Introducere în tehnicile de extragere a datelor
Termenul de extragere a datelor a fost prima dată în anii ’90. Înainte de aceasta, statisticienii foloseau termenul de pescuit de date sau dragare a datelor pentru a defini analiza datelor fără și o ipoteză pre-încheiată. Unul dintre cele mai importante obiective ale procesului de instrumente de extragere a datelor este strângerea de informații concludente care ar putea fi aplicate cu ușurință la seturile de date mari. Fiecare tip de tehnici de extragere a datelor va avea ca rezultat un efect / efect diferit. Acest lucru înseamnă că recunoașterea problemelor de afaceri va parcurge un drum lung pentru a ajuta mărcile să implementeze tehnicile corecte de extragere a datelor și, astfel, să obținem cele mai bune rezultate. În același timp, este important să rețineți că tehnicile de extragere a datelor se referă și la descoperirea unor tipare interesante necunoscute, înregistrări neobișnuite sau dependențe care anterior au fost nedetectate.
Datele mari sunt unul dintre cele mai importante aspecte ale istoriei de creștere a oricărui brand de astăzi, atât mari cât și mici. În vremurile actuale, companiile folosesc tehnici de analiză a datelor mari pentru a atinge obiective majore în companiile lor, atât în ceea ce privește satisfacția clienților, cât și în creșterea organizației. În același timp, este important să înțelegem că înțelegerea și analizarea datelor mari este importantă pentru creșterea și extinderea cu succes a unei organizații. De aceea, tehnicile de extragere a datelor sunt foarte utile, deoarece pot ajuta companiile să analizeze datele mari într-un mod eficient. Deși există mai multe tehnici de extragere a datelor disponibile, acestea abordează diferite probleme și oferă informații despre acea problemă specială de afaceri ulterioară. Unul dintre cele mai bune moduri de a obține informații valoroase este, prin urmare, cel mai bine realizat prin procesul de extragere a datelor. Un cuvânt cheie folosit pentru a descrie întreaga gamă de analize de date, tehnicile de extragere a datelor includ colectarea, extragerea, analiza și metodele statistice. De aceea, este important să se dezvolte o strategie mare într-o asemenea manieră, încât impactul tehnicilor de extragere a datelor să fie clar înțeles de marcă / organizație.
8 tehnici importante de extragere a datelor sunt următoarele:
-
Anomalie sau detectare anterioară
O tehnică de extragere a datelor, anomalie sau detectare ulterioară, este o tehnică care caută elemente de date într-un set de date care sunt similare cu un model proiectat sau cu un comportament preconizat.
De asemenea, denumite outliers, anomaliile oferă informații critice și acționabile pentru mărci și organizații. Așa cum este un obiect anterior, se abate semnificativ de la media generală dintr-un set de baze de date sau o combinație de date.
Este diferit de restul de date și de aceea instrumentele anterioare de extragere a datelor necesită atenție și analiză suplimentară, deoarece oferă o perspectivă diferită asupra unei anumite probleme. Acest tip de tehnică de extragere a datelor poate fi utilizat pentru a detecta frauda și riscurile în cadrul unui sistem critic.
Sunt ideale într-o situație în care caracteristicile unice ale tehnicilor de extragere a datelor pot fi analizate într-o manieră adecvată și ajută analistul să descopere orice deficiență în sistem.
Aceasta, la rândul său, poate indica acțiuni frauduloase, proceduri defectuoase sau zone în care o anumită teorie este invalidă, ceea ce face ca procesul de instalare a unui sistem adecvat să fie în loc, sigur și eficient.
Este important să rețineți că valorile de desfacere sunt foarte frecvente în tehnicile mari de extragere a datelor. Deși valorile exterioare nu sunt întotdeauna negative, ele pot ajuta o marcă să găsească lucruri unice care se întâmplă în seturile de tehnici de extragere a datelor.
Oricare ar fi scenariul cazului, rezultatele deduse de anomalie sau depistarea anterioară vor necesita analize suplimentare pentru a ajunge la rezultate concludente.
-
Asocierea regulilor de învățare
Acest tip de tehnică de extragere a datelor se bazează pe descoperirea de relații interesante între variabile din bazele de date mari. Acest tip de tehnică de extragere a datelor este utilizat pentru a descoperi tipare ascunse în date.
Acestea pot fi utilizate pentru a identifica variabilele din datele și coincidențele diferitelor variabile care apar cu cele mai mari frecvențe. Folosită pe scară largă în magazinele de vânzare cu amănuntul, tehnica de extragere a datelor cu reguli de asociere este utilizată pentru găsirea tiparelor în punctul de vânzare.
Aceste instrumente de extragere a datelor pot fi folosite pentru a recomanda produse noi, în special pentru a afla ce tip de produse recomandă altora sau pentru a afla produse noi care să le recomande clienților.
O tehnică extrem de utilă de extragere a datelor, învățarea regulilor de asociere poate fi utilizată pentru a crește eficient rata de conversie a mărcii. Un bun exemplu de eficiență a învățării de asociere a fost implementat de Walmart în 2004.
Prin aceste tehnici de extragere a datelor, s-a descoperit că vânzările pop-uri din căpșuni au crescut de șapte ori înainte de un uragan. De la această constatare, Walmart a plasat acest produs la checkout înainte de un uragan, creând astfel conversii de vânzare mai bune.
-
Analiza de clustering
Acest tip de tehnică de extragere a datelor este definit ca fiind procesul de identificare a instrumentelor de exploatare a datelor care sunt similare între ele, analiza de grupare îi ajută pe marketeri să înțeleagă atât asemănările, cât și diferențele de date.
Deoarece grupurile au trăsături comune, ele pot fi utilizate pentru a îmbunătăți algoritmii de direcționare. De exemplu, dacă un anumit grup de clienți cumpără o anumită marcă de produse, se poate crea o campanie specifică, pentru a ajuta vânzarea acelui produs.
Înțelegerea acestui lucru poate ajuta mărcile să își crească eficient ratele de conversie a vânzărilor, crescând astfel puterea și implicarea mărcii. În plus, crearea de persoane este, de asemenea, rezultatul analizei de clustering.
Persoanele sunt definite ca personaje fictive care reprezintă diferite tipuri de utilizatori în cadrul unei demografii vizate, atitudine care ar putea utiliza un site web, o marcă sau un produs într-o manieră similară.
De aceea, un aspect important al analizei de clustering, persoanele ajută brandurile să facă alegeri inteligente de marketing și să creeze campanii puternice.
-
Analiza clasificării
Acest tip de tehnică de extragere a datelor are un proces sistematic pentru obținerea de informații importante și relevante despre metadate (care sunt date despre date) și date, analiza de clasificare ajută mărcile să identifice diferite categorii de tehnici de extragere a datelor.
Clasificarea analizei este strâns legată de analiza clusterului, deoarece fac în mod eficient alegeri mai bune cu privire la instrumentele de extragere a datelor. E-mailul este un exemplu binecunoscut de analiză de clasificare, deoarece folosește algoritmi pentru clarificarea e-mailurilor, în funcție de faptul că sunt legitime sau spam.
Acest lucru se realizează utilizând software-ul de extragere a datelor pe e-mail, de exemplu, cuvinte și atașamente care indică dacă sunt spam sau e-mailuri legitime.
-
Analiza regresiei
Un alt instrument de extragere a datelor, analiza de regresie ajută mărcile să definească dependența dintre variabile. Această tehnică de extragere a datelor se bazează pe asumarea unui efect cauzal unidirecțional de la o variabilă la răspunsul altei variabile.
Deși variabilele independente pot fi afectate unele de altele, în general, dependența nu este afectată în ambele moduri, așa cum este cazul analizei corelației. O analiză de regresie poate arăta că o variabilă este dependentă de alta, nu invers.
Deoarece analiza de regresie este ideală pentru a determina satisfacția clienților, aceasta poate ajuta brandurile să descopere idei noi și diferite despre loialitatea clienților și modul în care factorii externi care pot afecta nivelurile serviciilor, de exemplu, condițiile meteorologice.
Un bun exemplu de analiză de regresie este utilizarea acestei tehnici de extragere a datelor în potrivirea persoanelor de pe portaluri de întâlnire. Multe site-uri web folosesc variabile pentru a se potrivi cu oamenii în funcție de like-uri, interes și hobby-uri.
-
Modelare aleasă
Instrumente corecte și generale de extragere a datelor, modelarea alegerilor ajută mărcile să facă predicții probabilistice despre comportamentul decizional al clienților.
Întrucât o marcă trebuie să se concentreze asupra publicului țintă, modelarea alegerilor ajută mărcile să-și folosească tehnicile de extragere a datelor într-o asemenea manieră, astfel încât să își poată folosi eforturile maxime la clienții care pot face o achiziție valabilă, modelarea alegerii este utilizată pentru a identifica cei mai importanți factori care ajută un client să își aleagă alegerea.
Pe baza variabilelor le plac locurile, achizițiile anterioare și atitudinile, modelarea alegerilor ajută mărcile să decidă probabilitatea ca clienții să facă o alegere de marketing. Investind în modelarea alegerilor, brandurile pot ajuta cu ușurință să își crească vânzările într-o manieră cuprinzătoare.
-
Inducerea regulilor
Acest tip de tehnică de extragere a datelor ajută la dezvoltarea regulilor formale care se bazează pe un set de observații, inducerea regulilor este un alt instrument de extragere a datelor. Regulile extrase din această tehnică de extragere a datelor pot fi utilizate pentru a reprezenta un model științific al software-ului de extragere a datelor sau a modelelor locale din date.
În plus, paradigma de inducție este regula de asociere. Regula de asociere este procesul de a găsi relații convingătoare între variabile, în special în bazele de date mari.
O tehnică folosită în software-ul de extragere a datelor, ajută mărcile să descopere regularitățile dintre anumite produse. De exemplu, dacă un client cumpără unt, există șanse să cumpere și pâine.
Principala acțiune a regulii de asociere este de a înțelege că, dacă un client îndeplinește o funcție specifică, spuneți A probabilitatea ca acesta să îndeplinească funcția B este, de asemenea, ridicat.
Această înțelegere poate ajuta brandurile să nu doar prognozeze vânzările, ci și să creeze soluții inteligente de marketing care includ prețuri promoționale și plasări mai bune ale produselor în magazine și mall-uri.
-
Rețele neuronale
O etapă formativă în procesul tehnologiei de extragere a datelor, rețelele neuronale au propriile sale seturi de beneficii și avantaje. Cel mai mare avantaj al unei rețele neuronale este că creează modele predictive extrem de precise care pot fi aplicate într-o manieră eficientă unui număr mare de probleme.
Există două tipuri de rețele și anume neurale și artificiale. Rețelele neuronale adevărate sunt biologice și anume creierul uman care este capabil să facă modele și predicții.
În acest proces, face alegeri cu privire la situație. Cele artificiale sunt acele programe care sunt implementate pe sistemele de calculator.
Rețelele neuronale artificiale își derivă numele din dezvoltarea istorică în care oamenii de știință au încercat să facă ca software-ul computerului să gândească în modul creierului uman.
Deși creierul este un lucru mult mai complex, rețelele neuronale pot îndeplini o mulțime de sarcini pe care creierul uman le poate de asemenea.
Este dificil de spus când au fost folosite rețele neuronale pentru instrumentele de extragere a datelor, dar un studiu al acestei tehnici de extragere a datelor a fost descoperit în timpul celui de-al doilea război mondial.
De atunci, o rețea neuronală a parcurs un drum lung și mulți analiști de date o folosesc pentru a rezolva problemele de predicție ale lumii reale și, în general, îmbunătățesc și rezultatele algoritmilor.
Mai mult, multe dintre cele mai mari descoperiri în rețelele neuronale au fost în aplicarea unor probleme precum îmbunătățirea prezicerii clienților sau detectarea fraudei, ceea ce înseamnă că pot ajuta brandurile să descopere metode mai noi și mai bune de conectare cu clienții.
De fapt, rețelele neuronale au ajutat mărcile și organizațiile să se confrunte cu o mulțime de probleme precum detectarea utilizării fraudelor a cărților de credit.
De asemenea, au fost aplicate în domenii precum militare pentru conducerea automată a vehiculelor fără pilot pentru a corecta pronunția cuvintelor engleze din textul scris.
În mod clar, unul dintre cele mai dificile lucruri pentru un brand este să decidă care tehnică de extragere a datelor ar putea fi alegerea potrivită.
Acest lucru se datorează faptului că cea mai bună tehnică de extragere a datelor care trebuie utilizată depinde de tipul de probleme cu care se confruntă marca, pe care doresc să le rezolve prin utilizarea tehnicii de extragere a datelor.
Uneori, o încercare și o eroare vor ajuta o marcă să rezolve această problemă într-o manieră mai bună. Acestea fiind spuse, este, de asemenea, o realitate că piețele, clienții sunt în continuă schimbare și complet dinamică în natură.
Aceste dinamici s-au asigurat că nu poate exista o tehnică perfectă de extragere a datelor, deoarece este aproape imposibil să prezici viitorul într-o manieră de succes.
De aceea, tehnicile de extragere a datelor sunt importante, deoarece pot ajuta oamenii de știință și organizații să utilizeze software-ul relevant de extragere a datelor și să se adapteze la acest mediu și economie în schimbare într-o manieră mult mai bună.
Acest lucru poate ajuta la crearea de modele care vor ajuta la anticiparea unei schimbări într-o manieră mult mai concentrată și îmbunătățită, deoarece cu cât sunt mai multe modele pentru tehnicile de extragere a datelor, cu atât mai multă valoare poate fi creată pentru brand.
Tehnicile generale de extragere a datelor ajută mărcile să înțeleagă instrumentele de extragere a datelor într-o manieră mult mai științifică și sistematică, împuternicind și asigurând o mai bună conectare a mărcii pe de o parte și o poveste de creștere mai bună pe de altă parte.
Cursuri recomandate
Acesta a fost un ghid pentru tehnicile de extragere a datelor, aici am discutat despre cele 8 tehnici importante de extragere a datelor care vă pot duce afacerea înainte într-un mod cuprinzător și de succes. De asemenea, puteți arunca o privire despre următoarele cursuri pentru a învăța extragerea datelor -
- Tehnici de extragere a datelor folosind SAS Enterprises Miner
- Introducere în Data Mining
- Securitate IT și hacking- Minerirea datelor