Czym jest eksploracja danych?

Eksploracja danych obejmuje szereg etapów, od gromadzenia danych poprzez wizualizację, aż do wydobywania użytecznych informacji z ogromnych zbiorów danych. Techniki eksploracji danych służą do tworzenia opisów i prognoz dotyczących docelowego zbioru danych, jak omówiono powyżej. Naukowcy zajmujący się danymi używają wzorców, połączeń i korelacji do opisywania danych. Stosują także algorytmy klasyfikacji i regresji do klasyfikowania i grupowania danych, a także identyfikowania wartości odstających na potrzeby przypadków użycia, takich jak wykrywanie spamu.

Wyznaczanie celów, gromadzenie i przygotowywanie danych, wdrażanie algorytmów eksploracji danych oraz ocena wyników to cztery kluczowe fazy eksploracji danych.

1. Wyznaczanie celów:

To może być najtrudniejszy element procesu eksploracji danych, a wiele firm pomija ten kluczowy etap. Naukowcy zajmujący się danymi i interesariusze biznesowi muszą współpracować, aby zdefiniować wyzwanie biznesowe, które będzie kierować zapytaniami danych i parametrami dla konkretnego projektu. Analitycy mogą potrzebować przeprowadzenia dodatkowych badań, aby w pełni zrozumieć kontekst biznesowy.

2. Gromadzenie i przygotowanie danych:

Po określeniu zakresu problemu naukowcy zajmujący się danymi mogą łatwiej ustalić, który zbiór danych pomoże im odpowiedzieć na kluczowe pytania biznesowe. Po zebraniu danych przeprowadzą ich czyszczenie, usuwając wszelkie szumy, takie jak duplikaty, brakujące liczby i wartości odstające. W zależności od zbioru danych może być wymagany dodatkowy krok zmniejszenia liczby wymiarów, ponieważ zbyt wiele cech może spowolnić wszelkie dalsze obliczenia. Aby zagwarantować optymalną dokładność każdego modelu, naukowcy zajmujący się danymi będą dążyć do zachowania najważniejszych predyktorów.

3. Wdrażanie algorytmów eksploracji danych:

Naukowcy zajmujący się danymi mogą analizować interesujące powiązania danych, takie jak wzorce sekwencyjne, reguły asocjacyjne czy korelacje, w zależności od rodzaju badania. Podczas gdy wzorce o wysokiej częstotliwości oferują szerszy zakres zastosowań, wariacje danych mogą być czasami bardziej fascynujące, ujawniając potencjalne obszary oszustw.

4. Ocena wyników:

Po zagregowaniu danych wyniki muszą zostać zbadane i zrozumiane. Przy finalizowaniu wyników powinny być one ważne, unikalne, wartościowe i łatwe do zrozumienia. Gdy to kryterium jest spełnione, organizacje mogą wykorzystać te informacje do opracowania nowych strategii, które pomogą im osiągnąć swoje cele.

Zastosowanie eksploracji danych: telekomunikacja, media i technologia

Na zatłoczonym rynku z ostrą konkurencją odpowiedzi często można znaleźć w danych klientów. Modele analityczne mogą pomóc firmom z sektora telekomunikacji, mediów i technologii zrozumieć duże zbiory danych klientów, co pozwoli im przewidywać zachowania klientów i dostarczać wysoce ukierunkowane i trafne reklamy.

Sektor produkcyjny

Wczesna diagnoza problemów, zapewnienie jakości i inwestycje w wartość marki są kluczowe, podobnie jak dostosowanie planów dostaw do szacunków popytu. Producenci mogą przewidywać zużycie i konserwację urządzeń produkcyjnych , co pozwala im maksymalizować czas pracy i utrzymywać linię produkcyjną zgodnie z harmonogramem.

Edukacja

Nauczyciele mogą prognozować wyniki uczniów, zanim wejdą do klasy, korzystając z ujednoliconych, opartych na danych perspektyw dotyczących rozwoju uczniów, i planować techniki interwencji, aby utrzymać ich na właściwej ścieżce. Eksploracja danych pozwala nauczycielom uzyskać dostęp do danych uczniów, przewidywać poziomy sukcesu i identyfikować dzieci lub grupy uczniów wymagających dodatkowej pomocy.

Ubezpieczenia

Firmy ubezpieczeniowe mogą radzić sobie z trudnymi wyzwaniami, takimi jak oszustwa, zgodność z przepisami, zarządzanie ryzykiem i odpływ klientów dzięki wiedzy analitycznej. Firmy używały technik eksploracji danych, aby lepiej wyceniać produkty w różnych liniach biznesowych i odkrywać nowe sposoby oferowania konkurencyjnych produktów swojej istniejącej bazie konsumentów.

Bankowość

Banki mogą używać zautomatyzowanych algorytmów, aby lepiej zrozumieć swoją bazę klientów i miliardy transakcji tworzących system finansowy. Przedsiębiorstwa świadczące usługi finansowe mogą korzystać z eksploracji danych, aby lepiej rozumieć ryzyko rynkowe, szybciej wykrywać oszustwa, zarządzać obowiązkami w zakresie zgodności z przepisami i maksymalizować zwrot z wydatków marketingowych.

Handel detaliczny

Ponieważ gromadzi ogromne ilości danych ze sprzedaży, historii zakupów klientów, transportu produktów, konsumpcji i usług, eksploracja danych ma wiele zastosowań w branży detalicznej. Ze względu na rosnącą łatwość, dostępność i popularność internetu jest tylko logiczne, że ilość zbieranych danych będzie nadal znacząco wzrastać. Duże bazy danych klientów mogą pomóc Ci ulepszać relacje, optymalizować kampanie marketingowe i szacować sprzedaż, ujawniając ukrytą inteligencję klientów. Dzięki bardziej precyzyjnym modelom danych sprzedawcy detaliczni mogą oferować bardziej ukierunkowany marketing – i znajdować ofertę, która ma największy wpływ na klientów.

Techniki eksploracji danych

Eksploracja danych jest szczególnie skuteczna, gdy stosuje jedną lub więcej z następujących technik:

1. Śledzenie wzorców

Obserwowanie wzorców. Nauka odkrywania wzorców w zbiorach danych jest jednym z najbardziej podstawowych podejść do eksploracji danych. Często jest to identyfikacja okresowej anomalii w danych lub przypływu i odpływu określonej zmiennej w czasie. Na przykład możesz odkryć, że sprzedaż określonego produktu wzrasta tuż przed świętami lub że cieplejsza pogoda przyciąga więcej odwiedzających na Twoją stronę internetową.

2. Klasyfikacja

Klasyfikacja to bardziej zaawansowana technika eksploracji danych, która wymaga grupowania różnorodnych atrybutów w rozpoznawalne grupy, które można następnie wykorzystać do wyciągania dodatkowych wniosków lub wykonywania określonego zadania. Tu właśnie Klassifier okazuje się bardzo przydatny. Klassifier pomaga klasyfikować teksty i dane w celu uzyskania wglądu. Możesz być w stanie oznaczyć poszczególnych konsumentów jako ryzyko kredytowe 'niskie', 'średnie' lub 'wysokie' na podstawie danych dotyczących ich środowisk finansowych i historii zakupów. Te klasyfikacje można następnie wykorzystać do dowiedzenia się jeszcze więcej o tych klientach.

3. Prognozowanie

Ponieważ jest stosowane do prognozowania rodzajów danych, które pojawią się w przyszłości, prognozowanie jest jednym z najważniejszych podejść do eksploracji danych. W wielu okolicznościach samo zauważenie i zrozumienie wcześniejszych tendencji wystarcza, aby zapewnić rozsądną prognozę tego, co wydarzy się w przyszłości. Na przykład możesz przeanalizować historię kredytową konsumenta i wcześniejsze transakcje, aby ocenić, czy stanowi on ryzyko kredytowe w przyszłości.

4. Wykrywanie wartości odstających

Wykrywanie anomalii (znane również jako wykrywanie wartości odstających) to proces identyfikowania niezwykłych rzeczy, zdarzeń lub obserwacji wzbudzających podejrzenia poprzez znaczne odchylenie od reszty danych. Istnieją dwa rodzaje wartości odstających: jednozmiennowe i wielozmiennowe. Jednozmiennowe wartości odstające można wykryć, analizując rozkład wartości w pojedynczej przestrzeni cech. W przestrzeni n-wymiarowej można wykryć wielozmiennowe wartości odstające (n cech). Ludzki mózg ma trudności z analizowaniem rozkładów w przestrzeniach n-wymiarowych, dlatego musimy wytrenować model, który zrobi to za nas.

Klassifier i eksploracja danych

Eksploracja danych stała się bardzo ważna w obecnym stanie rzeczy. Świat technologiczny przejął kontrolę, a dzięki Klassifier możesz być częścią tego świata. Możemy Ci pomóc w analizie danych jakościowych. Klassifier to internetowa platforma do analizy tekstu z prostymi funkcjami AI, która pomoże Ci teraz rozpocząć pracę z danymi jakościowymi. Dzięki zautomatyzowanym funkcjom i uczeniu maszynowemu możesz analizować wszystko, co chcesz. Zostaw nam powtarzające się zadania i utwórz z nami model już dziś, aby ułatwić sobie pracę i jak najlepiej wykorzystać dane z opinii o produktach, które możesz osiągnąć.

Zarejestruj się już dziś Lub Zarezerwuj bezpłatne demo Z Klassifier, aby dowiedzieć się więcej.