Введение в методы добычи данных

Термин «добыча данных» впервые появился в 1990-х годах. До этого статистики использовали термин «промысел данных» или «выемка данных» для определения анализа данных без предварительной гипотезы. Одной из наиболее важных целей процесса инструментов сбора данных является сбор убедительной информации, которую можно легко применить к большим наборам данных. Каждый тип методов извлечения данных приведет к различному результату / эффекту. Это означает, что признание бизнес-проблем будет иметь большое значение для того, чтобы помочь брендам внедрить правильные методы интеллектуального анализа данных и тем самым получить наилучшие результаты. В то же время важно помнить, что методы интеллектуального анализа данных также относятся к обнаружению неизвестных интересных шаблонов, необычных записей или зависимостей, которые ранее не были обнаружены.

Большие данные - это один из самых важных аспектов истории роста любого бренда, как большого, так и малого. В настоящее время компании используют методы анализа больших данных для достижения основных целей в своих компаниях как с точки зрения удовлетворенности клиентов, так и с точки зрения роста организации. В то же время важно понимать, что понимание и анализ больших данных важны для успешного роста и расширения организации. Вот почему методы интеллектуального анализа данных очень полезны, поскольку они могут помочь компаниям эффективно анализировать большие данные. Хотя существует несколько методов извлечения данных, они решают различные проблемы и дают представление об этих конкретных последующих бизнес-проблемах. Поэтому один из лучших способов получить ценную информацию лучше всего сделать с помощью программного обеспечения для интеллектуального анализа данных. Модное слово, которое используется для описания всего спектра аналитики данных, методов интеллектуального анализа данных, включая сбор, извлечение, анализ и статистические методы. Вот почему важно разработать большую стратегию таким образом, чтобы влияние методов интеллектуального анализа данных было ясно понято брендом / организацией.

8 Важные методы добычи данных:

  1. Обнаружение аномалий или выбросов

Метод извлечения данных, обнаружение аномалий или выбросов, - это метод, который ищет элементы данных в наборе данных, которые похожи на прогнозируемый шаблон или ожидаемое поведение.

Также называемые выбросами, аномалии предоставляют важную и действенную информацию для брендов и организаций. Выделение - это объект, который значительно отличается от общего среднего значения в наборе базы данных или комбинации данных.

Он отличается от остальных данных, и поэтому инструменты извлечения данных требуют дополнительного внимания и анализа, поскольку они дают иной взгляд на конкретную проблему. Этот тип метода интеллектуального анализа данных может использоваться для обнаружения мошенничества и рисков в критической системе.

Они идеальны в ситуации, когда уникальные характеристики методов интеллектуального анализа данных могут быть проанализированы надлежащим образом и помогают аналитику обнаружить любые недостатки в системе.

Это, в свою очередь, может указывать на мошеннические действия, ошибочные процедуры или области, в которых определенная теория недействительна, что делает процесс установки надлежащей системы на месте безопасным и эффективным.

Важно помнить, что выбросы очень распространены в методах извлечения больших данных. Хотя выбросы не всегда отрицательны, они могут помочь бренду находить уникальные вещи, которые происходят в наборах методов интеллектуального анализа данных.

Безотносительно сценария случая результаты, полученные из обнаружения аномалии или выброса, потребуют дальнейшего анализа, чтобы достигнуть окончательных результатов.

  1. Обучение правилам ассоциации

Этот тип метода интеллектуального анализа данных основан на обнаружении интересных связей между переменными в больших базах данных. Этот тип метода интеллектуального анализа данных используется для обнаружения скрытых шаблонов в данных.

Их можно использовать для идентификации переменных в данных и одновременного появления различных переменных, которые появляются с наибольшей частотой. Широко используемый в розничных магазинах, метод анализа данных правил ассоциации используется для поиска моделей в точках продаж.

Эти инструменты анализа данных можно использовать для рекомендации новых продуктов, особенно для выяснения того, какие продукты люди рекомендуют другим, или для поиска новых продуктов, которые можно рекомендовать клиентам.

Очень полезный метод извлечения данных, обучение правилам ассоциации может использоваться для эффективного повышения конверсии бренда. Хороший пример эффективности обучения ассоциации был внедрен Walmart в 2004 году.

С помощью этих методов добычи данных было обнаружено, что продажи Strawberry pop-Start увеличились в семь раз до урагана. После этого открытия Walmart размещал этот продукт на кассе перед ураганом, тем самым создавая более выгодные конверсии для продаж.

  1. Кластерный анализ

Этот тип метода интеллектуального анализа данных Определяется как процесс идентификации инструментов интеллектуального анализа данных, которые похожи друг на друга, кластерный анализ помогает маркетологам понять как сходства, так и различия в данных.

Поскольку у кластеров есть общие черты, их можно использовать для улучшения алгоритмов таргетинга. Например, если определенная группа покупателей покупает конкретную марку продуктов, можно создать определенную кампанию, чтобы помочь продаже этого продукта.

Понимание этого может помочь брендам эффективно увеличить конверсию продаж, тем самым увеличивая силу бренда и вовлеченность. Кроме того, создание персон также является результатом кластерного анализа.

Персонажи определяются как вымышленные персонажи, которые представляют разные типы пользователей в рамках целевой демографии, отношение, которое может аналогичным образом использовать веб-сайт, бренд или продукт.

Поскольку это важный аспект кластерного анализа, персонажи помогают брендам принимать правильные маркетинговые решения, а также создают мощные кампании.

  1. Классификационный анализ

Этот тип метода интеллектуального анализа данных имеет систематический процесс получения важной и актуальной информации о метаданных (то есть данных о данных) и данных, классификационный анализ помогает брендам идентифицировать различные категории методов интеллектуального анализа данных.

Классификация анализа тесно связана с кластерным анализом, поскольку они эффективно делают лучший выбор инструментов анализа данных. Электронная почта является хорошо известным примером классификационного анализа, поскольку она использует алгоритмы для уточнения почты в зависимости от того, являются ли они законными или спамом.

Это делается с помощью программного обеспечения для интеллектуального анализа данных по почте, например, слов и вложений, которые указывают, являются ли они спамом или законными электронными письмами.

  1. Регрессивный анализ

Другой инструмент анализа данных, регрессионный анализ, помогает брендам определить зависимость между переменными. Этот метод анализа данных основан на предположении об одностороннем причинном эффекте от одной переменной до отклика другой переменной.

Хотя независимые переменные могут быть затронуты друг другом, зависимость, как правило, не затрагивается в обоих направлениях, как в случае корреляционного анализа. Регрессионный анализ может показать, что одна переменная зависит от другой, а не наоборот.

Поскольку регрессионный анализ идеально подходит для определения степени удовлетворенности клиентов, он может помочь брендам находить новые и различные представления о лояльности клиентов и о том, как внешние факторы, которые могут влиять на уровень обслуживания, например, погодные условия.

Хорошим примером регрессионного анализа является использование этого метода интеллектуального анализа данных при поиске людей на порталах знакомств. Многие веб-сайты используют переменные, чтобы соответствовать людям в зависимости от их симпатий, интересов и хобби.

  1. Выбор Моделирование

Точные и универсальные инструменты интеллектуального анализа данных, моделирование выбора помогают брендам делать вероятностные прогнозы относительно поведения клиентов при принятии решений.

Поскольку бренд должен ориентироваться на свою целевую аудиторию, моделирование выбора помогает брендам использовать свои методы интеллектуального анализа данных таким образом, чтобы они могли приложить максимум усилий к покупателям, которые могут совершить действительную покупку, а модель выбора используется для определения наиболее важные факторы, помогающие клиенту сделать свой выбор.

Основываясь на переменных, таких как места, прошлые покупки и отношения, моделирование выбора помогает брендам определять вероятность того, что клиенты сделают маркетинговый выбор. Вкладывая средства в моделирование выбора, бренды могут легко помочь всесторонне увеличить свои продажи.

  1. Правило индукции

Этот тип техники интеллектуального анализа данных помогает разрабатывать формальные правила, основанные на наборе наблюдений, индукция правил - это еще один инструмент интеллектуального анализа данных. Правила, извлеченные из этого метода интеллектуального анализа данных, могут использоваться для представления научной модели программного обеспечения интеллектуального анализа данных или локальных шаблонов в данных.

Кроме того, парадигма индукции является правилом ассоциации. Правило ассоциации - это процесс выявления убедительных отношений между переменными, особенно в больших базах данных.

Технология, используемая в программном обеспечении для интеллектуального анализа данных, помогает брендам находить закономерности между определенными продуктами. Например, если покупатель покупает сливочное масло, есть вероятность, что он также купит хлеб.

Основное внимание в правиле ассоциации заключается в том, чтобы понять, что, если клиент выполняет определенную функцию, скажем, A, вероятность того, что он выполняет функцию B, также высока.

Это понимание может помочь брендам не только прогнозировать продажи, но и создавать умные маркетинговые решения, которые включают в себя рекламные цены и лучшее размещение товаров в магазинах и торговых центрах.

  1. Нейронные сети

Нейронные сети, формирующие этап в технологии добычи данных, имеют свои преимущества и преимущества. Самым большим преимуществом нейронной сети является то, что она создает высокоточные прогностические модели, которые могут эффективно применяться для решения большого числа проблем.

Существует два типа сетей, а именно нейронная и искусственная. Истинные нейронные сети являются биологическими, а именно человеческим мозгом, который способен делать шаблоны и предсказания.

В процессе это делает выбор относительно ситуации. Искусственными являются те программы, которые реализуются в компьютерных системах.

Искусственные нейронные сети получили свое название от исторического развития, в котором ученые пытались заставить компьютерное программное обеспечение мыслить в манере человеческого мозга.

Хотя мозг - гораздо более сложная вещь, нейронные сети могут выполнять множество задач, которые может выполнять и человеческий мозг.

Трудно сказать, когда нейронные сети использовались для инструментов интеллектуального анализа данных, но часть исследования этой технологии интеллектуального анализа данных была обнаружена во время второй мировой войны.

С тех пор нейронная сеть прошла долгий путь, и многие аналитики данных используют ее для решения реальных задач прогнозирования и в целом для улучшения результатов алгоритмов.

Кроме того, многие из крупнейших прорывов в нейронных сетях были связаны с такими проблемами, как улучшение прогнозирования клиентов или обнаружение мошенничества, что означает, что они могут помочь брендам находить более новые и лучшие методы связи с клиентами.

Фактически, нейронные сети успешно помогли брендам и организациям справиться с множеством проблем, таких как обнаружение мошенничества с использованием кредитных карт.

Они также были применены в таких областях, как военные, для автоматического вождения беспилотных транспортных средств, чтобы исправить произношение английских слов из письменного текста.

Очевидно, что одной из самых сложных задач для бренда является решение о том, какой метод интеллектуального анализа данных может быть правильным выбором.

Это связано с тем, что наилучший метод извлечения данных зависит от типа проблем, с которыми сталкивается бренд, и которые они хотят решить с помощью метода извлечения данных.

Иногда метод проб и ошибок поможет бренду решить эту проблему лучше. При этом, это также реальность, что рынки, клиенты постоянно меняются и полностью динамичны по своей природе.

Эта динамика гарантировала, что не может быть совершенного метода интеллектуального анализа данных, потому что почти невозможно предсказать будущее в успешной манере.

Вот почему методы интеллектуального анализа данных важны, поскольку они могут помочь ученым и организациям использовать соответствующее программное обеспечение для интеллектуального анализа данных и значительно лучше адаптироваться к этой изменяющейся среде и экономике.

Это может помочь в создании моделей, которые помогут предвосхитить изменение в более сфокусированной и расширенной манере, потому что чем больше моделей для методов интеллектуального анализа данных, тем большую ценность для бизнеса можно создать для бренда.

Общие методы добычи данных помогают брендам понять инструменты интеллектуального анализа данных в гораздо более научной и систематической манере, таким образом расширяя возможности и обеспечивая лучшее взаимодействие бренда с одной стороны и лучшую историю роста с другой стороны.

Рекомендуемые курсы

Это было руководство по методам интеллектуального анализа данных, здесь мы обсудили 8 важных методов интеллектуального анализа данных, которые могут помочь вашему бизнесу всесторонне и успешно продвинуться вперед. Вы также можете посмотреть следующие курсы для изучения Data Mining -

  1. Методы добычи данных с использованием SAS Enterprises Miner
  2. Введение в интеллектуальный анализ данных
  3. IT-безопасность и взлом

Категория:

Большое количество данных