilor de extragere a datelor în cercetare

Sunt folosite diferite metode pentru a crea modele care se potrivesc cu rezultatele așteptate, în funcție de obiectivele companiei de data mining. Modelele pot fi folosite pentru a explica datele prezente, pentru a prognoza tendințele viitoare sau pentru a ajuta la identificarea anomaliilor datelor.

Aici, vom discuta mai multe tehnici de extragere a datelor pentru a estima rezultatele dorite.

Clasificare

Clasificarea este una dintre cele mai complicate tehnici de extragere a datelor care necesită să plasați diferite atribute în categorii clare. Această metodă este folosită pentru a obține informații despre date și metadate care sunt importante și utile și ajută la setarea datelor în alte grupuri. Apoi îl puteți folosi pentru a trage mai multe concluzii sau pentru a face altceva.

De exemplu, uitați-vă la informații despre finanțele și achizițiile unui client. Ați putea să le clasificați ca riscuri de credit „scăzute”, „medii” sau „ridicate”. Apoi puteți utiliza aceste categorii pentru a afla mai multe despre acești clienți.

Clustering

Clustering seamănă foarte mult cu clasificarea, dar implică combinarea unor bucăți de date pe baza asemănărilor lor. Este o modalitate de a găsi grupuri de date care sunt similare. Acest proces vă ajută să vedeți cum datele sunt diferite și aceleași.

De exemplu, vă puteți împărți publicul în diferite grupuri în funcție de câți bani cheltuiesc sau de cât de des fac cumpărături la magazinul dvs.

Modele de urmărire

Modelele de urmărire este una dintre cele mai de bază modalități de a extrage date. Înseamnă să găsiți și să urmăriți tendințele sau modelele în date pentru a trage concluzii inteligente despre rezultatele afacerii. Odată ce o companie vede o tendință în datele sale de vânzări, are un motiv să ia măsuri pentru a profita la maximum de aceste informații.

Să presupunem că se constată că un anumit produs se vinde mai bine unui anumit grup de oameni decât altora. În acest caz, o organizație poate folosi aceste informații pentru a realiza produse sau servicii similare sau pentru a se asigura că are mai mult din produsul original pentru acest grup.

Asociere

Asocierea este similară cu modelele de urmărire, dar mai specifică variabilelor care depind unele de altele. Această tehnică de extragere a datelor ajută la găsirea legăturii dintre două sau mai multe lucruri. Găsește o cale care a fost ascunsă în setul de date.

În acest caz, veți căuta evenimente sau caracteristici strâns legate de un alt eveniment sau atribut. De exemplu, ați putea observa că atunci când consumatorii dvs. cumpără un anumit articol, ei cumpără adesea un al doilea articol similar. Acesta este ceea ce folosesc majoritatea magazinelor online pentru a completa secțiunea „oamenii au cumpărat și ei”.

Detectare exterioară

În multe cazuri, nu puteți obține o imagine clară a setului dvs. de date doar privind imaginea de ansamblu. Ar fi de ajutor dacă ați observa și anomalii sau valori aberante în datele dvs.

De exemplu, dacă aproape toți cumpărătorii dvs. sunt bărbați, dar există o creștere mare a numărului de cumpărători de sex feminin într-o săptămână ciudată din august, veți dori să vă uitați la salt și să aflați ce a cauzat-o, astfel încât să îl puteți repeta. sau aflați mai multe despre publicul dvs.

Regresia

Regresia este folosită pentru a determina probabilitatea unei variabile având în vedere existența altor factori. Aceasta identifică și analizează relațiile variabile. Determină probabilitatea unei variabile având în vedere prezența altor factori.

De exemplu, îl puteți folosi pentru a estima un preț în funcție de ofertă, cerere și concurență. Regresia vă ajută să găsiți legătura dintre două (sau mai multe) variabile dintr-un set de date.

Previziune

Predicția este una dintre cele mai puternice tehnici de extragere a datelor, deoarece vă permite să ghiciți ce tipuri de date veți găsi în viitor. Adesea trebuie să priviți și să înțelegeți modelele istorice pentru a vă face o idee destul de bună despre ceea ce se va întâmpla în viitor.

De exemplu, ați putea să vă uitați la istoricul de credit al unei persoane și la ceea ce a cumpărat în trecut pentru a vă da seama dacă va fi un risc de credit pe termen lung.

Concluzie:

Aceste tehnici de extragere a datelor pot fi folosite pentru a cerceta diferite unghiuri de date. Cu aceste cunoștințe, puteți alege cele mai bune tehnici de transformare a datelor în fapte care pot fi utilizate pentru a face față diferitelor probleme ale companiei și pentru a crește profiturile, a satisface clienții sau a economisi costuri.

Sunt utilizate diferite abordări de data mining, în funcție de obiectivele cercetării și de tipul de date. Acum vă puteți îmbunătăți înțelegerea minării de date utilizând ceea ce ați studiat despre elementele de bază ale minării de date și metodologia de cercetare.

Dacă doriți ajutor pentru a face cercetări sau pentru a efectua analize de date, luați legătura cu profesioniștii QuestionPro. Vă putem ghida prin procedură și vă putem ajuta să vă maximizați datele.

AFLAȚI MAI MULTE ÎNCERCARE GRATUITĂ