Samouczek eksploracji danych zawiera podstawowe i zaawansowane koncepcje eksploracji danych. Nasz samouczek dotyczący eksploracji danych jest przeznaczony dla uczniów i ekspertów.

Eksploracja danych to jedna z najbardziej przydatnych technik, które pomagają przedsiębiorcom, badaczom i osobom indywidualnym wydobywać cenne informacje z ogromnych zbiorów danych. Eksploracja danych nazywana jest również eksploracją danych Odkrywanie wiedzy w bazie danych (KDD) . Proces odkrywania wiedzy obejmuje czyszczenie danych, integrację danych, selekcję danych, transformację danych, eksplorację danych, ocenę wzorców i prezentację wiedzy.

Nasz samouczek dotyczący eksploracji danych obejmuje wszystkie tematy związane z eksploracją danych, takie jak aplikacje, eksploracja danych a uczenie maszynowe, narzędzia eksploracji danych, eksploracja danych w mediach społecznościowych, techniki eksploracji danych, klastrowanie w eksploracji danych, wyzwania w eksploracji danych itp.

Co to jest eksploracja danych?

Proces wydobywania informacji w celu zidentyfikowania wzorców, trendów i przydatnych danych, które umożliwiłyby firmie podjęcie decyzji opartej na danych na podstawie ogromnych zbiorów danych, nazywa się eksploracją danych.

Innymi słowy, możemy powiedzieć, że Data Mining to proces badania ukrytych wzorców informacji z różnych perspektyw w celu kategoryzacji w przydatne dane, które są gromadzone i łączone w określonych obszarach, takich jak hurtownie danych, wydajna analiza, algorytm eksploracji danych, pomaganie w podejmowaniu decyzji tworzenie i inne wymagania dotyczące danych, aby ostatecznie obniżyć koszty i wygenerować przychody.

Eksploracja danych to czynność polegająca na automatycznym wyszukiwaniu dużych zasobów informacji w celu znalezienia trendów i wzorców wykraczających poza proste procedury analityczne. Eksploracja danych wykorzystuje złożone algorytmy matematyczne dla segmentów danych i ocenia prawdopodobieństwo przyszłych zdarzeń. Eksploracja danych nazywana jest także odkrywaniem wiedzy o danych (KDD).

Data Mining to proces stosowany przez organizacje w celu wyodrębnienia określonych danych z ogromnych baz danych w celu rozwiązania problemów biznesowych. Przede wszystkim zamienia surowe dane w przydatne informacje.

Data Mining przypomina Data Science prowadzoną przez osobę, w konkretnej sytuacji, na konkretnym zbiorze danych, w określonym celu. Proces ten obejmuje różne rodzaje usług, takie jak eksploracja tekstu, eksploracja stron internetowych, eksploracja plików audio i wideo, eksploracja danych obrazowych i eksploracja mediów społecznościowych. Odbywa się to za pomocą oprogramowania, które jest proste lub bardzo specyficzne. Dzięki outsourcingowi eksploracji danych całą pracę można wykonać szybciej przy niskich kosztach operacyjnych. Wyspecjalizowane firmy mogą także wykorzystywać nowe technologie do gromadzenia danych, których nie da się zlokalizować ręcznie. Na różnych platformach dostępnych jest mnóstwo informacji, ale dostępna jest bardzo niewielka wiedza. Największym wyzwaniem jest analiza danych w celu wydobycia ważnych informacji, które można wykorzystać do rozwiązania problemu lub rozwoju firmy. Dostępnych jest wiele potężnych instrumentów i technik umożliwiających eksplorację danych i uzyskiwanie z nich lepszego wglądu.

Rodzaje eksploracji danych

Eksplorację danych można przeprowadzić na następujących typach danych:

Relacyjna baza danych:

Relacyjna baza danych to zbiór wielu zbiorów danych formalnie zorganizowanych według tabel, rekordów i kolumn, z których można uzyskać dostęp do danych na różne sposoby, bez konieczności rozpoznawania tabel bazy danych. Tabele przekazują i udostępniają informacje, co ułatwia wyszukiwanie danych, raportowanie i organizację.

średnie drzewa

Magazyn danych:

Hurtownia danych to technologia, która gromadzi dane z różnych źródeł w organizacji w celu zapewnienia znaczących spostrzeżeń biznesowych. Ogromna ilość danych pochodzi z wielu miejsc, takich jak marketing i finanse. Wyodrębnione dane wykorzystywane są do celów analitycznych i pomagają w podejmowaniu decyzji dla organizacji biznesowej. Hurtownia danych przeznaczona jest do analizy danych, a nie do przetwarzania transakcji.

Repozytoria danych:

Repozytorium danych ogólnie odnosi się do miejsca docelowego przechowywania danych. Jednak wielu specjalistów IT używa tego terminu w bardziej przejrzysty sposób w odniesieniu do określonego rodzaju konfiguracji w strukturze IT. Na przykład grupa baz danych, w których organizacja przechowuje różnego rodzaju informacje.

Obiektowo-relacyjna baza danych:

Połączenie obiektowego modelu bazy danych i relacyjnego modelu bazy danych nazywa się modelem obiektowo-relacyjnym. Obsługuje klasy, obiekty, dziedziczenie itp.

Jednym z głównych celów obiektowo-relacyjnego modelu danych jest wypełnienie luki pomiędzy relacyjną bazą danych a praktykami modelu obiektowego często używanymi w wielu językach programowania, na przykład C++, Java, C# i tak dalej.

Baza transakcyjna:

Transakcyjna baza danych odnosi się do systemu zarządzania bazami danych (DBMS), który może cofnąć transakcję bazy danych, jeśli nie zostanie ona odpowiednio przeprowadzona. Chociaż dawno temu była to wyjątkowa funkcja, obecnie większość systemów relacyjnych baz danych obsługuje działania związane z transakcyjnymi bazami danych.

Zalety eksploracji danych

• Technika Data Mining umożliwia organizacjom pozyskiwanie danych opartych na wiedzy.
• Eksploracja danych umożliwia organizacjom wprowadzanie lukratywnych modyfikacji w działaniu i produkcji.
• W porównaniu z innymi aplikacjami do przetwarzania danych statystycznych eksploracja danych jest opłacalna.
• Data Mining pomaga w procesie decyzyjnym organizacji.
• Ułatwia automatyczne odkrywanie ukrytych wzorców oraz przewidywanie trendów i zachowań.
• Można to wywołać zarówno w nowym systemie, jak i na istniejących platformach.
• Jest to szybki proces, który ułatwia nowym użytkownikom analizę ogromnych ilości danych w krótkim czasie.

Wady eksploracji danych

• Istnieje prawdopodobieństwo, że organizacje będą mogły za pieniądze sprzedawać przydatne dane klientów innym organizacjom. Jak wynika z raportu, American Express sprzedawał zakupy dokonane za pomocą kart kredytowych swoich klientów innym organizacjom.
• Obsługa wielu programów analitycznych do eksploracji danych jest trudna i wymaga wcześniejszego przeszkolenia.
• Różne instrumenty do eksploracji danych działają na różne sposoby ze względu na różne algorytmy użyte w ich konstrukcji. Dlatego wybór odpowiednich narzędzi do eksploracji danych jest zadaniem bardzo wymagającym.
• Techniki eksploracji danych nie są precyzyjne, dlatego w pewnych warunkach mogą prowadzić do poważnych konsekwencji.

Aplikacje do eksploracji danych

Data Mining jest wykorzystywana głównie przez organizacje o dużych wymaganiach konsumenckich - handel detaliczny, komunikacja, finanse, firmy marketingowe, w celu określenia ceny, preferencji konsumentów, pozycjonowania produktu oraz wpływu na sprzedaż, satysfakcję klienta i zyski firmy. Eksploracja danych umożliwia sprzedawcy detalicznemu wykorzystanie rejestrów zakupów klientów w punktach sprzedaży do opracowania produktów i promocji, które pomagają organizacji przyciągnąć klienta.

Są to następujące obszary, w których szeroko stosowana jest eksploracja danych:

Eksploracja danych w opiece zdrowotnej:

sortowanie sterty

Eksploracja danych w opiece zdrowotnej ma ogromny potencjał w zakresie poprawy systemu opieki zdrowotnej. Wykorzystuje dane i analizy, aby uzyskać lepszy wgląd i zidentyfikować najlepsze praktyki, które udoskonalą usługi opieki zdrowotnej i obniżą koszty. Analitycy stosują podejścia do eksploracji danych, takie jak uczenie maszynowe, wielowymiarowa baza danych, wizualizacja danych, obliczenia miękkie i statystyki. Data Mining może być wykorzystana do prognozowania pacjentów w każdej kategorii. Procedury zapewniają pacjentowi intensywną opiekę we właściwym miejscu i czasie. Eksploracja danych umożliwia także ubezpieczycielom zdrowotnym rozpoznawanie oszustw i nadużyć.

Eksploracja danych w analizie koszyka rynkowego:

Analiza koszyka rynkowego jest metodą modelowania opartą na hipotezie. Jeśli kupujesz określoną grupę produktów, istnieje większe prawdopodobieństwo, że kupisz inną grupę produktów. Technika ta może umożliwić sprzedawcy zrozumienie zachowań zakupowych kupującego. Dane te mogą pomóc sprzedawcy w zrozumieniu wymagań kupującego i odpowiedniej zmianie układu sklepu. Stosując różne analityczne porównania wyników pomiędzy różnymi sklepami, pomiędzy klientami w różnych grupach demograficznych można dokonać.

Eksploracja danych w edukacji:

Eksploracja danych edukacyjnych to nowo powstająca dziedzina zajmująca się opracowywaniem technik eksplorujących wiedzę na podstawie danych generowanych w środowiskach edukacyjnych. Za cele EDM uważa się potwierdzanie przyszłych zachowań edukacyjnych uczniów, badanie wpływu wsparcia edukacyjnego i promowanie nauk ścisłych. Organizacja może wykorzystywać eksplorację danych do podejmowania precyzyjnych decyzji, a także przewidywania wyników ucznia. Dzięki wynikom instytucja może skoncentrować się na tym, czego i jak uczyć.

Eksploracja danych w inżynierii produkcji:

Wiedza jest największym atutem firmy produkcyjnej. Narzędzia do eksploracji danych mogą być przydatne do znajdowania wzorców w złożonym procesie produkcyjnym. Eksplorację danych można wykorzystać w projektowaniu na poziomie systemu w celu uzyskania relacji między architekturą produktu, portfelem produktów i potrzebami klientów w zakresie danych. Można go również wykorzystać do prognozowania okresu rozwoju produktu, kosztów i oczekiwań, a także do innych zadań.

Eksploracja danych w CRM (zarządzanie relacjami z klientami):

Zarządzanie relacjami z klientami (CRM) polega na pozyskiwaniu i utrzymywaniu klientów, a także na zwiększaniu lojalności klientów i wdrażaniu strategii zorientowanych na klienta. Aby uzyskać przyzwoite relacje z klientem, organizacja biznesowa musi gromadzić i analizować dane. Dzięki technologiom eksploracji danych zebrane dane można wykorzystać do celów analitycznych.

Eksploracja danych w wykrywaniu oszustw:

W wyniku oszustw traci się miliardy dolarów. Tradycyjne metody wykrywania oszustw są nieco czasochłonne i wyrafinowane. Eksploracja danych dostarcza znaczących wzorców i przekształca dane w informacje. Idealny system wykrywania oszustw powinien chronić dane wszystkich użytkowników. Metody nadzorowane obejmują zbiór przykładowych zapisów, które są klasyfikowane jako oszukańcze lub nieoszukańcze. Na podstawie tych danych tworzony jest model, a następnie stosowana jest technika pozwalająca określić, czy dokument jest fałszywy, czy nie.

Eksploracja danych w wykrywaniu kłamstw:

Zatrzymanie przestępcy to nic wielkiego, ale wydobycie z niego prawdy to bardzo trudne zadanie. Organy ścigania mogą stosować techniki eksploracji danych w celu prowadzenia dochodzeń w sprawie przestępstw, monitorowania podejrzanych komunikatów terrorystycznych itp. Technika ta obejmuje również eksplorację tekstu i polega na poszukiwaniu znaczących wzorców w danych, którymi zwykle jest tekst nieustrukturyzowany. Porównuje się informacje zebrane z poprzednich badań i konstruuje model wykrywania kłamstw.

Eksploracja danych Bankowość finansowa:

Cyfryzacja systemu bankowego ma generować ogromną ilość danych przy każdej nowej transakcji. Technika eksploracji danych może pomóc bankierom w rozwiązywaniu problemów biznesowych w bankowości i finansach poprzez identyfikację trendów, ofiar i korelacji w informacjach biznesowych i kosztach rynkowych, które nie są od razu oczywiste dla menedżerów lub kadry kierowniczej, ponieważ ilość danych jest zbyt duża lub są generowane zbyt szybko na ekranie przez ekspertów. Menedżer może znaleźć te dane w celu lepszego targetowania, pozyskiwania, utrzymywania, segmentowania i utrzymywania dochodowego klienta.

Wyzwania wdrożeniowe w eksploracji danych

Chociaż eksploracja danych jest bardzo potężna, podczas jej wykonywania napotyka wiele wyzwań. Różne wyzwania mogą być związane z wydajnością, danymi, metodami i technikami itp. Proces eksploracji danych staje się skuteczny, gdy wyzwania lub problemy zostaną prawidłowo rozpoznane i odpowiednio rozwiązane.

Niekompletne i zaszumione dane:

Proces wydobywania użytecznych danych z dużych ilości danych to eksploracja danych. Dane w świecie rzeczywistym są niejednorodne, niekompletne i zaszumione. Dane w ogromnych ilościach będą zazwyczaj niedokładne lub niewiarygodne. Problemy te mogą wystąpić z powodu przyrządu do pomiaru danych lub z powodu błędów ludzkich. Załóżmy, że sieć handlowa zbiera numery telefonów klientów, którzy wydają ponad 500 dolarów, a pracownicy księgowi wprowadzają te informacje do swojego systemu. Wpisując numer telefonu, osoba może popełnić błąd cyfrowy, co skutkować będzie podaniem błędnych danych. Nawet niektórzy klienci mogą nie chcieć ujawniać swoich numerów telefonów, co skutkuje niekompletnymi danymi. Dane mogą zostać zmienione z powodu błędu ludzkiego lub systemu. Wszystkie te konsekwencje (zaszumione i niekompletne dane) utrudniają eksplorację danych.

Dystrybucja danych:

Dane ze świata rzeczywistego są zwykle przechowywane na różnych platformach w rozproszonym środowisku obliczeniowym. Może znajdować się w bazie danych, poszczególnych systemach, a nawet w Internecie. W praktyce przeniesienie wszystkich danych do scentralizowanego repozytorium danych jest dość trudnym zadaniem, głównie ze względów organizacyjnych i technicznych. Na przykład różne biura regionalne mogą mieć swoje serwery do przechowywania danych. Nie jest możliwe przechowywanie wszystkich danych ze wszystkich biur na centralnym serwerze. Dlatego eksploracja danych wymaga opracowania narzędzi i algorytmów, które pozwolą na eksplorację danych rozproszonych.

Złożone dane:

Dane ze świata rzeczywistego są heterogeniczne i mogą to być dane multimedialne, w tym dane audio i wideo, obrazy, dane złożone, dane przestrzenne, szeregi czasowe i tak dalej. Zarządzanie tego typu danymi i wydobywanie przydatnych informacji to trudne zadanie. W większości przypadków nowe technologie, nowe narzędzia i metodologie musiałyby zostać udoskonalone, aby uzyskać określone informacje.

Wydajność:

Wydajność systemu eksploracji danych zależy przede wszystkim od wydajności stosowanych algorytmów i technik. Jeśli zaprojektowany algorytm i techniki nie będą odpowiednie, będzie to miało niekorzystny wpływ na wydajność procesu eksploracji danych.

dotychczasowy ciąg konwertera

Prywatność i bezpieczeństwo danych:

Eksploracja danych zwykle prowadzi do poważnych problemów w zakresie bezpieczeństwa danych, zarządzania i prywatności. Na przykład, jeśli sprzedawca przeanalizuje szczegóły kupowanych artykułów, to ujawni dane o zwyczajach i preferencjach zakupowych klientów bez ich zgody.

Wizualizacja danych:

W eksploracji danych wizualizacja danych jest bardzo ważnym procesem, ponieważ jest to podstawowa metoda przedstawiania użytkownikowi wyników w czytelny sposób. Wyodrębnione dane powinny oddawać dokładne znaczenie tego, co zamierzają wyrazić. Jednak w wielu przypadkach przedstawienie informacji użytkownikowi końcowemu w precyzyjny i łatwy sposób jest trudne. Aby dane wejściowe i wyjściowe były skomplikowane, bardzo wydajne i skuteczne, należy wdrożyć procesy wizualizacji danych, aby były skuteczne.

Oprócz problemów wymienionych powyżej, eksploracja danych wiąże się z wieloma innymi wyzwaniami. Więcej problemów ujawnia się wraz z rozpoczęciem właściwego procesu eksploracji danych, a powodzenie eksploracji danych zależy od pozbycia się wszystkich tych trudności.

Warunki wstępne

Przed poznaniem koncepcji eksploracji danych powinieneś posiadać podstawową wiedzę na temat statystyki, wiedzy o bazach danych i podstawowego języka programowania.

Publiczność

Nasz samouczek Data Mining jest przygotowany dla wszystkich początkujących i absolwentów informatyki, aby pomóc im poznać podstawy zaawansowanych technik związanych z eksploracją danych.

Problemy

Zapewniamy, że nauka naszego poradnika Data Mining nie sprawi Ci żadnych trudności. Jeśli jednak w tym samouczku pojawi się jakiś błąd, prosimy o przesłanie problemu lub błędu w formularzu kontaktowym, abyśmy mogli go poprawić.